Совершенствование методов оценки кредитоспособности физических лиц

Перечень  элементов кредитоспособности заемщика и показателей, их характеризующих, по мнению И.В.Ворошиловой и И.В.Суровой, «может быть более широким или сокращенным в зависимости от целей анализа, видов кредита, сроков кредитования, состояния кредитных отношений банка с заемщиком. Оптимальные или допустимые значения таких показателей должны дифференцироваться в зависимости от деятельности заемщика, конкретных условий сделки и пр.»[74].

В целом, кредитоспособность зависит от многих факторов. И этот факт сам по себе означает трудности, поскольку каждый фактор (для банка - фактор риска) должен быть оценен и рассчитан. К этому следует добавить необходимость определения относительного "веса" каждого отдельного фактора для состояния кредитоспособности, что также чрезвычайно непросто.

Отметим также, что сложно оценить перспективы изменений всех тех факторов, причин и обстоятельств, которые будут определять кредитоспособность заемщика в будущем. Способность клиента погасить кредит имеет реальное значение для кредитора лишь в том случае, если она относится к будущему периоду, является прогнозом такой способности, при чем прогнозом достаточно обоснованным, правдоподобным. Между тем, практически все показатели кредитоспособности, применяемые на практике, обращены в прошлое, так как рассчитываются по данным за истекший период (как в отношении юридических, так и физических лиц). Дополнительные сложности в определении кредитоспособности возникают в связи с существованием таких ее факторов, измерить и оценить значение которых в цифрах невозможно (например, в отношении морального облика, репутации заемщика).

На рисунке 1.1 представлена общая схема анализа  кредитоспособности заемщика как в  отношении физических, так и юридических  лиц.

 В целом, как отмечает И.Енюков,  «возможность оценки кредитного риска позволяет банку минимизировать финансовые потери, увеличить доходность, уменьшить процентные ставки по кредиту и тем самым улучшить маркетинговую привлекательность»[44,с.50].

Таким образом, можно сделать вывод, что при  оказании услуги   кредитования значимыми  становятся кредитные риски, то есть риски возникновения у кредитора убытков вследствие неисполнения, несвоевременного либо неполного исполнения должником финансовых обязательств перед кредитором в соответствии с условиями договора.

Рисунок 1.1 – Общая схема анализа кредитоспособности заемщика⁶

Для оценки кредитоспособности физического лица применяется оценка финансовых показателей его платежеспособности (на основе сведений о доходе физического лица и степени риска потери этого дохода), изучение его кредитной истории, другие критерии (годовой доход, возраст, профессия, взаимоотношения с банком, место получения заработной платы, постоянство и срок проживания по последнему адресу и статус в отношении жиплощади, динамика кредита, срок кредита и т.д.). Для оценки кредитоспособности заемщика применяются различные методы ее оценки.

1.3 Методы оценки  кредитоспособности заемщика 

Отметим, что в значительном числе исследований, посвященных кредитоспособности клиента, предметом исследования выступает  только оценка кредитоспособности юридических  лиц (например, [43; 48; 70]). В данной связи можно заметить, что некоторые общие подходы к оценке кредитоспособности юридических лиц применимы и для оценки кредитоспособности физических лиц (особенно в части выделения составляющих оценки кредитоспособности). Например, модель CAMPARI (репутация заемщика, способность к возврату кредита, доходность кредита, целевое назначение кредита, размер кредита, условия погашения кредита, обеспечение кредита) и другие, которые описаны в ряде исследований (например, у В.О.Ли [54,с.51]). 

Но, безусловно, существенные отличия между частным лицом и организацией, требует применения специальных методик оценки кредитоспособности физических лиц. Считается также, что если заемщиком является юридическое лицо, то оценка его кредитоспособности — более проработанный и унифицированный процесс, дающий более реальные и надежные результаты, поскольку имеется достаточное количество документально подтвержденной информации, на основании которой можно судить о перспективах изменения финансового состояния заемщика. Риски, связанные с предоставлением кредита физическому лицу оценить более сложно.

Относительно  наличия эффективных методик  оценки конкурентоспособности физического  лица мнения исследователей расходятся. По мнению Е.А.Лебедева, «до сих пор  не существует ни одной эффективной  методики определения кредитоспособности физического лица»[77].  Иная точка зрения у И.В.Ворошиловой и И.В.Суровой: «на сегодняшний день существует несколько основных методик оценки кредитоспособности клиентов. Системы отличаются друг от друга количеством показателей, которые применяются в качестве составных частей общей оценки заемщика, а также разными подходами к характеристикам и приоритетностью каждого из них»[74].

