Сущность и роль потребительского кредитования

Рисунок 2 - Доля кредитов на неотложные нужды в общей доле

потребительских кредитов Курганского ОСБ  № 8599 на 01.01.2013г.,%

 

Обязательное условие - предприятие должно иметь устойчивое финансовое положение, постоянные обороты по счетам в банке, положительную кредитную историю. Сумма кредита не зависит от платежеспособности заемщика, но в то  же время не может превышать 40 тыс. долл. США. Обеспечением возврата кредита являются поручительство предприятия (работодателя заемщика) и поручительство физического лица супруга заемщика. Кредит предоставляется на срок до 3 г. под 15-15,5% годовых по кредитам в рублях и под 10,5-11% годовых по кредитам в долларах США.

Кредиты для VIP - клиентов выдаются под пониженную процентную ставку, которая устанавливается на момент рассмотрения заявки. Льготный кредит может быть предоставлен «На приобретение, строительство и реконструкцию объектов недвижимости» на срок до 15 лет и «Кредит на неотложные нужды» на срок до пяти лет. Кредиты на приобретение, строительство и реконструкцию объектов недвижимости без залога объекта недвижимости не предоставляются. Сумма кредита зависит от платежеспособности заемщика и предоставленного обеспечения возврата кредита. Кредиты на срок свыше одного года предоставляются на условиях ежегодной пролонгации. Кредитование сотрудников банка является одним из примеров VIP - кредитования. Сотрудникам банка выдаются кредиты на более мягких условиях и под более низкие проценты (Рисунок 3).

 

 

Рисунок 3 - Доля кредитов сотрудникам банка на цели личного потребления на 01.01.2012г.

Таким образом, анализируя результаты кредитной деятельности банка за период с 2010 по 2012 гг., можно сделать вывод об активном участии банка в развитии потребительского кредитования в экономике Курганской области, посредством сохранения сравнительно низких процентных ставок, предоставления удобных схем кредитования и освоением новых кредитных банковских продуктов.

 

 

 

3 Мероприятия по совершенствованию  кредитования физических

лиц в Курганское ОСБ № 8599

 

Кредитоспособность клиента (заемщика) – одно из понятий, которое внесла в нашу жизнь новая экономическая эпоха. Сегодня можно с уверенностью сказать, что оно заняло в ней свое место прочно и навсегда.

Известно, что существует множество определений кредитоспособности клиента (заемщика). Самым распространенным из них является следующее: способность лица полностью и в срок рассчитаться по своим долговым обязательствам.

Существует множество дополнений, уточнений, и даже иных трактовок нашего искомого понятия, большинство которых можно кратко свести к следующим определениям. Кредитоспособность как:

- необходимая предпосылка или  условие получения кредита;

- готовность и способность возвратить  долг;

- возможность правильно использовать  кредит;

- возможность своевременно погасить  ссуду (реальный возврат кредита).

Между кредитоспособностью заемщика и рисками кредитования прослеживается обратная связь. Например, чем выше кредитоспособность заемщика, тем ниже риск банка потерять свои деньги. И наоборот. Чем ниже кредитоспособность клиента, тем меньше шансов у банка вернуть кредит.

Исходя из этого можно сделать вывод, что правильная кредитная политика банка позволит ему с меньшим риском осуществлять активные операции и получать максимальный доход от размещения свободных денежных средств в кредиты.

Однако до сих пор не существует ни одной эффективной методики определения кредитоспособности юридического или физического лица. Поэтому коммерческие банки используют различные способы, не всегда решающие поставленную задачу. Первоочередную роль при определении кредитоспособности заемщика банки отводят платежеспособности. Кредиторы исходят из того, что чем больше величина постоянного дохода клиента, тем большие обязательства перед банком заемщик готов исполнять. Но как показывает практика, это не всегда так. Когда дело касается кредитования населения, важную роль в определении кредитоспособности играет не столько способность возвратить долг со стороны заемщика, сколько готовность возвращать кредит и уплачивать проценты вовремя. Готовность эта у всех различна, и зависит от личных особенностей каждого человека. Этими особенностями могут быть образование, возраст, социальный класс, пол, семейное положение т.д.

Определение закономерности между особенностями заемщика и кредитоспособностью представляет значительный теоретический и практический интерес.

Очевидно, что выявить влияние индивидуальных особенностей заемщика на кредитоспособность возможно только на основе анализа имеющихся в распоряжении банков примеров (действующих и закрытых договоров).

Поэтому предлагается провести исследование ретроспективных данных о причинно-следственных зависимостях между индивидуальными особенностями заемщика и его кредитоспособностью. Заметим, что персональные данные могут быть избыточно детализированы, часто это не увеличивает адекватности математической модели, но значительно усложняет анализ данных. Поэтому необходимо выявить важные составляющие и отсечь данные, не влияющие в значительной степени на кредитоспособность заемщика.

На основе собранных данных предлагается осуществить синтез математической модели. После построения модели проверяется ее адекватность, т.е. проводится верификация модели. В случае успешной верификации модель подвергается исследованию в целях решения сформулированной проблемы. Естественно, результаты исследования модели будут считаться исследователями результатами исследования самого  моделируемого объекта в степени соответствия модели реальному объекту управления.

Разрабатываемая математическая модель позволит выявить закономерности между индивидуальными особенностями заемщика и его кредитоспособностью и сформировать рекомендации банкам для более эффективного определения степени риска при кредитовании юридических лиц.

Анализ статистических характеристик действующих и закрытых договоров на кредитование юридических лиц показывает, что создаваемая математическая модель будет иметь:

- значительную размерность (большое  количество факторов);

- различные факторы измеряются  в различных единицах измерения (различная природа данных);

- различные факторы изменяются  в различных диапазонах;

- исходные данные фрагментированы (т.е. не все повторности имеются  в наличии);

- не исключается определенная зашумленность (недостоверность) исходных данных.

Следует отметить, что подобного рода исходные данные весьма проблематично исследовать с помощью стандартных математических методов, таких, например, как факторный анализ или индексный метод. С другой стороны, для решения поставленной задачи хорошо подходит новый математический метод экономики – системно-когнитивный анализ (СК-анализ).

Данный метод удовлетворяет требованиям, которые следуют из  структуры исходных данных и других особенностей проблемы, например большое количество факторов или различная природа данных.

Необходимо отметить, что этот метод хорошо теоретически обоснован, оснащен удобным программным инструментарием и успешно апробирован в ряде задач интеллектуальной обработки данных.

Специальным программным инструментарием СК-анализа, реализующим его   математическую   модель  и   методику   численных   расчетов,   является

универсальная когнитивная аналитическая система «ТранзАкт».

СК-анализ представляет собой системный анализ, структурированный по небольшому числу базовых познавательных (когнитивных) операций, для каждой из которых  разработана математическая модель, методика числовых расчетов и реализующих их модули в специальном программном инструментарии.

Метод СК-анализа позволяет решить сформулированную выше проблему путем ее декомпозиции в следующую последовательность задач и их поэтапного решения.

1. Когнитивная реструктуризация предметной области.
2. Формальная постановка задачи и подготовка обучающей выборки.
3. Синтез семантической информационной модели (СИМ) предметной области.
4. Определение силы и направления влияния факторов.
5. Если необходимо, исключение факторов, слабо влияющих на состояние объекта управления.
6. Измерение степени адекватности СИМ, а также ее сходимости и устойчивости.
7. Решение задач идентификации и прогнозирования.
8. Изучение системы детерминации состояния объекта управления и функции влияния факторов на его состояние. Поддержка принятия решений, выработка научно обоснованных рекомендаций по минимизации риска при кредитовании населения.
9. Построение семантических сетей когнитивных диаграмм, классических и обобщенных когнитивных диаграмм, отражающих выявленные в модели причинно-следственные зависимости.

На примере информации Курганское ОСБ № 8599попытаемся построить модель для определения кредитоспособности клиента.

Рассмотрим выборку, состоящую из 137 кредитных досье банка. Из них в 119  случаях  клиенты  платят  исправно  в  течение  срока  кредитования, а в 18

случаях допускают просрочки.

Определим классы и признаки, соответствующей нашей выборке. За классы мы примем результат  кредитной истории заемщика – «положительная» или «отрицательная», а признаками выступят особенности заемщика. Разделим нашу выборку случайным образом на две. Большую часть  используем в качестве обучающей (103 анкеты), оставшиеся анкеты используем как распознаваемую выборку. Обработаем обучающую выборку с помощью программы «ТранзАкт». Определим ценность каждого признака в выборке и удалим те признаки, которые не несут большой информационной нагрузки (оптимизация модели). С помощью этого процесса мы добиваемся увеличения адекватности модели с 21,9 до 81,75%.

Следующим шагом вводим распознаваемую выборку, состоящую из 34 анкет (из них 31 анкета класса «положительная» и 3 анкеты класса «отрицательная» кредитная история). Программа распознала из 31 «положительной» анкеты верно 27, а из 3 «отрицательных» - 2 анкеты. Средний процент идентификации модели составил 85,3%. По «отрицательным» анкетам почти 67% программа идентифицировала верно. Это значит, что с помощью данной модели на этапе выдачи кредита можно отсеять 2/3 от клиентов, получивших кредит по решению кредитного комитета и не выполнивших своих обязательств перед банком.

Используя СК-анализ, банк получает ряд преимуществ перед своими конкурентами:

- сокращаются сроки принятия решения о предоставлении кредита. Увеличивается число и скорость обработки заявок за счет минимизации документооборота при выдаче кредита частным клиентам, как важнейший способ обеспечения доходности кредитования;

- снижается влияние субъективных факторов при принятии решения о предоставлении кредита. Обеспечивается объективность в оценке заявок кредитными инспекторами во всех филиалах и отделениях банка;

- реализуется возможность единого  подхода при оценке заемщиков  для

различных типов кредитных продуктов банка (экспресс-кредиты, кредитные карты, потребительские кредиты, автокредитование, ипотечные кредиты);

- сокращение численности банковского  персонала, экономия за счет использования  персонала более низкой квалификации;

- контроль за всеми шагами рассмотрения заявки;

- возможность вносить коррективы  в методологию оценки централизованно  и немедленно вводить их в  действие во всех отделениях  банка;

- скоринговая система банка  настраивается на условие конкретного  региона.

Предложенная технология рассматривается как один из перспективных вариантов решения поставленной проблемы. Полученный инструмент позволит выработать научно-обоснованную методику определения кредитоспособности с помощью анализа индивидуальных особенностей заемщика, что в свою очередь скажется на эффективности кредитования и приведет к уменьшению рисков.

Далее приведем краткое описание метода СК-анализа.

Системно-когнитивный анализ представляет собой системный анализ, рассматриваемый как метод познания и структурированный по базовым когнитивным (познавательным) операциям (БКОСА).

Следует отличать, что сам набор БКОСА следует из предложенной в формализуемой когнитивной концепции, рассматривающей процесс познания как многоуровневую иерархическую систему обработки, в которой когнитивные структуры каждого уровня являются результатом интеграции структур предыдущего уровня.

На первом этапе этой системы находятся дискретные элементы потока чувственного восприятия, которые на втором уровне интегрируются в чувственный образ конкретного объекта. Те, в свою очередь, на третьем уровне интегрируются в обобщенные образы классов и факторов, образующие на четвертом уровне кластеры, а на пятом конструкты. Система конструктов на шестом уровне образует текущую парадигму реальности (т.е. человек познает мир путем синтеза и применения конструктов). На седьмом же уровне обнаруживается, что текущая парадигма не единственно возможная.