Совершенствование способов оценки кредитоспособности заемщиков в целях минимизации рисков

Рассмотрим основные шаги алгоритма работы подмодуля "Расчет показателей" на примере оценки кредитного риска заемщиков - юридических лиц.

1. Расчет финансовых показателей.

o Расчет финансовых показателей производится на основе загруженной финансовой отчетности по заемщикам.

2. Ввод нефинансовых показателей (новостной фон, репутация, и др.)

o Ввод нефинансовых показателей осуществляется специалистами банка через пользовательский интерфейс.

3. На основе аналитических группировок, показателей, их отклонений и динамики производится балльная оценка кредитоспособности компании.

o Для каждого финансового и нефинансового показателя специалисты банка настраивают диапазоны значений и соответствующие диапазонам баллы. В зависимости от условия попадания значений финансовых показателей заемщика в экспертно установленные диапазоны значений рассчитываются балльные оценки для каждого финансового показателя. Итоговая балльная оценка кредитоспособности компании производится посредством суммирования балльных оценок по финансовым и нефинансовым показателям.

4. Вычисление вероятности дефолта PD - Probability of Default (по системе внутренних рейтингов).

o Расчет вероятности дефолта в модуле осуществляется по полиномиальной формуле (путем сопоставления шкал вероятностной и балльной оценок). Калибровка коэффициентов полинома производится посредством сопоставления балльных оценок по нескольким компаниям с их международным рейтингом и значением вероятности дефолта по данным рейтингового агентства (например, Standard&Poor's).

5. Вычисление подверженных кредитному риску активов (EAD - Equity At Default).

o EAD равна остатку задолженности компании на дату оценки.

6. Расчет потерь в случае дефолта (LGD - Loss Given Default).

o Расчет потерь по обязательствам в случае дефолта заемщика (LGD) производится в модуле на основе данных по остатку задолженности и стоимости залога.

7. На основе рассчитанных показателей производится оценка кредитного риска компании (CR - Credit Risk) и кредитного риска компании до погашения (CRM - Credit Risk to Maturity)

Для оценки кредитного риска физических лиц в модуле используется скоринговый метод.

Общие принципы алгоритма расчета кредитного риска по физическим лицам, реализованного в модуле, показаны ниже:

1. Клиент заполняет анкету - скоринговую карту (данные сохраняются в кредитном модуле АБС (автоматизированная банковская система) Банка, откуда в дальнейшем загружаются в хранилище).

2. По данным из скоринговой карты в модуле производится расчет итогового балла.

Подмодуль "Построение отчетов". Эффективность процесса принятия своевременных и обоснованных решений по управлению рисками сильно зависит не только от полноты и качества данных, но и от возможностей системы отчетности.

Результаты анализа могут быть представлены как с использованием традиционной архитектуры клиент-сервер, так и на основе web-технологий.

Пользователь имеет возможность получать отчеты на любом уровне детализации и анализировать полученные данные по заданным иерархиям. Все отчеты могут автоматически сохраняться в нужном формате: Excel, Html, XML, txt, prn и других.

В модуле "Кредитные риски" реализованы два подхода к оценке кредитного риска заемщика, а именно метод балльных оценок, при котором каждому фактору кредитного риска присваивается определенная оценка (в баллах) и метод экспертных оценок, когда на основе предварительного анализа всех кредитных рисков предприятия, эксперты вносят свое суждение о вероятности того, что кредит не будет возвращен в срок. Причем возможна их комбинация. При таком подходе можно учесть как экспертное мнение специалистов, так и оценку кредитора по методу бальных оценок на основе финансовой информации по заемщику.

Статьи по теме:

Классификация лизинга
Лизинг во многих странах мира широко используется и считается наиболее целесообразным способом организации предпринимательской деятельности. В Казахстане же, несмотря на определенную активность, еще только определяются пути и формы его раз ...

Этапы развития низового звена кредитной системы
Для оценки значения процессов, происходящих ныне в банковской системе страны, целесообразно совершить небольшой экскурс в прошлое России. Ретроспективный подход позволит не только взвешенно подойти к анализу складывающейся ситуации в банко ...

Налоговое бремя и экономический рост
Оптимально построенная налоговая система должна, с одной стороны, обеспечи-вать финансовыми ресурсами потребности государства, с другой стороны, не только не снижать стимулы налогоплательщика к предпринимательской деятель-ности, но и обязы ...