В целом, оценка кредитоспособности физического лица проводится на основе информации, характеризующей способность клиента получать доход, достаточный для своевременного погашения кредита, наличие у заемщика имущества, которое при необходимости может служить обеспечением выданного кредита. Как отмечает О.И.Лаврушин, обычно оценка кредитоспособности физического лица основывается на соотношении испрашиваемой ссуды и его личного дохода, общей оценке финансового положения и стоимости его имущества, составе семьи, личностных характеристиках, изучении кредитной истории клиента [23,с.395].

О.И.Лаврушин выделяет три основных метода оценки физического лица, которые учитывают  названные факторы:

1. Скорринговая  оценка.

2. Изучение  кредитной истории.

3. Оценка  на основе финансовых показателей  платежеспособности (сведения о  доходе физического лица и  степени риска потери этого  дохода) [23,с.395].

И.В.Сурова и И.В.Ворошилова выделяют следующие  методы:

1. скоринговые модели;

2) методика  определения платежеспособности;

3) андеррайтинг (при ипотечном кредитовании) [74].

Охарактеризуем  более подробно скоринговые методы, методику определения платежеспособности, а также возможности изучения кредитной истории.

Скоринговая оценка связана с моделированием оценкой кредитного риска на основе использования статистических методов. В основе скоринговой оценки, как отмечает И.Енюков, находится   «числовой индикатор, оценивающий кредитный риск, связанный с предоставлением кредита физическому лицу. Величина индикатора обычно вычисляется на основе некоторого набора объективных показателей, характеризующих объект кредитования (заемщика)»[44,с.50].

Скоринг представляет собой математическую (статистическую) модель, с помощью которой на базе кредитной истории уже имеющихся клиентов банк определяет, насколько велика вероятность, что тот или иной клиент вернет кредит в назначенный срок. Скоринг выделяет те характеристики, которые наиболее тесно связаны с надежностью или, наоборот, с ненадежностью клиента.  Техника кредитного скоринга представляет собой оценку в баллах характеристик, позволяющих с достаточной достоверностью определить степень кредитного риска при предоставлении потребительской ссуды тому или иному заемщику. Как отмечает В.О.Ли, скоринг «представляет собой математическую или статистическую модель, с помощью которой на основе кредитной истории «прошлых» клиентов банк пытается определить, насколько велика вероятность, что конкретный потенциальный заемщик вернет кредит в срок»[54,с.52]

По мнению О.И.Лаврушина, сущность скорингового метода заключается в определении  системы критериев и соответствующих  им показателей способности заемщика вернуть банку основной долг и  проценты, оценки этих показателей  в баллах в пределах установленной  банком границы оценки, общей балльной оценки кредитоспособности (суммарной  величины баллов по отдельным показателям) [23,с.395]. В качестве критериев могут использоваться годовой доход, возраст, профессия клиента, место работы и должность, время работы на последнем месте, трудовой стаж, образование, семейное положение, количество детей и иждивенцев в целом, место получения заработной платы (в банке или нет), прописка (регистрация), постоянство и срок проживания по последнему адресу (и статус в отношении жилплощади – владелец, арендатор, проживание с родственниками), наличие в собственности иного имущества (недвижимость, автомобиль), наличие телефона, кредитная история заемщика, взаимоотношения с банком (наличие счетов, продолжительность нахождения счета в банке, средний остаток на счете)  [57; 73; 74 и др.].

Для построения модели сначала производится выборка клиентов банка, о которых известно, какими заемщиками они себя зарекомендовали. Как отмечает Ю.Максутов, скоринг представляет собой классификационную задачу, где исходя из имеющейся информации необходимо получить функцию, наиболее точно разделяющую клиентов на «плохих» (не возвративших кредит, или допустивших определенное число просрочек) и «хороших» (полностью возвративших кредит при отсутствии или минимальном количестве просрочек). Соответственно, скоринг предоставляет статистическую оценку или вероятность для конкретной заявки быть «хорошей» или «плохой» для каждого определенного уровня риска. Эти вероятности совместно с устанавливаемым уровнем принятия заявок и маркетинговыми предположениями используются в процессе принятия решения [57].

В литературе отмечается, что при разработке скоринговой  модели, на практике банк ранжирует бывших заемщиков по группам, каждой из которых присваивается характеристика - от надежного заемщика до рискованного. Как правило, оценка строится на 10-12 основных параметрах. Исходя из ответов на ряд вопросов, система выставит потенциальному клиенту определенное количество баллов и сопоставит эту оценку с заданным уровнем отсечения — оказавшись ниже этого уpовня, клиент не сможет стать заемщиком банка [80].

Существуют  различные вариации скоринговых  моделей.

О.И.Лаврушин приводит следующий пример балльной системы оценки показателей: возраст (до 50 баллов); профессия клиента (до 60); семейное положение (до 40); продолжительность нахождения счета в банке (до 165); средний остаток на счете (до 190); переводится ли зарплата на счет в банке (55); динамика кредита (до 80); срок кредита (до 90); наличие дебетового сальдо на текущем счете (до 15); пользование чековой книжкой (до 115) [23,с.396]. Общая сумма максимальной балльной оценке составляет 1000 баллов. Однако, более важное значение имеет установление минимальной границы (превышение которой будет являться основанием для выдачи кредита).

Еще два  примера скоринговых моделей  для оценке кредитоспособности клиента  представлены в Приложении 2. В первом случае максимальная оценка свидетельствует о «хорошем» клиенте, во втором – «минимальная». На основании указанных моделей (Приложение 2) определяется класс кредитоспособности физического лица – например, отличная, хорошая, средняя, плохая кредитоспособность, некредитоспособность. В зависимости от класса банк определяет шкалу предельных сроков и суммы кредита (сумма кредита обычно увязывается в процентах от годового дохода клиента) [23,с.399].

Ю.Максутов в своей статье описывает методику оценки кредитного риска на основании  скоринговой карты. Она состоит  из набора характеристик, для которых  статистически определено, что они  обладают прогнозной силой для разделения клиентов на «плохих» и «хороших». Характеристика — это вопрос об определенном качестве заемщика, имеющий несколько атрибутов—ответов. У каждого атрибута есть оценка значимости в виде скорингового веса (числа  баллов), выражающего оценку риска  невозврата кредита данным заемщиком. Кредитный рейтинг, получаемый заявкой, оценивает уровень кредитного риска для данного заемщика и выражается в виде скорингового счета (score) — определяется как сумма скоринговых весов атрибутов в заявке заемщика. Чем выше счет заявителя, тем ниже риск, который берет на себя кредитор, предоставляя ему заем. Банк определяет величину скорингового счета, при превышении которого принимается положительное решение о предоставлении ссуды по данной заявке. Если же скоринговый счет оказался ниже данной величины, заявка отклоняется  [57].

В работе И.Енюкова отмечается, что индикатор скоринговой оценки «обычно нормируется так, что его значения расположены в интервале от 0 до 1 интерпретируются как вероятность невозврата кредита заемщиком. Иногда в качестве индикатора используется величина, получаемая вычитанием значения вышеопределенного индикатора из 1. Она интерпретируется как вероятность возврата  кредита – 0 (кредит не будет возвращен) и 1 (кредит будет возвращен)»[44,с.50].

Также в  работе указанного автора приводится скоринговая модель на основе характеристики образа «идеала» и «антипода» (на примере французского банка), которая представлена в Приложении 2. В данной скоринговой методике производится сравнение баллов, набранное клиентом как «идеалом» и как «антиподом».

Еще одним  вариантом скоринговой модели является «дерево решений» (она, в частности, описана в работе В.О.Ли [54,с.52]).  Модель «дерево решений) - это способ представления правил в иерархической, последовательной структуре, где каждому объекту соответствует единственный узел, дающий решение.  При построении дерева все известные ситуации (например, были ли раньше у заемщика случаи невозврата кредита) сначала попадают в верхний узел, а потом распределяются по узлам, которые а свою очередь также могут быть разбиты на дочерние узлы. Критерий разбиения - это различные значения какого-либо входного фактора. Данную модель также используют при определении класса (давать / не давать кредит) вновь возникших ситуаций (поступила заявка на получение кредита).

Заметим, что при применении практически  любой модели скоринговой оценки кредитоспособности физического лица информация обычно берется на основании тест-анкеты заемщика (при этом заемщик обязательно должен указать, что он гарантирует достоверность представленных сведений и допускает возможность их проверки). Иногда требуется представление дополнительных документов (например, справки о доходах).

Отметим, что, в рамках даже одной скоринговой  методики банк может существенно  варьировать свою политику в отношении  кредитования физических лиц (например, изменяя минимальную интегральную оценку, варьировать показатели риска  и доходности). Как отмечает Ю.Максутов,  «на основе структурированной информации о риске возникает возможность эффективно формировать новые кредитные продукты и услуги, рассчитывать тарифы и лимиты, выбирать оптимальные параметры кредитов (периодичность выплат, процентные ставки и др.)»[57].

Указанный автор отмечает, что на основе применения скоринговых моделей могут применяться две стратегии управления доходностью и риском в отношении кредитования физических лиц: