Анализ кредитоспособности физических лиц на примере ЗАО Банк Русский Стандарт

--PAGE_BREAK--1.2 Методики оценки кредитоспособности физических лиц


Определение кредитоспособности заемщика является неотъемлемой частью работы банка по определению возможности выдачи кредита. Под анализом кредитоспособности заемщика понимается оценка банком возможности и целесообразности предоставления заемщику кредитов, определения вероятности их своевременного возврата в соответствии с кредитным договором. Анализ кредитоспособности клиента позволяет банку, своевременно вмешавшись в дела должника, уберечь его от банкротства, а при невозможности этого — оперативно прекратить кредитование такого заемщика.

Оценка кредитоспособности клиента проводится в кредитном отделе банка на основе информации о способности клиента получать доход, достаточный для своевременного погашения кредита, о наличии у заемщика имущества, которое при необходимости может служить обеспечением выданного кредита, и т.д. Кроме того, банковский работник обязан анализировать рыночную конъюнктуру, тенденции ее изменения, риски, которые испытывают банк и его клиент, и прочие факторы. Источниками информации об индивидуальном заемщике могут быть сведения с места работы, места жительства и т.п.

Большинство зарубежных банков использует в своей практике два метода оценки кредитоспособности.

1. Системы оценки кредитоспособности клиентов, основанные на экспертных оценках и прогнозах результатов экономической деятельности с использованием предоставленного кредита.

При экспертных оценках кредитоспособности клиента банки полагаются на общеэкономический подход, т.е. банки анализируют информацию с точки зрения банковских требований. Такой анализ предполагает взвешенную оценку как личных качеств, так и финансового состояния заемщика.

В международной практике такому методу уделяется большое внимание, развивается соответствующая сеть мониторинга, анализирующая кредитную историю потенциальных заемщиков.

Так, в США кредитный инспектор почти всегда запрашивает местное или региональное кредитное бюро о кредитной истории клиента. В США работают свыше 2 ООО кредитных бюро, которые располагают данными о большинстве физических лиц, когда-либо получавших кредиты, об истории погашения этих кредитов и о кредитном рейтинге заемщиков.

2. Балльные системы оценки кредитоспособности клиентов.

Балльные системы оценки создаются банками на основе факторного анализа. Эта система использует накопленную базу данных «хороших», «надежных» и «неблагополучных» кредитов, что позволяет установить критериальный уровень оценки заемщика.

Использование балльных систем оценки кредитоспособности клиентов — более объективный и экономически обоснованный метод принятия решений, чем экспертные оценки.

Во Франции, например, кредитоспособность физического лица оценивается по системе скоринга. Программа определения целесообразности и условий выдачи потребительского кредита содержит три раздела: информация по кредиту, сведения о клиенте, финансовое положение клиента.

В первый раздел вносятся данные о служащем банка, выдающем кредит, номер досье клиента, название агентства, вид и сумма кредита, периодичность его погашения, процентная ставка без страховых платежей, дата предоставления кредита, день месяца, выбранный клиентом для ее погашения, приводится ответ на вопрос о необходимости страхования, абсолютный размер ежемесячного погашения кредита со страховым платежом и без него, общий размер процентов и страховых платежей, которые будут уплачены банку.

Во второй раздел программы вводятся данные о профессии клиента, его принадлежности к определенной социальной группе, работодателе, чистом годовом заработке, расходах за год, стаже работы.

Третий раздел — финансовое положение клиента — содержит сведения об остатках на текущих и сберегательных счетах, соотношении доходов и расходов.

Системы балльной оценки обладают тем несомненным преимуществом, что они позволяют быстро и с минимальными затратами труда обработать большой объем кредитных заявок, сократив, таким образом, операционные расходы. Кроме того, они представляют собой и более эффективный способ оценки заявок, т.е. могут проводиться кредитными инспекторами, не обладающими достаточным опытом работы. Это позволяет сокращать убытки от выдачи безнадежных кредитов.

В системах скоринга обычно применяют дискриминантные модели или аналогичный по сути метод логистической регрессии (логит). В них используются несколько переменных, дающих в сумме цифровой балл каждого потенциального заемщика. Если такой балл превышает критический уровень, то при отсутствии другой компрометирующей информации кредит будет предоставлен. Если же балл потенциального заемщика не достигает критического уровня и нет смягчающих обстоятельств, в кредите будет отказано. В число важнейших переменных, используемых в подобных системах, входят рейтинги кредитного бюро, сведения о семейном положении, числе иждивенцев, наличие дома в собственности, об уровне дохода, о наличии домашнего телефона, количестве и видах банковских счетов, роде занятий и продолжительности работы на последнем месте.

Основополагающая идея применения балльной оценки кредита заключается в том, что банк способен вычленить финансовые, экономические и мотивационные факторы, обусловливающие отличие «хороших» кредитов от «плохих» путем анализа отношений с более крупными группами клиентов, являвшихся в прошлом заемщиками. В соответствии с этой идеей ряд определенных таким образом благоприятных факторов могут (с некоторой долей риска) быть приняты как свидетельство перспектив заключения хорошей кредитной сделки и в будущем. Очевидно, данное предположение — в случае кардинального изменения экономических условий или иных обстоятельств — может оказаться ошибочным. И это является одной из причин частого пересмотра испытанных систем балльной оценки, осуществляемого по мере выявления более точных показателей.

Кредитный скоринг обычно базируется на данных заявки на потребительский кредит и предусматривает присвоение соответствующим пунктам некоторого балла (от 1 до 10). Осуществив ввод в компьютер необходимой информации, служащий банка по сумме набранных баллов получает заключение, можно ли выдавать кредит. [46]

Российские банки в своей практике используют подобные методы оценки, например в Сбербанке РФ платежеспособность заемщика определяется следующим образом:


Р = ДчхКхТ, (1)
где Дч — среднемесячный доход (чистый) за 6 месяцев за вычетом всех обязательных платежей (подоходный налог, взносы, алименты, компенсация ущерба, погашение задолженности и уплата процентов по другим кредитам, сумма обязательств по предоставленным поручительствам, выплаты в погашение стоимости приобретенных в рассрочку товаров и др.);

К — коэффициент, зависящий от величины Дч, а именно К = 0,3 при Дч в эквиваленте до 500 долл. США, К= 0,4 при Дч в эквиваленте от 501 до 1 ООО долл. США, К = 0,5 при Дч в эквиваленте свыше 2 000 долл. США;

Т — срок кредитования (в мес.)

Доход в долларовом эквиваленте определяется следующим образом:
дч =_Доход в рублях_ (2)
Курс доллара США, установленный ЦБ РФ на момент обращения заявителя в банк

Величина Дч может быть скорректирована в сторону уменьшения (с соответствующими пояснениями в заключении кредитного инспектора).

При предоставлении кредита в рублях платежеспособность рассчитывается в рублях. При предоставлении кредита в иностранной валюте платежеспособность рассчитывается в долларах США.

Максимальный размер предоставляемого кредита (S) рассчитывается в два этапа.

1. Определяется максимальный размер кредита на основе платежеспособности клиента
S= 1+ N
% *100

        T(3)


Где :

N% — Годовая процентная ставка;

Т — срок кредитования /в месяцах

100 – коэффициент перевода в проценты

2. Полученная величина корректируется с учетом: предоставленного обеспечения возврата кредита, информации, предоставленной в заключениях других подразделений банка, остатка задолженности по ранее полученным кредитам. [54]

Будет не вполне корректным рассматривать способы оценки кредитоспособности заемщика, базируясь только на методике Сбербанка РФ, ведь российские банки более чем за десятилетний период развития заложили значительную методологическую базу по данному вопросу. В плане дальнейшего развития данной темы рассмотрим балльную систему оценки кредитоспособности индивидуального заемщика, которая учитывает наиболее значимые факторы, обусловливающие возможности заемщика полностью и в срок выполнить свои обязательства.

Данная система базируется на двухуровневой системе оценки.

На первом этапе сотрудник банка предлагает заемщику заполнить тест-анкету. Тест-анкета используется для предварительной оценки возможности предоставления заемщику кредита. При заполнении тест- анкеты от клиента не требуется паспортных данных, необходимы только общие сведения о заемщике, месте работы, имуществе, доходах и расходах. [43, с 43-45]

Примеры формы такой тест- анкеты клиента приведены в Приложении 1 (в тест- анкете в скобках указаны баллы).

По результатам заполнения заемщиком тест- анкеты подсчитывается количество набранных заемщиком баллов и подписывается протокол оценки возможности получения им кредита. Если набранная сумма баллов составила менее 30, то в протоколе указывается, что заемщик не обладает достаточными возможностями для получения кредита на приобретение жилья. Протокол вместе с заполненной тест- анкетой передается заемщику.

Следующим шагом для осуществления комплексного анализа кредита физическому лицу является оценка качества кредитов, предоставляемых физическим лицам.

Кредиты физическим лицам оцениваются по следующим критериям (см. Приложение № 2):

характер клиента;

финансовые возможности клиента;

достаточность незаложенного имущества клиента;

обеспечение кредита;

условия кредитования.

В каждый критерий входят показатели, формирующие оценку по критерию. Каждый показатель оценивается в баллах, оценка по критерию равна сумме оценок показателей, входящих в него. Оценка качества кредита равна сумме оценок всех критериев.

Подводя итог сказанному, хотелось бы еще раз подчеркнуть, что все приведенные методики носят формализированный характер, так что при оценке возможности кредитоспособности заемщика огромную роль играет профессионализм служащих банка. Кредитный инспектор как сотрудник, несущий непосредственную ответственность за работу с конкретным заемщиком, должен быть уверен в том, что клиент сознает моральную ответственность за полное и своевременное погашение кредита. Зачастую намерения заемщика раскрываются в ходе анализа цели кредитования, указанной в заявке. Кредитный инспектор должен удостовериться в том, что клиент точно указал, на что будут использоваться полученные средства, а также оценить, насколько указанная цель согласуется с кредитной политикой банка и существует ли у заемщика искреннее желание выплатить кредит. Опытные кредитные инспектора советуют более молодым коллегам не жалеть времени и лично посетить каждого заемщика, поскольку в беседах зачастую можно оценить характер и искренность заемщика, — это напрямую определяет степень вероятности погашения кредита. Часто опытные кредитные инспектора сами заполняют заявку вместо того, чтобы позволить заемщику сделать это самостоятельно. Задавая клиенту соответствующие вопросы по мере заполнения заявки, квалифицированный инспектор может лучше понять, насколько данная заявка отвечает предъявляемым со стороны банка требованиям к качеству кредитов. Устные ответы клиента могут содержать гораздо больше информации о характере и истинной цели кредитования, чем сведения, изложенные в письменном виде. Инспектора по потребительскому кредитованию обращают особое внимание на увеличение долга относительно ежемесячного и ежегодного дохода клиента. Большинство кредитных инспекторов неодобрительно относятся к появлению «пирамиды долга», когда физическое лицо берет кредит у одного кредитора для уплаты в пользу другого кредитора, а также к значительной или растущей задолженности по кредитным карточкам, частому возврату чеков, выписанных со счета клиента. На основе подобных фактов делается вывод о наличии или отсутствии у клиента навыков управления денежными средствами. Клиенты, у которых подобные навыки отсутствуют, могут взять на себя слишком много долговых обязательств и столкнуться с серьезными трудностями в своих отношениях с банком. [47]

Кредитование является одним из ключевых направлений деятельности банков, определяющих их судьбу; искусство кредитования — это соблюдение определенных, проверенных практикой правил.

Программы потребительского кредитования должны играть важную роль в управлении банком и банковскими услугами. Причина этого заключается не только в том, что потребительские кредиты принадлежат к числу самых выгодных видов кредитования, но и в том, что по мере роста своего образовательного ценза клиенты все чаще прибегают к кредитованию для повышения уровня жизни и согласования планов своих расходов с ожидаемым доходом.

Потребительское кредитование в будущем станет процессом, в большей степени ориентированным на интересы потребителей, что позволит частным лицам получать более быстрый доступ к кредиту при одновременном сохранении достаточного контроля со стороны банка над заимствованиями клиента.

В развитых странах кредитование потребителей и выдача ипотечных кредитов (под залог недвижимости) относятся к разряду наиболее популярных финансовых услуг, предоставляемых банками. Данные виды кредитов помогают банку диверсифицировать свою клиентскую базу, привлечь депозиты и найти источники доходов, дополняющие и компенсирующие риск по кредитам и депозитам предпринимательских фирм. Многие банки уделяют все большее внимание потребительскому и ипотечному кредитованию с целью избежать или ослабить воздействие экономических циклов, приводящих к периодическому снижению объемов традиционного банковского кредитования предпринимательской деятельности. [53]

Вместе с тем потребительское и ипотечное кредитование имеет и существенные недостатки. Процент невозвращенных кредитов подобного рода обычно выше, чем по другим видам банковских кредитов. Ключевыми факторами, обусловливающими предоставление качественных потребительских кредитов, выступают порядочность и чувство ответственности заемщика. Банк может оценить их с помощью анализа кредитной истории заемщика, но в нашей стране такого рода информация имеется на очень незначительное число клиентов банка. [40]

Существует также проблема информированности населения. Потребительские кредиты хотя и предоставляются в некоторых российских банках, но лишь немногие люди знают о них достаточно для того, чтобы ими пользоваться. Возможно, что в этом виноваты сами банки — ведь люди получают чрезвычайно мало информации как о банковских услугах вообще, тал и о возможности получения кредита в частности.

Современная российская практика кредитования индивидуальных клиентов на потребительские цели далека от совершенства. Необходимо вести работу, как в плане объектов кредитования, так и дифференциации условий предоставления кредитов. Макроэкономическая стабилизация в целом и преодоление инфляции в частности позволит населению шире использовать банковские кредиты для решения жизненно важных проблем.
1.3 Сравнительная характеристика мирового и российского опыта в оценке кредитоспособности заемщиков

К настоящему времени зарубежными коммерческими банками были опробованы разные системы оценки кредитоспособности клиентов. Многие из них выдержали проверку временем и существуют по сей день в мировой практике. Системы отличаются друг от друга числом показателей, применяемых в качестве составных частей общего рейтинга заемщика, а также различными подходами к самим характеристикам и приоритетностью каждой из них. Часто для оценки суммарной кредитоспособности клиента используются рейтинговые методики [28, c. 15].

В практике американских банков применяется «правило пяти си», где критерии отбора клиентов обозначены словами, начинающимися на букву «си»: character(характер, репутация заемщика); capacity(финансовые возможности, способность погасить ссуду); capital(капитал, владение активами); collateral(наличие обеспечения); conditions(экономическая конъюнктура и ее перспективы).

В Англии ключевым словом, в котором сосредоточены требования при выдаче ссуд заемщикам, является термин «PARTS»: purpose(назначение, цель); amount(сумма, размер); repayment(оплата, возврат долга и процентов); term(срок); security(обеспечение, залог).

В Японии, кроме общепринятых, применяют и коэффициенты собственности (отношение собственного капитала к итогу баланса, соотношение заемного и собственного капитала, отношение долгосрочной задолженности к собственному капиталу, отношение иммобилизованного капитала к сумме собственного капитала и долгосрочной задолженности и др.) [28, c. 67].

В последнее время в практике европейских, американских и некоторых российских коммерческих банков широкое распространение получила методика оценки кредитоспособности клиента банка под названием CAMPARI(совокупность оценочных параметров, которые помогают сопоставить множество факторов, связанных с выявлением потенциального риска выдачи конкретной ссуды): character(характер, репутация заемщика); ability(способность к возврату ссуды); marge(маржа, доходность); purpose(целевое назначение ссуды); amount(размер ссуды); repayment(условия погашения кредита); insurance(обеспечение, страхование риска непогашения ссуды).

Французская методика включает три блока: общая финансово-экономическая оценка предприятия; прикладная оценка кредитоспособности, специфическая для каждого банка; обращение в картотеку Банка Франции.

В картотеке Банка Франции четыре раздела:

1) 10 групп предприятий в зависимости от размера актива баланса, каждой из которых присвоено буквенное обозначение от А до К;

2) «Кредитная корректировка», включающая 7 групп предприятий с шифрами от 0 до 6, занимающих свою позицию доверия, судя по оценкам руководителей, держателей капиталов и смежников, с которыми предприятие имеет деловые связи;

3) 3 группы предприятий по их платежеспособности с шифрами 7,8,9;

«7» — пунктуальность в платежах, отсутствие реальных трудностей в денежных средствах в течение года;

«8» — наличие временных затруднений, не ставящих под угрозу платежеспособность предприятия;

«9» — платежеспособность предприятия сильно скомпрометирована;

4) 2 группы всех клиентов, векселя и ценные бумаги которых будут переучтены Банком Франции или нет.

Следует отметить, что во Франции методики оценки кредитоспособности заемщика дифференцированы по отраслевым принадлежностям и формам собственности, они различны для фирм и частных лиц.

Необходимо иметь в виду, что группировка показателей кредитоспособности достаточно условна. Речь идет о том, какие финансовые показатели представляют интерес для тех или иных юридических и физических лиц, имеющих с ним экономические отношения, в конечном итоге [28, c. 76].

Важной причиной «проблемных кредитов» (в зависимости от особенностей заемщиков и от намерений конкретного банка-кредитора) является недостаток кредитной информации. Грамотное управление кредитами и правильная его оценка невозможны без такой информации. В связи с этим создание кредитных бюро — актуальная тема. В США широко распространен взаимный обмен информацией по вопросам кредитования. Под покровительством Национальной ассоциации управления кредитом тысячи кредитных менеджеров постоянно встречаются для обмена информацией и опытом.

Кредитное законодательство 1974 г. США и Великобритании, устанавливающее принципы равноправия в области кредитования, имело важное значение для формирования службы кредитных бюро. В таких бюро располагается кредитная история всех заемщиков, когда-либо обращавшихся за ссудой в любую кредитную организацию страны.

Только в США действуют около 3 тыс. кредитно-информационных бюро, располагающих кредитными историями большинства физических лиц, которые когда-либо обращались за ссудой. Ассоциация «Роберт Моррис» готовит ежегодный отчет о заемщиках на основании информации, предоставляемой кредитными инспекторами, которые работают в банках-членах Ассоциации [26, c. 188].

Преимущества от создания кредитных бюро известны мировой практике и очевидны:

1) кредитные бюро повышают уровень сведений банков о потенциальных заемщиках и дают возможность более точного прогнозирования возвратности ссуд, основанного на реальной оценке надежности заемщиков. Из процесса кредитования исключаются недобросовестные заемщики. Для кредитора это ведет к значительному снижению кредитных рисков, уменьшению резервов на возможные потери по ссудам, повышению ликвидности, снижению остроты проблемы дебиторской задолженности;

2) уменьшение расходов (платы) за поиск информации, которую бы банки взимали со своих клиентов, что обуславливает снижение цены кредитов. Обмен информацией между кредиторами стимулирует рост банковских кредитов по отношению к ВВП примерно на 20% и повышает эффективность финансового посредничества банками, что выгодно всем субъектам рынка и государству;

3) для региона (страны) — это формирование положительного имиджа за счет повышения степени транспарентности заемщиков, включающей достоверность, своевременность и полноту раскрытия информации; благоприятный инвестиционный климат [24, c. 94].

Во многих странах на пути развития кредитных бюро, связанных с кредитными историями физических лиц, стояла проблема защиты частной информации о потенциальных заемщиках. Понимание необходимости иметь в России действующий институт кредитных историй пришло задолго до кризиса 1998 г., который, как известно, и помешал законодательному утверждению этого института. Изучение зарубежного опыта и использование его в современной отечественной банковской практике поможет снять многие проблемы российских банкиров.

В настоящее время в мире не существует единой стандартизированной системы оценки кредитоспособности. Банки используют различные системы анализа кредитоспособности заемщика. Причинами такого многообразия являются:

1) различная степень доверия к количественным (т.е. поддающимся измерению) и качественным (т.е. поддающимся измерению с большим трудом, с высокой степенью допустимости) способам оценки факторов кредитоспособности;

2) особенности индивидуальной культуры кредитования (кредитной культуры) и исторически сложившейся практики оценки кредитоспособности;

3) использование определенного набора инструментов минимизации кредитного риска, сопровождающееся пристальным вниманием к отдельным инструментам;

4) многообразие факторов, оказывающих влияние на уровень кредитоспособности, которое приводит к тому, что банки уделяют им различное внимание при присвоении кредитного рейтинга;

5) результат оценки кредитоспособности заемщика, принимающий различные формы, 6) некоторые банки останавливаются на простом расчете финансовых коэффициентов, другие — присваивают кредитные рейтинги и рассчитывают уровень кредитного риска.

Как сказано ранее, основным показателем кредитоспособности заемщика является его кредитный рейтинг. При присвоении кредитного рейтинга банки ранжируют заемщиков по различным классам. По оценке Базельского комитета, банки в среднем используют 10 различных классов оценки кредитоспособности, включая так называемые промежуточные классы, обозначающиеся знаками «+»/«-». Во многом это объясняется стремлением банков привести внутреннюю систему ранжирования в соответствие с системами, используемыми ведущими рейтинговыми агентствами. Необходимое количество классов определяется банком самостоятельно, исходя из собственной необходимости и целей присвоения кредитного рейтинга. Так, в случае если кредитный рейтинг используется исключительно для мониторинга финансового состояния заемщика и прогноза качества кредитного портфеля, может использоваться небольшое количество классов. Увеличение классов рейтинга характерно для банков, рассчитывающих рентабельность и уровень кредитного риска в зависимости от кредитного рейтинга [28, c. 33].

Также существуют классы рейтинговой оценки, которые характеризуют дефолтное (преддефолтное) состояние заемщика. Эти классы в мировой банковской практике получили название «непроходные». По мнению Австралийского регулирующего органа пруденциального надзора, APRA, большая часть австралийских банков использует 2—4 «непроходных» и 5—10 «проходных» рейтинговых классов.

Согласно мировому опыту различают три основных способа моделирования уровня кредитоспособности заемщика: 1) модели, основанные на статистических моделях (методах)

оценки; 2) модели ограниченной экспертной оценки; 3) модели непосредственно экспертной оценки.

Такие различия обусловлены приоритетностью использования количественных (расчет финансовых коэффициентов) и качественных (личные мнения банковских специалистов) способов анализа. На практике различия между моделями несколько нивелируются, что объясняется одновременным применением этих методов. Так, информация, используемая при статистических методах анализа, первоначально обрабатывается банковскими работниками, поэтому носит на себе некоторый отпечаток субъективизма. Наблюдаются отличия и в оценках того, какие факторы являются качественными, а какие — количественными. Например, в некоторых случаях такие качественные факторы, как кредитная история, качество менеджмента заемщика, отраслевые особенности или географическое местоположение, получали количественную оценку в баллах и в дальнейшем использовались в количественных расчетах [23, c. 231].

Статистические модели оценки кредитоспособности представляют собой процесс присвоения кредитного рейтинга исключительно на основе количественного, статистического анализа. Лишь небольшое количество банков полагаются в полной мере на статистические модели. Подобные модели основаны на расчете кредитного рейтинга по определенной формуле, включающей как количественные факторы — финансовые коэффициенты, так и некоторые качественные факторы, но стандартизированные и приведенные к количественному значению аспекты деятельности заемщика, например, отраслевые особенности, кредитную историю.

Модели ограниченной экспертной оценки основаны на применении статистических методов с последующей корректировкой на основании неких качественных параметров. Например, балльное значение рейтинга может быть скорректировано на несколько баллов в зависимости от мнения кредитного экономиста. Также банк может установить максимальное количество баллов для оценки качественных параметров, ограничивая тем самым влияние субъективных факторов на итоговое значение рейтинга. По оценкам Базельского комитета, около 20% банков используют данную модель при анализе кредитоспособности крупных предприятий.

Модели непосредственно экспертной оценки используются 50% банков при определении кредитоспособности крупных и средних заемщиков. При такой оценке определить влияние того или иного фактора на величину кредитного рейтинга практически не представляется возможным. Экономисты рассчитывают финансовые коэффициенты, но значения интерпретируются индивидуально по каждому заемщику.

Тем не менее, в некоторых случаях на начальном этапе оценки используются именно статистические модели, задавая направление и границы дальнейшего анализа. По данным Федеральной резервной системы США, в 1995 г. большая часть американских банков не имела детального описания процедуры присвоения кредитного рейтинга — этот процесс представлял собой субъективное мнение кредитного работника.

Влияние человеческого фактора имеет большое значение при определении надежности и достоверности кредитного рейтинга. Изучение возможных мотивов и заинтересованности в искажении результатов оценки позволяет учесть отклонения от реальности. Так, в случае определения размеров вознаграждения сотрудникам, заключающим кредитные договоры, в зависимости от класса кредитоспособности может иметь место искусственное повышение рейтинга. Похожая ситуация может сложиться при определении лимитов кредитования и стоимости размещаемых средств на основе значения кредитного рейтинга [23, c. 88].

В главе 1 были рассмотрены основные принципы кредитоспособности заемщиков которые применяют в России и за рубежом и, на мой взгляд, с развитием кредитования физических лиц, большинство банков разработают свои собственные программы для оценки кредитоспособности заемщиков на основе балльной системы, так как эта система является наиболее наглядной, а компьютерная программа позволяет экономить труд и время кредитных работников. Также при наличии компьютерной программы на основе балльной системы оценка кредитоспособности потенциального заемщика не требует столь высокой квалификации кредитного работника, как при использовании метода экспертных оценок. Основным вопросом, стоящим перед российскими банками при оценке кредитоспособности заемщика — физического лица, остается реальный уровень дохода заемщика и прогноз дохода на будущее. Возможно, решение данного вопроса следует искать в тщательном анализе кредитного риска, поскольку завышение заемщиком уровня своих доходов, а также возможность потери источника получения дохода приводят к проблемам с возвратностью кредита, что увеличивает кредитный риск банка. Однако самый лучший и одновременно самый сложный способ решения данной проблемы — это общая стабилизация экономики в стране.

Рассмотрев общие принципы анализа кредитоспособности заемщиков далее будет рассмотрен детальный анализ кредитоспособности именно физических лиц который используется ЗАО «Банк Русский Стандарт».




    продолжение
--PAGE_BREAK--ГЛАВА 2. АНАЛИЗ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ НА ПРИМЕРЕ ЗАО «БАНК РУССКИЙ СТАНДАРТ»
2.1 Общая характеристика развития Банка
Название

Закрытое акционерное общество «Банк Русский Стандарт»

Joint Stock Company «Russian Standard Bank»

Сокращенное название

ЗАО «Банк Русский Стандарт»

JSC «Russian Standard Bank»

Лицензии

— Генеральная лицензия ЦБ РФ № 2289 от 19.07.2001 г.;

— Лицензия биржевого посредника, совершающего товарные фьючерсные и опционные сделки в биржевой торговле, № 879 от 12.09.2006 г., выданная ФСФР;

— Лицензия профессионального участника рынка ценных бумаг на осуществление деятельности по управлению ценными бумагами от 03.06.2003 г. № 077-06704-001000;

— Лицензия профессионального участника рынка ценных бумаг на осуществление депозитарной деятельности от 03.06.2003 г. № 077-06707-000100;

— Лицензия профессионального участника рынка ценных бумаг на осуществление брокерской деятельности от 03.06.2003 г. № 077-06699-100000;

— Лицензия профессионального участника рынка ценных бумаг на осуществление дилерской деятельности от 03.06.2003 г. № 077-06702-010000;

-Лицензия Центра по лицензированию, сертификации и защите государственной тайны ФСБ России на осуществление технического обслуживания шифровальных (криптографических) средств от 01.09.2005 г. № 2680 Х;

— Лицензия Центра по лицензированию, сертификации и защите государственной тайны ФСБ России на осуществление распространения шифровальных (криптографических) средств от 01.09.2005 г. № 2681 Р;

— Лицензия Центра по лицензированию, сертификации и защите государственной тайны ФСБ России на осуществление предоставления услуг в области шифрования информации от 01.09.2005 г. № 2682 У;

— Разрешение Государственного таможенного комитета Российской Федерации на право выступать перед таможенными органами в качестве гаранта № 226;

— Уполномоченный банк ОАО «Аэрофлот — Российские авиалинии» по предоставлению гарантий в пользу «Аэрофлота» и единственный агент по выдаче БСО (бланков билетов);

— Статус принципиального члена MasterCard International;

— Член валютной и фондовой секции Московской межбанковской валютной биржи (ММВБ);

— Член Некоммерческого партнерства «Национальный депозитарный центр»;

— Член Национальной валютной ассоциации (НВА);

— Член Ассоциации российских банков;

— Член Ассоциации банков Северо-Запада;

— Член Ассоциации региональных банков России;

— Сертификаты ключей электронных цифровых подписей уполномоченных лиц Корпоративного удостоверяющего центра Банка включены в Единый государственный реестр уполномоченного органа Российской Федерации — Федерального агентства по информационным технологиям




Платежные реквизиты

ИНН

7707056547

БИК

044583151

Корреспондентский счет в рублях

30101810600000000151 в Отделении № 1 Московского ГТУ Банка России

код SWIFT

RSJSRUMM

Корреспондентский счет в долларах США

36151337 Citibank N. A., 111 Wall Street, New York, NY 10043, USA, Swift code: CITI US33



Коды

ОКПО

17523370

СООГУ

05054

СОАТО

1145286585

ОКОНХ

96120

КФС

17

КОПФ

67

КПП

775001001

ОКАТО

45263588000



Юридический адрес

105187, Москва, ул. Ткацкая, д. 36

Банк «Русский Стандарт» кредиты— частный финансовый институт высокой степени надежности, построенный на современных технологиях.

Мы предлагаем весь спектр розничных услуг для самого широкого круга клиентов, Банк выдает и принимает вклады любой величины, обеспечивает круглосуточное управление счетами, а также многое другое.

ЗАО «Банк Русский Стандарт» — ведущий частный Банк на рынке кредитования населения:

— кредитные программы более чем в 1200 населенных пунктах страны;

— более 23 млн. клиентов — частных лиц;

— более 25 млн. банковских карт;

— около 30 млрд. долларов выданных кредитов;

— более 2500 банкоматов и 400 отделений и операционных офисов;

— эксклюзивные права на выпуск и обслуживание карт платежной системы American Express® на территории Российской Федерации;

-24 часа в сутки, 7 дней в неделю, 365 дней в году.

ЗАО «Банк Русский Стандарт» основан в 1999 году. Основным акционером Банка является холдинговая компания ЗАО «Компания «Русский Стандарт».

Сегодня Банк — один из крупнейших национальных финансовых институтов федерального значения.

ЗАО «Банк Русский Стандарт» придерживается самых высоких стандартов корпоративного управления и корпоративной этики. Менеджмент Банка следует международным принципам управления и прозрачности ведения бизнеса.

Управленческая структура Банка, политика и бизнес-процессы построены таким образом, чтобы обеспечить эффективность и прозрачность принятия решений и осуществления бизнес-процессов.

Залог успеха — команда высокопрофессиональных менеджеров, обладающих богатым опытом работы в российской финансовой системе. Сотрудники Банка нацелены на предоставление максимально открытого доступа к финансовым услугам и наилучшего уровня сервиса.

Мы убеждены, что сочетание лучшего международного опыта корпоративного управления и высочайшего уровня квалификации команды профессионалов является важным конкурентным преимуществом, которое будет способствовать развитию ЗАО «Банка Русский Стандарт» в качестве ключевого игрока национальной финансовой системы.

Миссия

ЗАО «Банк Русский Стандарт» уже более 10 лет определяет развитие рынка доступных финансовых услуг для широких слоев населения. Основная задача Банка — демонстрация новых стандартов бизнеса в соответствии с идеологией «Русский Стандарт»:



Созидание

Мы создаем ценности, а не перераспределяем их.

Доверие

Мы работаем честно, и нам доверяют.

Совершенство

Все, что мы создаем, — надежно и красиво.

Опыт

Мы строим будущее, помня уроки прошлого.

Патриотизм

Мы трудимся на благо России.

ЗАО «ЗАО „Банк Русский Стандарт“» — один из крупнейших национальных финансовых институтов федерального значения. Банк реализует кредитные программы для населения более чем в 1200 населенных пунктах страны. С 2006 года ЗАО «Банк Русский Стандарт» осуществляет банковские операции на Украине. Количество клиентов Банка превысило 23 млн. человек, общий объем предоставленных населению займов превысил 30 млрд. долларов. ЗАО «Банк Русский Стандарт» выпустил для своих клиентов более 25 млн. банковских карт, а с 2005 года осуществляет эксклюзивный выпуск и обслуживание на территории России карт платежной системы American Express®. Количество торговых партнеров Банка превышает 35 тыс. организаций.

Банк продолжает развитие и качественное преобразование региональной структуры своих подразделений. В 2008 году филиалы Банка открылись в Ростове-на-Дону, Екатеринбурге, Казани, Уфе, Омске, Самаре, Воронеже. Изменение структуры представительств на филиальную позволило расширить спектр предоставляемых услуг и географию бизнеса. В рамках развития структуры филиала в регионах планируется открытие операционных офисов, предоставляющих населению возможность получать квалифицированную консультацию, приобретать банковские продукты и услуги. В 2008 году Банк открыл 69 новых отделений. Общее число отделений Банка в Москве достигло 21. В настоящее время региональная сеть обслуживания клиентов Банка Русский Стандарт состоит из более 400 отделений, офисов и представительств. Сеть банкоматов Банка насчитывает около 2100 приемных банкоматов и около 400 банкоматов по выдаче наличных.
Таблица 1 – Результаты финансовой деятельности кредитной организации ЗАО «Банк Русский Стандарт»

Номер П/п

Наименование статьи

Показатель на 01.10.2009

1

Процентные доходы, всего, в том числе:

28743637,00

1.1

От размещения средств в кредитных организациях

872101,00

1.2

От ссуд, предоставленных клиентам (некредитным организациям)

25887680,00

1.3

От оказания услуг по финансовой аренде (лизингу)



1.4

От вложений в ценные бумаги

1983856,00

2.

Процентные расходы, всего, в том числе:

 10939985,00

2.1

По привлеченным средствам кредитных организаций

4314783,00

2.2

По привлеченным средствам клиентов (некредитных организаций)

5560388,00

2.3

По выпущенным долговым обязательствам

1064814,00

3

Чистые процентные доходы (отрицательная процентная маржа)

17803652,00

4

Изменение резерва на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности, а также по средствам, размещенным на корреспондетских счетах, всего

В том числе:

-6449981,00

4.1

Изменение резерва на возможные потери по начисленным процентным доходам

-77252,00

5

Чистые процентные доходы (отрицательная процентная маржа) после создания резерва на возможные потери

11353671,00

6

Чистые доходы от операций с ценными бумагами, оцениваемыми по справедливой стоимости через прибыль или убыток



7

Чистые доходы от операций с ценными бумагами, имеющимися в наличии для продажи

21344,00

8

Чистые доходы от операций с ценными бумагами, удерживаемыми до погашения



9

Чистые доходы от операций с иностранной валютой

-3915400,00

10

Чистые доходы от переоценки иностранной валюты

-290371,00

11

Доходы от участия в капитале других юридических лиц

1439271,00

12

Комиссионные доходы

3439985,00

13

Комиссионные расходы

870160,00

14

Изменение резерва на возможные потери по ценным бумагам, имеющимся в наличии для продажи

-47516,00

Продолжение табл.1

15

Изменение резерва на возможные потери по ценным бумагам, удерживаемым до погашения

31626,00

16

Изменение резерва по прочим потерям

1202507,00

17

Прочие операционные доходы (расходы)

988518,00

18

Чистые доходы (расходы)

13403475,00

19

Операционные расходы

13325433,00

20

Прибыль до налогообложения

78042,00

21

Начисленные (уплаченные ) налоги

688637,0

22

Прибыль (убыток) за отчетный период

-610595,00



По итогам 3 квартала 2009 года убыток до налогообложения составил 610,5 млн. руб. что на 5.471 млрд. меньше аналогичного прошлогоднего показателя в (4.86 млрд. руб. – за 3 квартал 2008 год).

Факторы, оказавшие влияние на изменение размера прибыли:

В первой половине 2009 года продолжились кризисные тенденции развития рынка розничного кредитования. Рост стоимости кредитных ресурсов, увеличение рисков, нестабильная финансовая ситуация в целом обусловили новый подход банков к кредитованию. На первое место вышел не объем выдач и рост портфеля, а качество займов и возможность клиента обслуживать кредит. Банк Русский Стандарт подошел к кризису со сбалансированными показателями и с возможностью развития бизнеса в новой финансовой обстановке.

В первой половине 2009 года Банк удерживал лидирующую позицию среди частных российских банков в сегменте кредитных карт, активно представлен в сегменте кредитования в точках продаж. Банк оформляет кредитные продукты практически во всех регионах России, охватывая территорию, на которой проживает свыше 90% населения страны.

Расчет коэффициентов приведен в приложении 13.

За последние 5 лет Банк не нарушал нормативы ликвидности (Н2, Н3, Н4), установленные Центральным Банком Российской Федерации.
Таблица 2 — Расчет обязательных нормативов деятельности кредитной организации-эмитента на конец последнего завершенного квартала

Условное обозначение (номер) норматива

Название норматива

Допустимое значение норматива

Фактическое значение норматива

Н1

Достаточности капитала

Min10% (K>5млн.евро)

Min11% (K

22,95

Н2

Мгновенной ликвидности

Min15%

47,94

Н3

Текущей ликвидности

Min50%

66,76

Н4

Долгосрочной ликвидности

Max 120%

24,83

Н5

Общей ликвидности

Min20%

-

Н6

Максимальный размер риска на одного заемщика или группу связанных заемщиков

Max 25%

23,8

Н7

Максимальный размер крупных кредитных рисков

Max 800%

83,28

Н9.1

Максимальный размер кредитов, банковских гарантий и поручительств, предоставленных акционерам (участникам)

Max 50%



Н10.1

Совокупная величина риска по инсайдерам

Max 3%

0,43

Н12

Использование собственных средств для приобретения акций (долей)др.юр.лиц

Max 25%





Помимо пруденциальных норм, Банк соблюдает внутренние нормативы ликвидности, разработанные и принятые в составе Политики управления ликвидностью, имеющей своей целью обеспечение своевременной и полной оплаты текущих обязательств Банка; готовности Банка к изъятию депозитов и вкладов; а также исполнения финансового плана с учетом минимизации рисков ликвидности.

Контроль за мгновенной ликвидностью ежедневно осуществляют независимо друг от друга Казначейство Банка и риск-подразделение.

Для управления текущей, долгосрочной и общей ликвидностью в Банке создан специальный коллегиальный орган- Комитет по управлению активами и пассивами (КУАП). КУАП собирается раз в неделю и рассматривает текущую ситуацию с ликвидностью, отклонение от плановых значений, прогнозные значения и принимает решения, необходимые для поддержания ликвидности Банка на оптимальном уровне.

Также для снижения рисков ликвидности Банком предпринимаются меры по диверсификации и увеличению дюрации привлеченных средств.

В Банке разработана эффективная система контроля за рыночными и кредитными рисками, использующая как методики, применяемые в мировой практике, так и собственные разработки. Для оценки рисков по потребительским кредитам и кредитным картам Банк использует методику автоматизированной оценки кредитоспособности заемщика (система скоринга), адаптированную к особенностям российского рынка. По мере накопления опыта система постоянно совершенствуется, что выражается в высокой эффективности управления кредитным качеством портфеля, несмотря на сравнительно высокие риски в области потребительского кредитования.

Специалистами Банка была разработана методика управления операционными рисками с целью снижения вероятности прямых и косвенных убытков в результате недостатков в организации бизнес — процессов, неадекватного контроля, неверных решений, системных ошибок, которые имеют отношение к человеческим ресурсам, технологиям, имуществу и внутренним системам.

Уровень потенциальных финансовых потерь вследствие банкротства организаций (или) неисполнения либо ненадлежащего исполнения организацией своих обязательств перед Банком оценивается как незначительный. Кредитный риск в отношении организации, в которую были произведены инвестиции, отсутствует.

Банк в своей работе постоянно совершенствует технологии и процедуры сервисного обслуживания клиентов, как силами разработок своих сотрудников, так и изучения лучших мировых разработок в области потребительского кредитования населения. Банк обладает уникальными системами оценки кредитоспособности заемщиков — физических лиц, собственным разработками в области риск- менеджмента и управления затратами.

Стратегией развития Банка предусмотрены инвестиции в современные информационные технологии, позволяющие создавать оперативную среду взаимодействия с клиентами, снижать операционные издержки, добиваясь при этом конкурентного преимущества. Основные тенденции развития банковского сектора за 5 последних завершенных финансовых лет либо за каждый завершенный финансовый год, а также основные факторы, оказывающие влияние на состояние банковского сектора. За 5 последних завершенных финансовых лет российский банковский сектор развивался динамично.

Уверенный рост экономики и оживленный потребительский спрос в Российской Федерации способствовали повышению кредитоспособности российских банков. Путем выпуска еврооблигаций, привлечения стратегических зарубежных инвесторов, значительно увеличилось привлечение российскими банками средств с международных рынков капитала. Вплоть до 2008 года, одним из важных источников фондирования крупных российских банков были внешние займы, которые составляли около 30% от прироста активов банковского сектора.

После десяти лет динамичного экономического роста Россия сталкивается с серьезнейшими экономическими вызовами. Глобальный экономический кризис приводит к падению производства, росту безработицы, снижению доходов населения. Его воздействие на Россию имеет свою специфику. Это связано с накопленными деформациями структуры экономики, высокой зависимостью от экспорта природных ресурсов, слабой конкурентоспособностью несырьевых секторов экономики, неразвитостью ряда рыночных институтов, включая финансовые. Одним из приоритеных направлений в программе антикризисных мер Правительства РФ – является формирование мощной финансовой системы как надежной основы для развития национальной экономики.

Совместно с Банком России реализуются меры по рефинансированию банковской системы. Предусматривается возможность выделения в 2009 году 495 млрд. рублей на поддержку банковской системы, в том числе 280 млрд. рублей – на капитализацию банков, 215 млрд. рублей — фондирование за счет Фонда национального благосостояния. При этом предоставление государственной поддержки будет увязано с кредитованием реального сектора. На увеличение ресурсной базы банков направлен ряд решений Банка России. Расширен ломбардный список Банка России для обеспечения дополнительных возможностей рефинансирования кредитных организаций. Увеличены сроки предоставления кредитов, обеспеченных нерыночными активами (векселя, поручительства, права требования). Банку России предоставлено право заключать с банками соглашения, в соответствии с которыми Банк России компенсирует им часть убытков по кредитам, выданным организациям, у которых отозвана банковская лицензия. Упрощена процедура предоставления государственных гарантий. Предусмотрена возможность делегирования Правительством Российской Федерации Минфину России права принятия решения о предоставлении государственных гарантий по кредитам отдельных организаций в размере, до 10 млрд. рублей по каждой гарантии. Увеличен максимальный размер государственных гарантий Российской Федерации для оказания поддержки экспорта промышленной продукции (с 50 до 150 млн. долларов США), право принятия решения, о предоставлении которых Правительство Российской Федерации может делегировать Минфину России. Правительство Российской Федерации и Банк России будут стимулировать консолидацию в банковской сфере, формирование крупных и финансово устойчивых банковских структур, конкурентоспособных на международном уровне и способных обеспечивать «длинное» финансирование проектов. [54]

Объемы операций кредитования Банка России значительно увеличились, так, объем предоставленных ломбардных кредитов кредитным органицациям в 2007 году — 24 154,5 млн. руб. в 2008 году – этот показатель увеличился почти в 8,8 раз и составил уже 212 677,6 млн. руб. В 2009 году, за 9 мес. – 251 466,6 млн. руб. Объем «прочих кредитов» (кредиты под поручительства, активы и др.) по итогам 9 месяцев 2009 года увеличился по сравнению с годовым показателем в 4,1 раза. [48]
Таблица 3 – Динамика выданных кредитов

Месяц/ год

Объем предоставленных внутридневных кредитов

Объем предоставленных кредитов овернайт

Объем предоставленных ломбардных кредитов

Объем предоставленных других кредитов

ИТОГО ЗА 2004г.

3051870,5

30262,7

4540,8

-

ИТОГО ЗА 2005г

6014025,0

30792,0

1359,0

-

ИТОГО ЗА 2006г.

11270967,5

47023,5

6121,4

-

ИТОГО ЗА 2007г

13499628,1

133275,9

21154,5

32764,5

ИТОГО ЗА 2008г.

17324352,8

230236,1

212677,6

445526,2

2009г









Январь

1696058,6

101891,0

44343,5

64795,4

Февраль

2024371,0

32843,8

43332,6

157019,7

Март

1967957,9

13414,9

18211,7

272132,9

Апрель

2153358,6

19969,5

22271,0

266044,6

Май

1757538,5

14201,9

13887,3

241935,3

Июнь

1740866,7

11664,6

23612,3

147180,0

Июль

1753032,8

21751,2

23779,4

233217,1

Август

1638965,9

18392,8

29075,6

308731,4

Сентябрь

1890794,0

6603,7

32953,1

155611,5

ИТОГО ЗА 2009 г.

16622944,0

240733,3

251466,6

1846667,9



В 1999 Банк Русский Стандарт вывел на банковский рынок России принципиально новую услугу — розничный кредит, заложив, таким образом, основу для развития нового сегмента банковской деятельности. Сегодня Банк — один из крупнейших национальных финансовых институтов общефедерального значения. Банк реализует кредитные программы для населения более чем в 1180 населенных пунктах страны.

Банк Русский Стандарт — лидирующий частный банк на рынке кредитования населения. Сегодня количество клиентов Банка превышает 22 млн. человек, общий объем предоставленных населению займов превышает 30 млрд. долларов. Банк Русский Стандарт выпустил для своих клиентов более 25,8 млн. кредитных карт, а в 2005 году приступил к эксклюзивному выпуску и обслуживанию на территории России кредитных карт American Express. Банк Русский Стандарт входит в число крупнейших российских банков по всем ключевым финансовым показателям деятельности. Банк занимает высокие позиции в рейтингах «1000 крупнейших банковских институтов мира» и «300 крупнейших банков Европы», формируемых авторитетным британским журналом The Banker.

«Современный банковский бизнес должен строиться на ответственности: деловой, социальной, клиентской. Стратегия Банка строится на данном принципе, и предполагает сохранение лидирующих рыночных позиций, повышение лояльности клиентов, как самого главного актива нашей деятельности. Комплексный подход к управлению рисками, решение системных проблем банковской инфраструктуры, обучение квалифицированного персонала, развитие перспективных банковских продуктов позволит Банку оставаться ведущей финансовой организацией в России».

Стратегия развития Банка Русский Стандарт на 2009 год предполагает удержание рыночной доли в ключевых продуктовых категориях розничного сектора, а также диверсификацию бизнеса Банка за счет развития продуктового ряда. Банк Русский Стандарт рассматривает в качестве приоритета развитие рынка розничных услуг для населения. В 2009-2010 годах Банк Русский Стандарт продолжит работу по совершенствованию клиентских сервисов, улучшению качества и конкурентоспособности предоставляемых финансовых услуг.

Основным видом деятельности банка является кредитование физических лиц, в сегментах «потребительское кредитование» (кредиты, выдаваемые в местах продаж), «кредитование с помощью кредитных карт», а также депозитные услуги для населения.

Рассмотрим место Банка в каждом из этих сегментов и укажем на имеющихся в них конкурентах.

Доля рынка Банка Русский Стандарт на 1 июля 2009 года.

1. Рынок кредитования в местах продаж.

Банк Русский Стандарт является ключевым игроком на рынке потребительского кредитования. Основные конкуренты в этом секторе– ХКФ Банк, Альфа-банк.

2. Рынок кредитных карт.

Банк Русский Стандарт является лидером на рынке кредитования с помощью кредитных карт. Конкуренты Банка в этом сегменте — ХКФ Банк, ВТБ 24.

3. Рынок депозитов

Банк Русский Стандарт активно наращивает рыночную долю в сегменте сберегательных инструментов. Основные лидеры в этом секторе – Сбербанк, ВТБ24, Банк Москвы. Перечень факторов конкурентоспособности кредитной организации — эмитента с описанием степени их влияния на конкурентоспособность оказываемых услуг.

-Широкий спектр услуг и новых банковских продуктов в секторе кредитования физических лиц.

— Значительная сеть представительств Банка в регионах (более чем в 1180 городах РФ).

— Постоянное совершенствование клиентского сервиса, существенная модернизация технологии обслуживания клиентов и новые сервисные возможности.

— Развитая сеть розничного бизнеса в сегменте кредитования в точках продаж.

— Простота и удобство получения кредита:

— принятие кредитного решения за 15 минут,

— оптимальный набор документов для получения кредита.

— Возможность бесплатного погашения через сеть приемных банкоматов.

· Круглосуточный телефонный информационно-справочный центр.

· Безупречная кредитная история перед кредиторами, позволяют рассчитывать на дальнейшее развитие международного сотрудничества с финансовыми институтами для привлечения ресурсов с невысокой стоимостью.

-Отсутствие ежемесячных комиссий по всем видам кредитов.

Имеющиеся у Банка Русский Стандарт конкурентные преимущества позволяют сохранить лидерство во всех значимых для него сегментах рынка банковских услуг.

Укрепить позицию лидера в секторе кредитования физических лиц Банк сумел за счет интенсивного развития региональной сети. Стабильность бизнеса Банка в настоящее время и в среднесрочной перспективе обеспечивается последовательным и неуклонным наращиванием конкурентного преимущества в выбранной отрасли. Серьезные инвестиции в информационные технологии и маркетинговые исследования позволяют банку создать высокое качество обслуживания и снизить издержки. Банк постоянно предлагает новые продукты, которые неизменно пользуются значительным вниманием потребителей. Выход на рынок конкурентов может вызвать некоторую коррекцию в имеющейся у банка доли рынка, однако в среднесрочной перспективе этот вариант не представляется вероятным, так как накопленный банком опыт и технологическая вооруженность делают его позиции более чем устойчивыми в ближайшее время.

Экономический кризис в мире оказал существенное влияние на ситуацию в банковском секторе России в 2008 году. Банковская система России столкнулась с оттоком ликвидности и проблемами в сфере внешних займов Экономический рост, наблюдавшийся до середины 2008 года, сменился падением в четвертом квартала 2008 года, которое продолжилось в и первой половине 2009 года.

В 2008 году стало очевидно, что благоприятное развитие экономики в 2006 — 2007 годах, сопровождавшееся увеличением инвестиций в розничную торговлю, ускорением темпов формирования региональной сети крупнейших российских банков и расширением экспансии иностранных банков, сменилось негативными кризисными тенденциями: поиском инвесторов, сокращением расходов и персонала, урезанием инвестиционных программ.

Конец 2008 года – начало 2009 года обозначили новые тенденции развития рынка розничного кредитования. Рост стоимости кредитных ресурсов, увеличение рисков, нестабильная финансовая ситуация в целом обусловили новый подход банков к кредитованию. На первое место вышел не объем выдач и рост портфеля, а качество займов и возможность клиента обслуживать кредит.

Общие тенденции развития рынка потребительского кредитования в 2009 году.

Негативные:

— Значительное сокращение объемов кредитования.

— Рост объемов просроченной задолженности по кредитам.

— Применение более серьезных процедур оценки заемщиков.

— Сокращение присутствия Банков в торговых точках для снижения доли высокорисковых кредитов в структуре портфеля.

— Увеличение процентных ставок, комиссий.

Позитивные:

— Реализация мер государственной поддержки банковской системы и реального сектора экономики.

— Рост конкуренции на рынке депозитов, наращивание Банками депозитного портфеля.

Возможные факторы, которые могут негативно повлиять на основную деятельность кредитной организации — эмитента, и возможные действия кредитной организации — эмитента по уменьшению такого влияния

Вектор развития финансового сектора, в частности, рынка кредитования населения, целиком и полностью зависит от макроэкономической ситуации в стране. Возможное ухудшение ситуации в экономике страны, выраженное снижением доходов населения и потребления может оказать негативное влияние на развитие финансовых институтов, развивающих кредитные услуги для населения.

Возможные факторы, которые могут негативно повлиять на основную деятельность кредитной организации — эмитента связаны с общеэкономическими рисками.

В Банке существует система управления рисками, она является важнейшей частью процесса принятия решений, постоянно модернизируется в соответствии с изменяющимися экономическими условиями, требованиями со стороны ЦБ РФ, ФСФР и других регулирующих органов, а также рекомендациями Базельского комитета по банковскому надзору.
2.2 Анализ ссудной задолженности Банка
Ссудная задолженность банка образуется за счет активных банковских операций, а именно за счет кредитования юридических и физических лиц. В приложении 3 была проанализирована динамика выданных кредитов в период 2006-2008 гг. Данные диаграммы рисунка 1 позволяют сделать вывод об увеличении сумм выданных кредитов и как следствие увеличении ссудной задолженности кредитного учреждения.

Структура выданных кредитов представлена в приложении 4. Анализ таблицы позволяет сделать вывод о том, что в структуре ссудной задолженности большую часть занимают кредиты, выданные физическим лицам 64,26% (634000 / 1774000*100). В динамике структура ссудной задолженности значительно изменилась. Так на 01.01.2007 г. 70% кредитов было выдано юридическим лицам и 30% — физическим лицам, на 01.01.2009 50% кредитов было выдано юридическим лицам и 50% — физическим лицам.


Рисунок 1 – Динамика выданных кредитов за период 01.01.2007 – 01.10.2009
Быстрое увеличение доли операций по кредитованию населения в активах банка связано с тем, что для кредитования реального сектора и финансовых учреждений на более-менее значимые сроки и суммы требуются значительные объемы «длинных денег», проблему нехватки которых невозможно решить без привлечения новых источников финансирования активов. Определенную роль в стимуляции роста объемов кредитования должно сыграть и то, что за прошедший год разрыв между средневзвешенными ставками по срочным рублевым депозитам и выданным кредитам сокращался, причем в первую очередь за счет снижения последних. Это способно понизить стимулы населения к накоплению и увеличить их интерес к получению кредитов. Новые ставки вполне способны укрепить пошатнувшиеся позиции монополиста в сфере целевого кредитования и оттянуть часть заемщиков у других банков. [44]


Рисунок 2 – Структура выданных кредитов за период 01.01.2007 – 01.10.2009
Сумма просроченной задолженности перед банками со стороны физических лиц также увеличивается. От общего объема выданных кредитов это уже 2%. Тем не менее, финансисты пока достаточно спокойно реагируют на эти данные. Пока уровень не возвратов кредитов физическими лицами далек от критического. Критическим считается уровень 5%.

Половина объема просроченной задолженности приходится на экспресс-кредиты (в том числе на «быстрые кредиты», выдаваемые по пластиковым картам). [53]

Для того чтобы снизить убытки коммерческие банки создают резервы. Проанализируем изменение данного показателя в динамике.
Таблица 4 – Динамика изменения суммы резервов и их доли в общей сумме кредитов

Показатель

на 1 января 2007

на 1 января 2008

на 1 января 2009

на 1 октября 2009

Кредиты и авансы клиентам

616234

688350,96

1338098,88

1774000

Резерв под обесценение кредитного портфеля

16770

33335

45505

65982

В % к сумме выданных кредитов

2,721

4,843

3,401

3,719



Данные таблицы позволяют сделать вывод о том, что сумма созданных резервов в динамике увеличивалась в течение всего анализируемого периода, при этом данный показатель выраженный в % к сумме выданных кредитов изменялся неоднозначно. В 2008 году резерв составил 4,843%, на начало 2009 года этот показатель снизился на 1,442%, однако на 1 октября 2009 года опять увеличился на 0,319%.

Проанализируем кредитование банка за январь – октябрь 2009 г. по остаткам ссудной задолженности и остаткам просроченной задолженности — данные представлены в приложении 5.


Рисунок 3 – Динамика изменения ссудной и просроченной задолженности
Остаток срочной ссудной задолженности физических лиц на 01.10.2009 снизился по сравнению с 01.01.2009 на 79483 тыс.руб., при этом доля просроченной задолженности увеличилась на 5,75%. Из-за финансового кризиса доходы населения уменьшились. Сокращение зарплаты, потеря работы – все это привело к тому, что многие горожане потеряли возможность своевременно расплачиваться по банковским кредитам. Поэтому многие банки столкнулись с угрозой роста просроченной задолженности по кредитам физическим лицам. [35] Наиболее существенно просроченная задолженность увеличивается по экспресс-кредитам. Наибольшую долю в структуре кредитов, выданных населению – это кредиты, выданные по зарплатным картам (см. табл.5).
Таблица 5 – Изменение структуры ссудной задолженности физических лиц

Показатель

на 1 января 2009

на 1 октября 2009

Изменение

Кредиты физическим лицам

669049,44

1 140 000

470 951

Задолженность по кредитным картам

465924

845692

379 768

Прочие кредиты по физическим лицам

203125,44

294308

91 183

Доля кредитов по пластиковым картам, %

69,64

74,18

5

Доля прочих кредитов, %

30,36

25,82

-5



Осенью 2008 года многие российские банки ужесточили требования к заемщикам, опасаясь увеличения просрочек. Из-за этого увеличение невозвратов может и не привести к дополнительному сокращению объемов кредитования или введению дополнительных требований к заемщикам. [49]

В течение анализируемого периода наблюдается рост просрочек по кредитам физических лиц. Если в начале года не возвращали 3,12% кредитов, то к концу анализируемого периода этот показатель составил 8,87%.

При принятии решения о выдаче кредита предпочтение отдается клиентам, активно работающим по расчетному счету, открытому в банке и находящимся на кассовом обслуживании.

Необходимым условием рассмотрения заявки является наличие у заемщика обеспечение возвратности кредита в виде залогов. Залогодателем по кредиту могут выступать третьи лица. В ряде случаев кредиты могут выдаваться без залогов по решению кредитного комитета банка.

В качестве обеспечения возвратности кредита может выступать:

— Залог недвижимости, транспортных средств, оборудования, другого имущества при условии наличия документов на право собственности на данное имущество.

— Залог товарно-материальных ценностей в обороте или запасов сырья и материалов на складах, при условии поддержания неснижаемого остатка, достаточного для покрытия обязательств перед банком.

— Залог ликвидных ценных бумаг.

— Поручительства третьих лиц, находящихся на расчетно-кассовом обслуживании


Рисунок 4 – Структура ссудной задолженности по обеспеченности кредитов
Проанализируем обеспеченность ссудной задолженности юридических лиц по видам их деятельности.

Данные приложения 6 и рисунка 4 показывают, что в кредитном портфеле ЗАО «Банк Русский Стандарт» в равных долях имеются как обеспеченные, так и необеспеченные ссуды.

Наибольшее количество необеспеченных ссуд приходится на предприятия торговли и общественного питания, затем по убыванию идут аренда, управление активами и прочие кредиты. Наиболее обеспеченной является ссудная задолженность строительных и консультационных организаций.

По кредитам под залог земельного участка в большинстве случаев необходим более значительный первый взнос, 30-40%. Практически все банки, кредитирующие под залог земли, назначают более высокие ставки при минимальном первом взносе. [40]


Рисунок 5 – Структура ссудной задолженности по видам обеспечения
Показатель удельного веса просроченной задолженности является одним из ключевых индикаторов, характеризующих качество кредитного портфеля коммерческого банка. В мировой практике среднестатистическая величина проблемных и просроченных кредитов составляет примерно 4-10%, а, следовательно, удельный вес просроченной задолженности составляет меньшую величину такого же порядка.

Большинство банкротств российских банков, как показывает анализ, связано с некачественным управлением активами, включая, в первую очередь, управление кредитным портфелем. Эта ситуация усугубляется, в частности, нестабильным финансово-экономическим положением заемщиков в неопределенно изменяющихся макроэкономических условиях переходного периода. К макроэкономическим причинам относятся: скачкообразные изменения уровня инфляции и валютных курсов; отсутствие действенного законодательства (включая налоговое), защищающего интересы как банков, так и промышленных предприятий и стимулирующее их поступательное развитие; общая стагнация производства в кризисные периоды и т.п. К микроэкономическим причинам можно отнести: преобладающее неэффективное использование оборудования, его значительный моральный и материальный износ; отсутствие не только собственных источников капиталовложений, но и оборотных средств; низкую квалификацию управленческого персонала и потерю квалифицированных специалистов из-за низкой и систематически не выплачиваемой заработной платы и др. К макро- и микроэкономическим причинам добавляются еще и сложившиеся морально-этические нормы формирования и поддержания деловых связей: для России их особенность состоит в том, что даже кредитоспособные заемщики не спешат своевременно возвращать долги по кредитам, полученным в «пошатнувшихся» банках. Все это приводит к тому, что реальный уровень проблемной и просроченной ссудной задолженности в отечественных коммерческих банках значительно выше, чем среднемировой показатель, и, по оценке автора, составляет 30-40%, а в некоторых банках или филиалах банков может достигать 60-70%. При этом номинальная (указываемая в официальной отчетности) величина просроченной ссудной задолженности находится, как правило, на весьма удовлетворительном уровне, что вероятно связано с различного рода «ухищрениями» кредитных организаций, как-то: необоснованные пролонгации; перекредитование и более сложные схемы, проводимые с помощью дружественных либо аффилированных банков. Однако не все находящиеся в распоряжении банков средства снижения показателя удельного веса просроченной ссудной задолженности равноэффективны с точки зрения экономики банка.

В настоящее время серьезной проблемой является отсутствие применимых на практике инструментов прогнозирования исследуемого показателя. Особенно актуальны вопросы прогнозирования данного показателя для банков, в которых аудит проводится по международным стандартам финансовой отчетности, и руководители которых ставят задачу уменьшения реально сложившегося уровня показателя до среднемировой его величины. [50]

Ниже приводится анализ кредитов по кредитному качеству по состоянию на 01.10.2009г.




Рисунок 6 – Структура ссудной задолженности по кредитному качеству
Данные приложения 7 и диаграммы на рис.6 показывают, что основную долю в ссудной задолженности занимают обесцененные кредиты.

Основными факторами, которые банк принимает во внимание при рассмотрении вопроса об обесценении кредита, являются его просроченный статус и возможность реализации залогового обеспечения, при наличии такового. На основании этого банком ниже предоставлен анализ по срокам задолженностей кредитов, которые в индивидуальном порядке определены как обесцененные.


Рисунок 7 – Анализ просроченной ссудной задолженности по срокам
Данные диаграммы наглядно показывают, что наибольшая доля просроченной ссудной задолженности приходится на задолженность с задержкой погашения от 180 до 360 дней. 2% можно считать безнадежной задолженностью и 37 % приходится на задолженность со сроком погашения до 180 дней.

Таким образом, анализ ссудной задолженности ЗАО «Банк Русский Стандарт» показывает, что наибольшую долю в структуре задолженности занимают кредиты физических лиц, из которых основная часть это кредиты по пластиковым картам. Также анализ ссудной задолженности показал, что значительная часть ссудной задолженности имеет задержку погашения.

Таким образом, возникает проблема управления ссудной задолженностью, и эта проблема может оказать отрицательное влияние на ликвидность банковских активов.


    продолжение
--PAGE_BREAK--2.3 Методика оценки финансового положения физического лица


Подходы, изложенные в настоящей методике, распространяются на:

1) оценку финансового положения заемщиков – физических лиц на момент выдачи ссуды (кроме ссуд, входящих в портфель однородных ссуд),

2) оценку финансового положения заемщиков в процессе его мониторинга по ссудам, не включенным в портфели однородных ссуд (и/или портфели однородных условных обязательств кредитного характера).

Оценка финансового положения физического лица производится на основании:

1) Справки с места работы о доходах физического лицаза последние шесть месяцев, заверенной работодателем (по форме работодателя или по форме банка);

2) Документов, подтверждающих наличие иных доходов в т.ч. доходов от продажи имущества за счет которых будет производиться возврат кредита;

3) Информации, указанной в Анкете;

4) При наличии у Банка сомнений в отношении Клиента список документов может быть расширен [12, c. 33].

В случае если возврат кредитных ресурсов, согласно заявлению заемщика, будет производиться за счет постоянных источников дохода, проводится следующая оценка платежеспособности, показанная в приложении 8.

Следовательно, в таблице осуществляется учет всех расходов и доходов заемщика на момент подачи заявки на кредит, а так же прожиточный минимум по Свердловской области.

В случае если возврат кредита, согласно заявлению заемщика будет производиться за счет реализации имущества заемщика (в т.ч. вкладов), то размер дохода Заемщика определяется как сумма дохода согласно справки с места работы и дохода от продажи имущества (суммы вклада). При этом в качестве дохода от продажи имущества принимается рыночная стоимость имущества, подтвержденная оценочной компанией, аккредитованной в Банке либо ответственным сотрудником Банка.

На основе предоставленных Клиентом документов проводится следующая оценка платежеспособности (см. приложение 9).

Таблица в приложении 9 показывает сумму единовременного платежа и размер основного, который заемщик погашает при помощи этой суммы.

На основании этих таблиц составляется рейтинговая оценка финансового результата заемщика (приложение 10).

В случае, если возврат кредита, согласно заявлению заемщика, будет производиться за счет реализации имущества заемщика (в т.ч. вкладов), то количество баллов, присвоенных согласно расчету по параметру Дч и количество баллов, присвоенных согласно расчету по параметру Д_ос.долг суммируется [12, c. 39].

Определение финансового результата при наличии факторов риска представлено в приложении 11.

На основании совокупной бальной оценки, полученной при расчете в соответствии с таблицей «Финансовый результат», делается вывод финансовом положении Заемщика в соответствии с таблицей в приложении 12.

В зависимости от количества баллов банк оценивает финансовое положение заемщика: «хорошее», «среднее» или «плохое». Затем составляется профессиональное суждение.

Пример: рассмотрение заявки на кредит в размере 50 тысяч рублей Иванову Ивану Ивановичу банком формируется профессиональное суждение о финансовом положении заемщика.
Таблица 6 — Анализ финансового положения заемщика.

1) Информация о Заемщике:

Фамилия, имя, отчество Заемщика

Иванов Иван Иванович

ИНН

665404414716

Адрес:

постоянной регистрации

фактического места жительства



г. Екатеринбург ул. Даниловская, 7-14

тот же

Паспортные данные

65 07 885217, Орджоникидзевким РУВД г. Екатерибурга, 22.07.2002г.



2) Определение баллов по таблице «Финансовый результат»

Наименование показателя

Значение

1.

Среднемесячный доход за последние 6 месяцев (стр. 1а+1б)

39150-00

а

Заемщик

39150-00

б

Созаемщик

—

2.

Расходы семьи (стр.2а+2б+2б*2д +2в*2г)

17219-00

а

Обязательные платежи

3000-00

б

Прожиточный минимум, установленный для области проживания заемщика старше 18 лет

4911-00

в

Прожиточный минимум, установленный для области проживания заемщика для детей до 18 лет

4397-00

д

Количество иждивенцев старше 18 лет

—

г

Количество иждивенцев до 18 лет

 1

3

Среднемесячные платежи по прочим кредитным обязательствам (СПпр.кред.обяз.)

 2000-00

4

Среднемесячные платежи по испрашиваемому кредиту (СПисп.кредит)

2043-74

5

Дч / Дmin (стр. 1- стр. 2 — стр. 3 — стр. 4)

17887,26

6

Р_ст

—

7

СЗ

—

8

Д_ос.долг(стр.6 — стр. 7)

—

 

Итого баллов по таблице «Финансовый результат»

0


3) Анализ наличия факторов риска (проверяет служба безопасности банка)

Фактор риска

Наличие / отсутствия факторов риска

наличие вступивших в силу решений суда о привлечении физического лица к уголовной ответственности в виде лишения свободы

Нет

наличие информации о потере либо существенном снижении доходов или имущества, за счет которых предполагалось погашение задолженности физическим лицом.

Нет

наличие документально подтвержденных сведений об отзыве лицензии у кредитной организации, в которой размещен вклад физического лица, если невозвращение этого вклада окажет влияние на способность заемщика — физического лица выполнить свои обязательства по ссуде

Нет



4) Вывод о финансовом положении Заемщика

Совокупная бальная оценка по таблице «Финансовый результат»



ОЦЕНКА ФИНАНСОВОГО ПОЛОЖЕНИЯ

Хорошее



Исходя, из данных таблицы 6 можно увидеть финансовое состояние заемщика, за счет каких средств он будет погашать кредит, а так же кредитную историю, добросовестность и репутацию. Решение в отношении клиента будет принимать кредитный комитет, который будет учитывать все выше перечисленные показатели. Несмотря на тщательную оценку кредитоспособности в ЗАО «Банк Русский Стандарт» существуют проблемы не возврата кредитов связанные с выдачей кредитов на так называемых «точках» в магазинах сети «М Видео» с применением скоринговой системы. На 1 сентября задолженность по ним составляет около 456198,36 рублей (с учетом просроченной задолженности, просроченных процентов и пеням по ним на 01.09.2009 г.) Уже в ближайшее время банк вынужден сократить долю «быстрых кредитов» в своих портфелях и принять серьезные меры по их возвратам [32, c. 6]. Рост не возврата долгов в банки объясняется увеличением популярности «быстрых кредитов». Половина объема просроченной задолженности приходится на экспресс-кредиты (в том числе на «быстрые кредиты», выдаваемые по пластиковым картам).

Из-за бурного развития этого рынка в последние два года увеличилась и задолженность физлиц, доля не возвратов в сегменте экспресс-кредитов составляет 20% от кредитных портфелей банков, а по карточным кредитам — около 10%. Эффективного механизма возврата долгов через суд в России пока нет, поэтому банки, желающие быстрее захватить рынок, сейчас расплачиваются за свою неосмотрительность. В Минэкономразвития ведомство подготовило законопроект, позволяющий проводить процедуру банкротства физических лиц. Согласно документу, по решению суда часть имущества гражданина может быть продана, а вырученные деньги направлены на погашение долгов. Дело о банкротстве может быть начато, если долг заемщика перед банком превысил 10 тыс. руб. Арест, правда, не будет накладываться на дом или квартиру, которые являются единственным жильем должника и членов его семьи, а также на «предметы обычной домашней обстановки и обихода» [18, c. 11]. На 1 апреля 2007 года, согласно данным ЦБ, просрочка по ссудам составила 2,96% или 66,1 млрд. рублей. На начало 2006-го этот показатель находился на уровне 1,85% (21,8 млрд. рублей). За первые четыре месяца текущего года общая просроченная задолженность по кредитам населению увеличилась на 14%. Отметим: средние показатели 50 банков-лидеров в области кредитования граждан вполне соответствуют ситуации на рынке в целом, совокупная просрочка этих кредитных организаций составляет около 3% от их общего розничного портфеля. Проблема не возврата кредитов особенно остро встала сейчас в условиях мирового кризиса [49]

В главе 2 рассмотрены основные финансовые показатели банка, его место на рынке кредитования, а так же представлена методика оценки финансового состояния физических лиц на момент подачи заявки на кредит в ЗАО «Банк Русский Стандарт» разработанная с учетом ее особенностей и требований к заемщикам, направленная на уменьшение не возвратности кредитов и получение прибыли от их возврата. Далее будет рассмотрена скоринговая система при выдаче экспресс-кредитов и рассмотрены основные ее недостатки.




ГЛАВА 3. ОСНОВНЫЕ ПРОБЛЕМЫ В ПОТРЕБИТЕЛЬСКОМ КРЕДИТОВАНИИ ФИЗИЧЕСКИХ ЛИЦ
3.1 Основные принципы скоринговой системы и ее недостатки в принятии решений в ЗАО «Банк Русский Стандарт»
Скоринг в ЗАО «Банк Русский Стандарт» используется главным образом при кредитовании физических лиц и 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.

Важная черта системы «кредит — скоринг» заключается в том, что она не может применяться по шаблону, а должна разрабатываться исходя из особенностей, присущих банку, его клиентуре, учитывая характер банковского законодательства и традиций страны, т. е. подлежит постоянному наблюдению и видоизменению.

Актуальность создания, внедрения и использования скоринговых систем для управления кредитными рисками сегодня не вызывает сомнения. С каждым годом список российских банков, запускающих совместно с торговыми компаниями программы потребительского кредитования физических лиц, растет большими темпами. По прогнозам объем рынка потребительского кредитования к началу 2006 года превысил рекордную для России отметку в 1 трлн. Рублей [32, c. 4].

По оценкам специалистов конкурентная борьба рано или поздно вынудит банки выйти на сегмент потребительского кредитования. Однако те же специалисты признают, что сегодня методики оценки заемщика не поспевают за ростом рынка потребительского кредитования. И причин этому несколько.

Во-первых, процесс создания кредитных бюро в России находится на стартовом этапе и еще далек от завершения. Анализ положительной кредитной истории может являться существенным фактором при решении о выдаче кредита или может повлиять на снижение процентной ставки по кредиту для этого заемщика. В настоящее время отсутствие единого информационного и правового пространства для бюро кредитных историй не способствует снижению не возвратов кредитов и мошенничеству в области потребительского кредитования. Среди основных трудностей, стоящих в России на пути формирования кредитного бюро, эксперты отмечают отсутствие нормативной базы, регулирующей раскрытие информации о заемщике, и нежелание коммерческих банков раскрывать информацию о клиентах.

Во-вторых, многие банки опасаются выходить на рынок потребительского кредитования по причине отсутствия кредитных историй.

В-третьих, высокая стоимость проектов по внедрению собственной системы анализа платежеспособности клиента (скоринг) на базе программного обеспечения стороннего разработчика, большие сроки (6-18 мес.) и высокие требования к специалистам сопровождения системы «отпугивают» сегмент небольших и средних банков [17, c. 366].

В результате банки перекладывают риск не возврата на плечи заемщиков, завышая процентные ставки. Реальная годовая процентная ставка по экспресс-кредитам сегодня исключительно высока – от 40 процентов, включая все ежемесячные платежи, а в отдельных случаях достигает 70-80%. Многие банки используют простой скоринг, представляющий собой набор жестких правил, в лучшем случае – балльную оценку заемщика.

Сегодня известно достаточно много методик кредитного скоринга. Одной из самых известных является модель Дюрана. Дюран выделил группы факторов, позволяющих максимально определить степень кредитного риска, и коэффициенты для различных факторов, характеризующих кредитоспособность физического лица: пол, возраст, срок проживания в данной местности, профессия, финансовые показатели, работа, занятость [17, c. 211].

В самом упрощенном виде скоринговая модель представляет собой взвешенную сумму определенных характеристик. В результате получается интегральный показатель (score). Чем он выше, тем выше надежность клиента, и банк может упорядочить своих клиентов по степени возрастания кредитоспособности.

«Скоринг — формуляр» немецкого банка состоит из двенадцати показателей, по каждому из которых клиенту начисляется большее или меньшее количество баллов. Максимальный балл — 20. Аналогичный подход при анализе кредитоспособности заемщиков используют французские банки. Единственная сложность заключается в том, что балльные оценки кредитоспособности заемщика должны быть статистически выверены и требуют постоянного обновления информации, что может быть дорого для банка.

Сейчас банки требуют от потенциальных клиентов от 9 до 24 различных документов, которые являются официальным основанием для получения кредита. Несмотря на то, что не существует официальной процедуры работы с ними, и каждый банк по своей собственной схеме собирает эти документы, в целом они должны содержать все необходимые сведения о заемщике [30, c. 22].

Среди преимуществ скоринговых систем западные банкиры указывают снижение уровня не возврата кредита, быстроту и беспристрастность в принятии решений, возможность эффективного управления кредитным портфелем, отсутствие необходимости длительного обучения персонала.

Сложность заключается только в выборе характеристик, т. е. какая информация является существенной, а какой можно пренебречь. Выборка подразделяется на две группы: «хорошие» и «плохие» риски. В Западной Европе «плохим риском» считается клиент, задерживающийся с очередной выплатой на три месяца, либо клиент, слишком рано возвращающий кредит, банк не успевает ничего на нем заработать [20, c. 71].

Комплексное решение проблем скоринговой системы оценки кредитоспособности заемщиков:

С целью повышения эффективности скоринговой системы и уменьшению не возврата кредитов был создан кейс который построен на базе аналитической платформы Deductor и web-технологий, автоматизирующее всю последовательность действий от получения заявки на кредит в удаленной торговой точке до принятия решения о его выдаче и формировании необходимого пакета документов. При этом в процессе задействованы все звенья – оператор торговой точки, служба безопасности, кредитный инспектор банка, адаптируемая скоринговая модель, используемая автоматизируемая банковская система.

Он состоит из нескольких частей:

1) Бэк- и фронт-офис удаленных рабочих мест;

2) Схема документооборота (последовательности прохождения анкет через службы банка);

3) База данных, содержащая информацию о заемщиках и истории принятия решений по ним;

4) LoansBase.Generator – генератор кредитных историй;

5) Система скоринга и аналитической отчетности;

6) Модуль интеграции с АБС – автоматизированной банковской системой.

Рассмотрим каждую часть кейса подробнее.

Бэк-офис и фронт-офис представляют собой автоматизированные рабочие места операторов ввода заявок и лиц, участвующих в принятии решений о выдаче кредита. Оперативная работа пользователей с системой происходит при помощи единого веб-интерфейса. Среди пользователей системы можно выделить три категории:

1) Оператор торговой точки. Он вводит данные из анкеты заемщика в стандартную форму, которая автоматически генерируется на стороне сервера. Как вариант возможен ввод данных самим заемщиком (например, в случае Интернет-заявок).

2) Сотрудник службы безопасности (СБ);

3) Сотрудник кредитного отдела.

Отличие веб-формы сотрудника СБ от сотрудника кредитного отдела заключается в различии информации из анкеты заемщика, которая используется для принятия решения по заемщику. Так, для верификации заемщика службой безопасности необходима информация о номерах документов, регистрации, месте работы и пр. Кредитного инспектора интересует социальный портрет: уровень доходов, семейное положение, образование, и т.д., а также результат скоринговой модели [34, c. 21].

Использование web-технологий позволяет добиться следующего:

1) Централизация всех операций;

2) Высокая степень безопасности;

3) Легкость масштабирования системы и тиражирования ее на другие торговые точки;

4) Исключение необходимости устанавливать какое-либо дополнительное программное обеспечение – все операции выполняются при помощи стандартного браузера.

На рисунке изображена последовательность прохождения анкеты заемщика через службы банка. Например, добавляется генерация пакета документов для подписи клиентом, автоматическое открытие счета и т.д.

Данные приложения 7 и диаграммы на рис.6 показывают, что основную долю в ссудной задолженности занимают обесцененные кредиты.






Рисунок 9 — Последовательность прохождения анкеты заемщика через службы банка
В ряде случаев предпочтительно создание хранилища данных, в котором содержатся консолидированная информация по заявкам с анкетами заемщиков и истории принятия решений по выданным кредитам и погашениям кредитов. Это позволит сосредоточить информацию о потребительском кредитовании в едином источнике и снизить нагрузку на оперативную базу данных.


Рисуно 10 — Схема работы с хранилищем данных
Как вариант, в хранилище данных может накапливаться статистическая информация макроэкономического характера об уровне жизни в регионе, средней заработной плате, прожиточном минимуме и т.д. с целью повышения качества скоринговых моделей.

Кейс комплектуется встроенным хранилищем данных Deductor Warehouse на базе свободно распространяемой клиент-серверной СУБД Firebird. Таким образом, как показано на рисунке 11 минимальная структура хранилища данных будет состоять из трех процессов (кубов): Заявки, Статусы, Погашения.


Рисунок 11 — Структура хранилища данных
Базовый генераторпредставляет собой генератор кредитных историй – специальный модуль, формирующий набор примеров с различными анкетными портретами заемщиков. Генерация производится по специальным алгоритмам математической статистики с учетом заданных распределений случайных величин. В качестве распределений могут использоваться как статистические данные по стране, так и экспертные суждения о том, у какого типа заемщиков будет пользоваться популярностью кредитная программа [20, c. 89].

Искусственная кредитная история необходима в случае, когда реальной кредитной истории не существует, либо ее объем незначителен. Это возникает в случаях, когда:

1) Банк впервые выходит на рынок потребительского кредитования;

2) Банк открывает новую кредитную программу с условиями, отличающимися от прежних программ (сумма кредита, требования поручительства и т.п.). В этом случае могут появиться или исчезнуть часть входных факторов, и ранее построенная скоринговая модель окажется неприменимой в новых условиях.

Для генерации кредитных историй используется структура анкеты заемщика. В результате работы базового генератора формирует таблицу со столбцами – входными факторами из анкеты заемщика, влияющих на принятие решения о выдаче кредита. Гипотеза о влиянии тех или иных факторов выдвигается, как правило, экспертами банка.


Рисунок 12 — Генерация кредитных историй
После генерации кредитной истории эксперты банка проставляют в графу «Давать кредит» свое решение. Минимальное количество прецедентов в кредитной истории, которые должны обработать специалисты банка во многом зависит от числа столбцов, специфики кредитной программы, но в среднем оно составляет от 500 до 1000 примеров [36, c. 11].

Использование подхода с искусственной кредитной историей в кейсе имеет как плюсы, так и минусы.

Плюсы:

1) Возможность быстрого построения полноценной скоринговой модели с использованием технологий Data Mining;

2) Экспертные оценки по искусственной кредитной истории аккумулируют в себе меру риска, на который готов пойти банк при выдаче кредита;

3) Формат искусственной кредитной истории совпадает с форматом реальной кредитной истории, поэтому никаких перенастроек при запуске кредитной программы в действие не требуется.

Недостатком является субъективность оценок при классификации заемщиков экспертами банка. По мере появления реальных данных по выдаваемым кредитам скоринговые модели будут перестраиваться, и субъективность снизится.

После формирования кредитной истории начинается построение скоринг — моделей. Этот процесс носит итеративный характер, в ходе которого устраняются противоречия, корректируются правила (в случае модели в виде дерева решений), в результате чего скоринговая модель утверждается.

Для построения скоринговых моделей используются самообучающиеся методы на основе технологии извлечения знаний Data Mining. Эти технологии используют последние мировые достижения в области интеллектуальной обработки информации, что в несколько раз эффективнее использования классических балльных скоринговых методик [37, c. 15].






Рисунок 13 — Процесс построения скоринговых моделей
Нейронные сети являются мощным инструментом для выявления нелинейных зависимостей между входными и выходными факторами и позволяют дополнить скоринг моделью оценки вероятности возврата кредита тем или иным заемщиком.

В конечном итоге это позволяет:

1) Отделить работу эксперта от массового использования построенных моделей;

2) Снизить требования к персоналу;

3) Формализовать работу при принятии решений;

4) Уменьшить зависимость от персонала;

5) Повысить качество работы.

Как было отмечено выше, система позволяет изменить или расширить базовую схему прохождения анкеты. Рассмотрим несколько стандартных вариантов схем прохождения анкет.

В первой, наиболее простой схеме, анкета последовательно проходит через все службы банка: служба безопасности, скоринговая модель, кредитный отдел, как показано на рисунке 14.




Рисунок 14 — Схема работы – последовательная обработка анкет
Из плюсов у данной схемы можно отметить простоту. Однако простота влечет за собой определенные недостатки:

1) Служба безопасности выполняет лишнюю работу, проверяя потенциальных заемщиков, которые изначально не «проходят» по скорингу.

2) Кредитный отдел всегда подтверждает скоринг-модель, поэтому автоматическая оценка риска как таковая отсутствует. Как правило, это делается, когда доверие к скоринг-модели невысокое.

Второй вариант схемы избавлен от вышеназванных недостатков. Во-первых, служба безопасности проверяет только тех заемщиков, которые успешно прошли автоматический скоринг. Во-вторых, для снижения нагрузки на кредитный отдел и частичной автоматизации принятия решений в схеме вводится «коэффициент доверия» Kd – некоторый числовой параметр, характеризующий степень доверия к скоринг-модели. Анкеты, удовлетворяющие этому критерию, не попадают на рассмотрение в кредитный отдел [41].






Рисунок 15 — Схема работы – улучшенный вариант обработки анкет
Раскроем сущность коэффициента доверия на примере скоринг-модели дерева решений. Как известно, каждое правило в дереве решений характеризуется двумя параметрами – поддержкой и достоверностью.

1) Поддержка– общее количество примеров, классифицированных данным узлом дерева.

2) Достоверность– количество правильно классифицированных, данным узлом примеров.

Например, для правила, если Доход личный > 5820 тогда давать кредит = «Да» значение поддержки равно 20%, достоверности – 94%. Это трактуется следующим образом: в обучающем множестве кредитной истории было 20% примеров, удовлетворяющих данному правилу (т.е. Доход личный больше 5820), и в 94% случаев заемщику было вынесено положительное решение о выдаче кредита.

Разделим все правила дерева решений по поддержке и достоверности на некоторые классы («низкая», «средняя», «высокая» и т.д.) согласно специальной экспертной шкале. Конкретная экспертная шкала сильно зависит от количества обучающих примеров и узлов дерева решений и собственно аккумулирует в себе коэффициент доверия. Тогда поступающие заявки на получение кредита, имеющие, как вариант, среднюю и высокую категорию поддержки и достоверности правила скоринг-модели, не будут получать дополнительное подтверждение в кредитном отделе (такие правила обведены в таблице красным).

Такой вариант схемы более предпочтителен, поскольку позволит максимально разгрузить службу безопасности и кредитные отделы, частично автоматизировать оценку анкет заемщиков, сократить сроки рассмотрения заявок.

Модуль интеграции с автоматизированной банковской системой (АБС) необходим для полной автоматизации выдачи потребительских кредитов. Из оперативной базы данных в АБС передается необходимая информация для заведения нового физического лица, формирования кредитной заявки и кредитного договора [42].


Рисунок 16 — Значимость правил
Практически сразу после появления первых данных о выдаваемых кредитах становится доступным проводить анализ на основе OLAP-отчетности. Базовая отчетность включает 4 группы отчетов:

1) Динамика потребительского кредитования;

2) Социально-экономические портреты лиц, обратившихся за кредитами;

3) Анализ длительности рассмотрения заявок;

4) Ретроспективный анализ погашений кредитов.

Отчетность представляет собой набор многомерных таблиц, кросс-диаграмм и графиков. Для ее просмотра используется Deductor Viewer.

Динамика потребительского кредитованияпозволяет проанализировать суммы выданных кредитов в разрезе дней и торговых отделов, пики обращений по часам и дням недели, процент отказов службы безопасности и кредитного отдела и другое, что показано на рисунках 17,18,19.


Рисунок 17 — Аналитическая отчетность


Рисунок 18 — Распределение по времени (рисунок переделать в ексель)






Рисунок 19 — Распределение по дням недели


Рисунок 20 — Причины отказа в выдаче (переделать в ексель)
Отчеты «Социально-экономические портреты лиц, обратившихся за кредитами» позволяют получить ответы на следующие вопросы:

1) Какие размеры ссуд пользуются наибольшим спросом?

2) С каким личным доходом чаще обращаются за кредитом?

3) Распределение по полу, возрасту, социальному статусу, образованию и т.д.

А так же выявить размер кредита который чаще всего запрашивают заемщики, как и показано на рисунке 21.


Рисунок 21 — Распределение по размеру кредита


Отчеты «Анализ длительности рассмотрения анкет» позволяют осуществлять мониторинг эффективности работы подразделений банка, участвующих в принятии решений о выдаче кредитов, находить «узкие» места в цепочке прохождения заявок.

Ретроспективный анализ погашений кредитовнеобходим для регулярной перенастройки скоринговых моделей. Для этой цели по определенной шкале заемщики делятся на несколько классов, как правило 2-3 класса, в зависимости от того, выплачен ли кредит и не было ли просрочек. Отчет по ретроспективному анализу может представлять собой динамику изменения некоторого показателя, выражающего агрегированную величину уровня просрочек на заданную дату. Ретроспективный анализ не заменяет, а дополняет оперативный анализ погашений кредитов, доступный в АБС [39, c. 18].

В заключение подчеркнем основные преимущества описанного решения:

1) Возможность комбинировать любые механизмы анализа от простых бальных коэффициентов до самых современных алгоритмов оценки рисков.

2) Возможность построения различных сценариев обработки для разных категорий клиентов.

3) Гибкость. Система включает в себя специальный конструктор анкет, позволяющий на базе единой системы создавать различные кредитные продукты: потребительское кредитование, автокретитование, ипотечное кредитование и прочее.

Серьезная методическая поддержка. C кейсом поставляется большой набор методических материалов, руководств, учебных курсов. В методических материалах даются подробные описания всех аспектов работ, связанных с анализом данных, от сбора и подготовки данных и используемого математического аппарата до способов тиражирования полученных знаний.

Быстрый запуск. «Пилотный» проект с возможностью реального использования выполняется в течение нескольких (5-7) недель. Первые результаты демонстрируются через 3-4 недели после начала работ.

Возможность запуска системы при отсутствии реальной кредитной истории. Предлагается методика, позволяющая строить модели на сгенерированных данных с последующей автоматической адаптацией моделей при получении реальных данных по выданным кредитам.

Доступная цена. Никакие ежегодные отчисления не предусмотрены [38, c. 30].

Для адаптации скоринговой модели оценки кредитоспособности физических лиц специалисту необходимо проделывать путь, подобный тому, что проделал Дюран, т. е. специалисты, которые будут заниматься такой адаптацией, должны быть высоко квалифицированными, а значит и очень высокооплачиваемые, быть в состоянии оценить текущую ситуацию на рынке.

Итак, основные недостатки скоринговой системы оценки кредитоспособности физических лиц – это:

1.                 Высокая стоимость адаптации используемой модели под текущее положение дел;

2.                 Большая вероятность ошибки модели при определении кредитоспособности потенциального заемщика, обусловленная субъективным мнением специалиста.

Для решения проблем скоринговой системы предлагаю дальше рассмотреть деревья решений, которые помогут устранить некоторые недостатки скоринговой системы.
    продолжение
--PAGE_BREAK--
3.2 Деревья решений как вариант устранения недостатков скоринговой системы


Одним из способов решить проблемы скоринговой системы в ЗАО «Банк Русский Стандарт» это деревья решений, которые строят скоринг-модель в виде правил, и модель получается интуитивно понятной и прозрачной. При этом дерево решений способно перестраиваться при добавлении новых примеров, игнорировать несущественные признаки. Кроме того, предусмотрена ручная корректировка правил для исправления противоречий. Можно привести давно всем известную цепочку связанных событий: чем меньше рискует банк при предоставлении кредита, тем меньше процентная ставка, предлагаемая этим банком; чем меньше процентная ставка, тем больше клиентов обратится именно в этот банк; чем больше клиентов обратится в банк, тем большую прибыль получит банк, а это одна из основных целей коммерческой деятельности. Риск, связанный с не возвратом суммы основного долга и процентов, можно значительно снизить, оценивая вероятность возврата заемщиком кредита [41].

При кредитовании физических лиц характерны небольшие размеры ссуд, что порождает большой объем работы по их оформлению и достаточно дорогостоящая процедура оценки кредитоспособности относительно получаемой в результате прибыли. Для оценки кредитоспособности физических лиц банку необходимо оценить как финансовое положение заемщика, так и его личные качества. При этом кредитный риск складывается из риска не возврата основной суммы долга и процентов по этой сумме. Сейчас для оценки риска кредитования заемщика используется скоринг кредитование. Сущность этой методики состоит в том, что каждый фактор, характеризующий заемщика, имеет свою количественную оценку. Суммируя полученные баллы, можно получить оценку кредитоспособности физического лица. Каждый параметр имеет максимально возможный порог, который выше для важных вопросов и ниже для второстепенных. На сегодняшний день известно достаточно много методик кредитного скоринга. Одной из самых известных является модель Дюрана. Дюран выявил группы факторов, позволяющих максимально определить степень кредитного риска. Также он определил коэффициенты для различных факторов, характеризующих кредитоспособность физического лица:

1.                 Пол: женский (0.40), мужской (0)

2.                 Возраст: 0.1 балл за каждый год свыше 20 лет, но не более чем 0.30

3.                 Срок проживания в данной местности: 0.042 за каждый год, но не более чем 0.42

4.                 Профессия: 0.55 – за профессию с низким риском; 0 – за профессию с высоким риском; 0.16 – другие профессии

5.                 Финансовые показатели: наличие банковского счета – 0.45; наличие недвижимости – 0.35; наличие полиса по страхованию – 0.19

6.                 Работа: 0.21 – предприятия в общественной отрасли, 0 – другие

7.                 Занятость: 0.059 – за каждый год работы на данном предприятии

Также он определил порог, перейдя который, человек считался кредитоспособным. Этот порог равен 1.25, т. е. если набранная сумма баллов больше или равна 1.25, то потенциальному заемщику выдается испрашиваемая им сумма [31, c. 3].

Одним из вариантов решения выше поставленной задачи является применение алгоритмов, решающих задачи классификации. Задача классификации – это задача отнесения какого-либо объекта (потенциальный заемщик) к одному из заранее известных классов (Давать/Не давать кредит). Такого рода задачи с большим успехом решаются одним из методов Data Mining – при помощи деревьев решений. Деревья решений – один из методов автоматического анализа данных. Получаемая модель – это способ представления правил в иерархической, последовательной структуре, где каждому объекту соответствует единственный узел, дающий решение. Пример дерева приведен на рисунке 22






Рисунок 22 — Пример дерева решений
Сущность этого метода заключается в следующем:

1.                 На основе данных за прошлые периоды строится дерево. При этом класс каждой из ситуаций, на основе которых строится дерево, заранее известен. В нашем случае должно быть известно, была ли возвращена основная сумма долга и проценты, и не было ли просрочек в платежах. При построении дерева все известные ситуации обучающей выборки сначала попадают в верхний узел, а потом распределяются по узлам, которые в свою очередь также могут быть разбиты на дочерние узлы. Критерий разбиения – это различные значения какого-либо входного фактора. Для определения поля, по которому будет происходить разбиение, используется показатель, называемый энтропия – мера неопределенности. Выбирается то поле, при разбиении по которому устраняется больше неопределенности. Неопределенность тем выше, чем больше примесей (объектов, относящихся к различным классам) находятся в одном узле. Энтропия равна нулю, если в узле будут находиться объекты, относящиеся к одному классу.

2.                 Полученную модель используют при определении класса (Давать/Не давать кредит) вновь возникших ситуаций (поступила заявка на получение кредита).

3.                 При существенном изменении текущей ситуации на рынке, дерево можно перестроить, т.е. адаптировать к существующей обстановке.

Практический пример:

Для демонстрации подобной технологии в качестве исходных данных была взята выборка, состоящая из 1000 записей, где каждая запись – это описание характеристик заемщика и параметр, описывающий его поведение во время погашения ссуды. При обучении дерева использовались следующие факторы, определяющие заемщика: «N Паспорта»; «ФИО»; «Адрес»; «Размер ссуды»; «Срок ссуды»; «Цель ссуды»; «Среднемесячный доход»; «Среднемесячный расход»; «Основное направление расходов»; «Наличие недвижимости»; «Наличие автотранспорта»; «Наличие банковского счета»; «Наличие страховки»; «Название организации»; «Отраслевая принадлежность предприятия»; «Срок работы на данном предприятии»; «Направление деятельности заемщика»; «Срок работы на данном направлении»; «Пол»; «Семейное положение»; «Количество лет»; «Количество иждивенцев»; «Срок проживания в данной местности»; «Обеспеченность займа»; «Давать кредит». При этом поля: «N Паспорта», «ФИО», «Адрес», «Название организации» определены алгоритмом уже до начала построения дерева решений как непригодные по причине практической уникальности каждого из значений.

Целевым полем является поле «Давать кредит», принимающий значения «Да» и «Нет». Эти значения можно интерпретировать следующим образом: «Нет» – плотильщик либо сильно просрочил с платежами, либо не вернул часть денег, «Да» – противоположность «Нет»

Анализируя полученное дерево решений, можно сказать следующее:

1.                 При помощи дерева решений можно проводить анализ значащих факторов. Такое возможно благодаря тому, что при определении параметра на каждом уровне иерархии, по которому происходит разделение на дочерние узлы, используется критерий наибольшего устранения неопределенности. Таким образом, более значимые факторы, по которым проводится классификация, находятся на более близком расстоянии (глубине) от корня дерева, чем менее значимые. Например, фактор «Обеспеченность займа» более значим, чем фактор «Срок проживания в данной местности». А фактор «Основное направление расходов» значим только в сочетании с другими факторами. Еще одним интересным примером значимости различных факторов служит отсутствие в построенном дереве параметра «Наличие автотранспорта», что говорит о том, что на сегодняшний день это наличие не является определяющим при оценке кредитоспособности физического лица.

2.                 Можно заметить, что такие показатели как «Размер ссуды», «Срок ссуды», «Среднемесячный доход» и «Среднемесячный расход» вообще отсутствуют в полученном дереве. Данный факт можно объяснить тем, что в исходных данных присутствует такой показатель как «Обеспеченность займа», и т.к. этот фактор является точным обобщением 4 вышеописанных показателей, алгоритм построения дерева решений выбрал именно его.

Очень важной особенностью построенной модели является то, что правила, по которым определяется принадлежность заемщика к той или иной группе, записаны на естественном языке. Например, на основе построенной модели получаются следующие правила:

1.                 Если обеспеченность займа = Да и срок проживания в данной местности более 5.5 лет, и возраст > 19.5 лет и наличие недвижимости = Да и наличие банковского счета = Да то Давать кредит = Да (Достоверно на 98%).

2.                 Если обеспеченность займа = Да и срок проживания в данной местности более 5.5 лет, и наличие недвижимости = Да и количество лет > 21.5 и срок работы на данном направлении, лет

Правильно построенное на данных прошлых периодов дерево решения обладает одной еще очень важной особенностью. Эта особенность называется «способность к обобщению», т. е. если возникает новая ситуация (обратился потенциальный заемщик), то скорее всего такие ситуации уже были и достаточно много. Вследствие чего можно с большой долей уверенности сказать, что вновь обратившийся заемщик поведет себя так же, как и те заемщики, характеристики которых очень похожи на характеристики вновь обратившегося.

Пример получения результата: Обеспеченность займа: да, наличие недвижимости: да, пол: муж, наличие банковского счета: нет, основные направления расходов: покупка товаров длительного пользования.

Ответ: кредит давать: да (достоверно на 96%)

Используя такой подход, можно устранить сразу оба вышеописанных недостатка скоринговой системы оценки кредитоспособности.

То есть:

1. Стоимость адаптации сводится практически к минимуму за счет того, что алгоритмы построения модели классификации (дерево решений) – это самоадаптируемые модели (вмешательство минимально).

2. Качество результата достаточно велико за счет того, что алгоритм выбирает наиболее значимые факторы для определения конечного ответа. Плюс ко всему полученный результат является статистически обоснованным.

Деревья решений направлены на достижение поставленной задачи: уменьшения риска при операциях кредитования физических лиц. Хотя и при таком первом приближении наблюдаются положительные результаты. Дальнейшие усовершенствования могут затрагивать такие моменты, как: более точный подбор определяющих заемщика факторов; изменение самой постановки задачи, так, например, вместо двух значений целевого параметра, можно использовать более детальную информацию (Вернул/Не вернул /Не вовремя) или использовать в качестве целевого значения вероятность того, что деньги выплачены вовремя; использование предобработки исходных данных позволяет значительно улучшить качество результата и является важным этапом при комплексном подходе к решению любой задачи анализа данных.

На основании вышеуказанного можно сказать что деревья решений решают на данный момент некоторые проблемы скоринга, но в настоящее время, на мой взгляд «экспресс-кредиты», срок рассмотрения заявок по которым не превышает одного часа, а часто и 30 минут, действительно теряют свою актуальность. Они являются рискованными для банков в силу того, что произвести качественную проверку заемщика за 30 минут невозможно, чем зачастую пользуются мошенники, следовательно, просроченная задолженность по таким кредитам очень велика. А так же в 2007 году банки стали проявлять меньше интереса к таким продуктам, как экспресс-кредитование и товарное кредитование, и стали переключаться на нецелевое потребительское кредитование и кредитование по пластиковым картам. К такому решению многие финансово-кредитные структуры подталкивают изменения в законодательстве (в частности, вступление в силу июльской инструкции ЦБ, предусматривающей обязательное раскрытие эффективной ставки), а также рост кредитных рисков в сфере «экспресс-кредитования».

Исходя из вышеперечисленных проблем ЗАО «Банк Русский Стандарт» можно предложить меры которые помогут снизить риск именно в анализе кредитоспособности физических лиц.
3.3 Меры по решению проблем не возврата кредитов при применении скоринговой системы в ЗАО «Банк Русский Стандарт»
Потребительское кредитование на так называемых «точках» действительно становится все менее привлекательным не только с точки зрения рисков, но и с точки зрения отдачи на капитал. Никаких сверхприбылей при предоставлении «товарных» займов ЗАО «Банк Русский Стандарт» больше не получает и более того, его прибыли в этом бизнесе «стремятся к нулю» и составляют незначительную величину [29, c. 17].

Следовательно, первой мерой по уменьшению не возврата кредита является прекращение выдачи кредита в торговых точках, а осуществлять выдачу непосредственно в банке.

Подавляющее большинство «положительных» заемщиков, нуждающихся в денежных средствах на сумму больше 50–70 тыс. рублей, предпочитает теперь подождать два-три дня, необходимые для принятия решения по классическим программам нецелевого кредитования, и получить заем по значительно более низким процентным ставкам и без комиссии за пользование кредитом.

Значит второй мерой по уменьшению не возврата кредитов в ЗАО «Банк Русский Стандарт»- это расширение программ нецелевых займов под поручительство юридических лиц, т.к. по ним наиболее меньший кредитный риск, чем по экспресс-кредитам. А это — большой плюс в ситуации, когда объемы не возвратов продолжают расти, а проблемы с привлечением средств становятся все более острыми (во всяком случае, для банков, занимающих не самые высокие позиции во всевозможных рейтингах). Кстати, нецелевые кредиты хороши и потому, что найти под них источники рефинансирования не является неразрешимой задачей, подобное кредитование даже на крупные суммы предполагает сроки обслуживания кредитов максимум в пять-семь лет. Найти источники фондирования для таких займов намного проще, чем для ипотечных кредитов, выдаваемых на сроки до 15–25 и даже 30 лет.

Например, сумма выданных экспресс-кредитов за 2008 год составила 2 833 000 руб. процентная ставка по ним составляла 23 % годовых, что в сумме составило 431 916 руб. Сумма не возвратов по экспресс-кредитам физическими лицами за 2008 г. равна 292 650 руб., соответственно на эту сумму по процентам банк недополучил прибыли. Если же вместо экспресс-кредитов банк будет выдавать не целевые кредиты под 18% годовых на сумму 2 833 000 руб., то сумма дохода за год по процентам составит 518 299 руб. А в случаи не возврата такого кредита банк сможет реализовать обеспечение по этому кредиту, т.к. залог является одним из обязательных условий этого кредита.

Вышеуказанные расчеты дохода от не целевых кредитов можно включить в текущие доходы и так же разместить их на выдачу кредитов юридическим и физическим лицам, что показано в таблице 10.




Таблица 7 — Финансовые показатели ЗАО «Банк Русский Стандарт»

Агрегированный баланс (тыс. руб.)



Активы

1

Касса

476 084

2

Корреспондентский счет в ЦБ РФ

117 062

3

ФОР

31 995

4

Межфилиальные расчеты

15 521 374

5

Остатки на счетах НОСТРО в банках-резидентах

225 577

6

Остатки на счетах НОСТРО в банках-нерезидентах

835 476

7

Расчеты с РЦ ОРЦБ и брокерами

41 666

8

Кредиты, предоставленные банкам и прочие размещенные в банках средства

720 150

9

Кредиты, предоставленные физическим и юридическим лицам

16 251 376

10

Вложения в облигации

2 775 738

11

Вложения в акции

850 480

12

Положительная переоценка ценных бумаг

52 278

13

Вложения в учтенные векселя

136 313

14

Основные средства и имущество

595 263

15

Предстоящие поступления процентов по размещённым средствам и дисконт по собств. Векселям

210 501

16

Текущие расходы

28 454 322

17

Прочие активы

601 954

18

Использование прибыли отчетного года

26 056

19

Использование прибыли предшествующих лет

-

Итого:

67 923 665



Пассивы

1

Уставный капитал

1 710 097

2

Добавочный капитал

495 596

3

Фонды, сформированные из прибыли предшествующих лет

486 859

4

Межфилиальные расчеты

15 521 374

5

Остатки на счетах ЛОРО банков-резидентов

433 001

6

Остатки на счетах ЛОРО банков-нерезидентов

7 272 651

7

Средства по брокерским операциям

32 509

8

Кредиты, привлечённые от банков и прочие привлечённые средства

1 534 350

9

Остатки средств клиентов на расчетных и текущих счетах

2 839 208

10

Привлеченные депозиты юридических лиц

1 495 493

11

Привлеченные депозиты физических лиц

3 901 042

12

Собственные векселя с учетом обязательств по выплате процентов

445 480

13

Отрицательная переоценка ценных бумаг

92 702

14

Резервы под возможные потери

1 612 787

15

Амортизация основных средств

177 423

16

Предстоящие выплаты процентов по привлеченным средствам

20 335

17

Текущие доходы

29 114 303

18

Прочие пассивы

378 455

19

Прибыль предшествующих лет

-

Итого:

67 923 665



Как видно из таблицы текущие доходы банка в пассиве увеличились исходя из того, что банк получил доход от внедрения не целевых кредитов и смог разместить эти денежные средства на выдачу кредитов физическим и юридическим лицам.

Отсюда можно посчитать коэффициент размещения платных средств К4 и тем самым узнать рационально ли банк распорядился своим доходом. Коэффициент рассчитывается по формуле [21, с. 403]:
К4 = Платные привлеченные средства/Доходные активы
Платные привлеченные средства = 1 534 350+1 495 493+3 901 042+445 480 = 7 376 365 тыс. руб. составляют исходя из данных таблицы

Доходныеактивы = 720 150+16251 376+2 775 738+850 480+136 313+210 501 = 20 944 558 тыс. руб. составляют исходя из данных таблицы

На основании этих показателей можно рассчитать коэффициент размещения платных средств:
К4 = 7 376 365\20 944 365 = 0,35
По заключению этих расчетов можно сделать вывод, что платные привлеченные средства, направляемые на доходные операции в ЗАО «Банк Русский Стандарт» размещены правильно. Если же коэффициент более 1-1,2 это свидетельствует о том, что часть платных ресурсов используется не по назначению, они отвлекаются либо на собственные нужды, либо в не доходные операции, что приводит к образованию убытков в банке.

Значит, выдача не целевых кредитов даст возможность банку получить дополнительный доход и разместить его на выгодные доходные (платные) операции.

Третьей мерой по уменьшению не возврата кредитов для ЗАО «Банк Русский Стандарт» будет страхование потребительских кредитов что предоставляет страховую защиту от кредитных рисков, возникающих при потребительском кредитовании. Со стороны страховщика банк имеет наиболее полное покрытие своих убытков – возмещается долг по кредиту, проценты на него и расходы по уменьшению убытков. Выплата производится по заявлению банка, по окончании периода ожидания, с предоставлением минимума документов – набора стандартных банковских форм. Таким образом, банк избавлен от взыскания задолженности со своих должников – этим занимается страховщик, а банк получает от него компенсацию убытков в фиксированные сроки.

Еще одним решением проблем роста просроченной задолженности является доступ к сведениям о кредитных историях заемщиков, а так же обеспечение правовой защищенности кредитных организаций и нормативно-правовое регулирование БКИ, наличие проблемы «карманных» бюро, потенциальный риск потери конфиденциальности для заемщиков [4, c. 15]. В появлении БКИ заинтересованы все стороны, задействованные в процессе кредитования:

1) заемщики, имеющие положительную кредитную историю. Данной категории заемщиков не придется платить повышенные проценты за пользование кредитом, устанавливаемые банком из-за невозможности реальной оценки кредитных рисков. За счет значительной экономии времени, которое затрачивается на сбор и оформление справок и документов, запрашиваемых банком при выдаче кредита, для них существенно упростится процедура выдачи кредита;

2) кредитной организации, который уже не будет довольствоваться равными процентными ставками для всех заемщиков. Банк сможет более эффективно распределить имеющиеся ресурсы, устанавливая дифференцированные ставки по кредитам для заемщиков, имеющих положительную и негативную кредитные истории.

Недостаточность сведений о партнере, доступных при заключении сделки, ведет к неэффективности распределения кредитных ресурсов. Так, кредитор обычно не в состоянии точно оценить будущие доходы и риски, связанные с инвестиционными проектами, для осуществления которых заемщик берет ссуду. Поэтому банк устанавливает одинаковые процентные ставки по кредитам для всех, что порождает проблему отрицательного отбора.

При ухудшении положения в нефинансовом секторе оценка рисков и отбор заемщиков усложняются, процентные ставки повышаются, что заставляет лучших заемщиков уйти с рынка. При этом ненадежные заемщики соглашаются на невыгодные условия, поскольку знают, что все равно вряд ли вернут ссуду. Следствием этого становятся либо рискованная кредитная политика и угроза финансовой состоятельности самих кредиторов, либо их стремление максимально ограничить выдачу ссуд, несмотря на наличие на рынке надежных заемщиков. Сотрудничество с кредитными бюро позволит банку значительно упростить процедуру выдачи кредита, отсеивая на начальном этапе клиентов, имеющих негативную кредитную историю.

На основании вышеизложенного в третьей главе можно еще раз подчеркнуть что основным недостатком скоринговой системы оценки кредитоспособности физических лиц является то, что она очень плохо адаптируема. А используемая для оценки кредитоспособности система должна отвечать настоящему положению дел. Например, в США считается плюсом, если человек поменял много мест работы, что говорило о том, что он востребован. В СССР наоборот – данное обстоятельство говорило о том, что человек либо не может ужиться с коллективом, либо это малоценный специалист, а соответственно, повышается вероятность просрочки в платежах.

Для адаптации скоринговой модели оценки кредитоспособности физических лиц специалисту необходимо проделывать путь, подобный тому, что проделал Дюран. Т.е. специалисты, которые будут заниматься такой адаптацией, должны быть высоко квалифицированными, а значит, и очень высокооплачиваемые. Приведенная в этой главе методика «Деревья решений» – это еще не совершенный вариант того, как можно использовать методы интеллектуального анализа данных, в частности, деревья решений, для достижения поставленной задачи: уменьшения риска при операциях кредитования физических лиц. Хотя и при таком первом приближении наблюдаются положительные результаты. Дальнейшие усовершенствования могут затрагивать такие моменты как: более точный подбор определяющих заемщика факторов; изменение самой постановки задачи, так, например, вместо двух значений целевого параметра можно использовать более детальную информацию (Вернул/Не вернул/ Не вовремя), или использовать в качестве целевого значения вероятность того, что деньги выплачены вовремя; в данной статье ни слова не говорится об очистке данных, хотя, как показывает практика, использование предобработки исходных данных позволяет значительно улучшить качество результата и является важным этапом при комплексном подходе к решению любой задачи анализа данных. С экономической точки зрения ЗАО «Банк Русский Стандарт» выгоднее заниматься не целевыми кредитами, чем получать не возврат по экспресс-кредитам, поскольку при использовании скоринга банк не может достаточно достоверно проверять данные по клиенту.




    продолжение
--PAGE_BREAK--ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Рассмотренные в работе вопросы позволяют сделать следующие выводы.

Необходимость эффективного управления ссудной задолженностью для коммерческого банка в современных условиях определяется:

— возрастающей конкуренцией на местных и мировых рынках;

— возникновением новых сложных продуктов;

— экономической нестабильностью народного хозяйства;

— необходимостью координировать деятельность банка по всем направлениям;

— высоким уровнем требований к банкам пользователям банковских услуг;

— необходимостью координировать подход к предоставлению банковских услуг в общих рамках управления рисками.

Нестабильность экономической системы нашей страны, проявившаяся в кризисе 2008 года и банкротстве большого количества российских банков, не сумевших должным образом диверсифицировать свои операции, обусловила необходимость разработки новых подходов к эффективному управлению структурой активов и пассивов банков с целью снижения риска финансовой несостоятельности и повышения уровня чистой прибыли.

Активные операции ЗАО «Банк Русский Стандарт» составляют существенную и определяющую часть его операций. Безусловно, банкиры на первое место ставят увеличение доходности активов. Структура активов коммерческого банка в связи с мировым финансовым кризисом претерпела значительные изменения. Изменению в составе активов банка подверглась такая статья, как депозиты в Центральном банке Российской федерации. Данная ситуация произошла в связи с тем, что в апреле 2008 года Правительство РФ в целях борьбы с кризисом ликвидности разрешило направлять бюджетные средства на банковские депозиты. Поэтому в структуре активов банка – данный показатель резко уменьшился по сравнению с прошлым периодом.

Среди активных операций коммерческих банков значительную долю занимает кредитная деятельность. Кредитная политика формирует основные направления ссуд. Кредитные вложения должны быть для банка надежны и рентабельны. Степень кредитного риска определяется возможно допустимым максимальным размером риска на одного заемщика. Задача банка заключается в достижении оптимального сочетания рискованности и прибыльности своих ссудных операций.

Одной из важных проблем ЗАО «Банк Русский Стандарт»является невозможность клиента во время оплатить свой основной долг и проценты по ним. В современной ситуации финансового кризиса как никогда актуальной стала проблема невозможности выплаты кредитов. Учитывая объем кредитования в последние годы и зависимость всей экономики от кредитования, эта проблема затронула почти все слои населения. Кризис глобальный планомерно перетекает в кризис частный: отсутствие или серьезное сокращение ежемесячного дохода сказывается на расходах отдельного человека или всей его семьи, в связи с чем, участились случаи невыполнения обязательств по кредитам. Увеличение доли просроченных ссуд отрицательно сказывается на качестве активов коммерческого банка.

Анализ ссудной задолженности кредитного учреждения показал что структура ссудной задолженности значительно изменилась по равнению с прошлыми периодами. Большую часть стали занимать кредиты физическим лицам, в том числе кредиты по пластиковым (кредитным) картам.

Более половины ссудной задолженности физических и юридических лиц занимает необеспеченная залогом ссудная задолженность. Это в значительной степени влияет на возможность погашения просроченной ссуды. По срокам задержки оплаты кредита, большую часть занимают ссуды с задержкой срока погашения от 180 до 360 дней.

С учетом сложившейся ситуации на рынке — сокращение персонала и значительные сложности с трудоустройством, снижение заработной платы, отсутствие бонусирования сотрудников — становится очень вероятным, что уровень просроченной задолженности по кредитам возрастет. По заявлениям экспертов, основной объем приходится на нецелевые кредиты без залога и поручительства как на самый рискованный вид кредитования.

Таким образом, у банка возникла необходимость разработать мероприятия по управлению просроченной ссудной задолженностью и способствующие повышению уровня доходности его активов, улучшив их качественный состав.

В настоящее время в условиях универсализации банковского дела нужно больше внимания уделять внутриотраслевым различиям, построению интегрального показателя кредитного рейтинга заемщика, развитию новых инструментов — моделированию нелинейных зависимостей при оценке кредитного риска, в том числе нейронных сетей, имитирующих работу человеческого мозга.

К сожалению, с точки зрения развития внешних источников информации о деятельности заемщиков отечественная практика банковского дела сильно отстает от практики экономически развитых западных стран. Несмотря на вступление в силу Федерального закона «О кредитных историях», формирование таких институтов, как кредитные агентства, кредитные бюро, централизованные базы данных финансовой отчетности и регистрации кредитных операций, происходит крайне медленно. Данный факт особенно настораживает в свете возрастающей роли кредитных агентств при определении кредитных рейтингов в соответствии с новыми требованиями Базельского комитета.

Также в нашей стране необходима разработка единой методической базы организации кредитования. В настоящее время эта база имеет незавершенный характер. В инструкциях по организации кредитования, рекомендованных коммерческим банкам, детально не прописан механизм выдачи и погашения ссуд. Банки нуждаются в нормативных документах, более подробно раскрывающих порядок планирования, процедуру кредитования и контроля за использованием кредита.

Представляется, что совершенствование системы кредитования должно пойти по пути:

1) создания системы кредитования, направленной на реализацию сущностных черт кредита и обеспечение коммерческих интересов участников кредитной сделки;

2) реализации принципов кредитования (срочности, обеспеченности, платности, целевого характера) в увязке с принципами рационального кредитования, используемыми зарубежными банками;

3) адаптации международного опыта кредитования к российской банковской практике;

4) развития новых форм кредитования, соответствующих интересам и заемщика, и банка-кредитора;

5) усиления контроля банка за использованием банковских ссуд.

Современная российская практика кредитования индивидуальных клиентов на различные цели далека от совершенства. Необходимо вести работу, как в плане объектов кредитования, так и дифференциации условий предоставления кредитов. Макроэкономическая стабилизация в целом и преодоление инфляции в частности позволит населению шире использовать банковские кредиты для решения жизненно важных проблем.





СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ
1. Нормативные правовые акты и нормативные документы
1.       Гражданский кодекс Российской Федерации. (Часть первая, вторая, третья и четвертая) – М.: «Информэкспо», Воронеж: издательство Борисова, 2008.

2.       ФЗ РФ от 02.12.1990 № 395-1 «О банках и банковской деятельности»// СЗ РФ, 05.02.1996, N 6, ст. 492

3.       Федеральный закон от 30 декабря 2004 г. N 218-ФЗ «О кредитных историях».

4.       ФЗ от 10.07.2002 N 86-ФЗ (ред. от 12.06.2006) «О Центральном банке Российской Федерации(Банке России)» (принят ГД ФС РФ 27.06.2002) (с изм. и доп., вступающими в силу с 01.01.2007)// «Российская газета», N 127, 13.07.2002

5.       Инструкция Центрального Банка РФ «Об обязательных нормативов банков».

6.       Методика оценки финансового положения заемщиков ЗАО «Банк Русский Стандарт».

7.       Положение ЦБР от 26 марта 2004 г. № 254-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности».

8.       Устав ЗАО «Банк Русский Стандарт».

9.       Положение о кредитовании физических лиц в ЗАО «Банк Русский Стандарт».

10.   Положение ЦБР от 31 августа 1998 г. № 54-П «О порядке предоставления (размещения) кредитными организациями денежных средств и их возврата (погашения)» (с изменениями от 27 июля 2001г.).




2 Учебники и учебные пособия
11     Абрамова М.А., Александрова Л.С. Финансы и кредит: Вопросы и ответы – М.: ИД «Юриспруденция», 2004. – 184 с. (Серия «Подготовка к экзамену»).

12     Абрюкина М.С. Финансовый анализ коммерческой деятельности. – М.: Финпрес, 2006.

13     Аудити корректировка управления кредитными рисками… обязательность мониторинга его динамики для своевременного управленческого реагирования. // Алексей Ковалев. Журнал "Финансовый Директор" № 8/2007.

14     Батракова Л.Г. Анализ процентной политики коммерческого банка:- «Логос» Год издания, 2008.

15     Белов А.С., Селезнева Н.Н., Скобелева И.П. Управление прибылью. – СПб.: ПРИОРИТЕТ, 2006.

16     Батракова Л.Г. Экономический анализ деятельности коммерческого банка. — М.: Прогресс, 2008. — 423 с.

17     Вешкин Ю.Г., Авагян Г.Л. Экономический анализ деятельности коммерческого банка: Учебное пособие. Издательство: Магистр 2007 – 350с.

18     Галицкий В.Ю. Кредиты и займы в 2007 году. Правовые основы, бухгалтерский учет, налогообложение. – «ГроссМедиа», 2007.

19     Голубева С.Е. Страхование рисков коммерческого банка. — М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 2007. — 471 с.

20     Горохов М.Ю., Малеев В.В. Бизнес-планирование и инвестиционный анализ. – М.: Филинъ, 2007.

21     Деньги, кредит и банки / Под ред. Лаврушина О.И. М.: «Финансы и статистика».- 2000.- С. 171

22     Денежная и кредитная системы России/ В. Н. Шенаев; Рос. акад. наук, Ин-т Европы, 222,[2] с. 22 см, М. Наука 1998.- С.98

23     Донцова Л.В., Никифорова Н.А. Комплексный анализ финансовой отчетности. – 5 изд., перераб. и доп. – М.: Дело и Сервис, 2007

24     Ендовицкий Д.А., Бочарова И.В. Анализ и оценка кредитоспособности заемщика.- «КноРус», 2008.

25     Жарковская, Елена Павловна. Банковское дело: учебник: для студентов вузов по специальности 060400 «Финансы и кредит», 060500 «Бухгалтерский учет, анализ и аудит»/Е.П. Жарковская. – 4-е изд., испр. и доп. – М.: Омега-Л, 2008. – 452 с. – (Высшее финансовое образование). – ISBN5-08119-609-2.

26     Жуков Е.Ф. Деньги. Кредит. Банки: Учебник для вузов / под ред- М: ЮНИТИ-ДАНА, 2008. — 600 с.

27     Ковалев В.В. Финансовый анализ: управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности – М.: Ф. и Ст, 2007.

28     Кредитные организации в России: правовой аспект /Под. ред. Е.А. Павлодского. — «Волтерс Клувер», 2008.

29     Лаврушин И.О. Банковское дело: современная система кредитования: учебное пособие/О.И. Лаврушин, О.Н. Афанасьева. С.Л. Корниенко; под ред. засл. деят. Науки РФ, д-ра экон. Наук, проф. О.И. Лаврушина. — 4-е изд., стер.- М.: КНОРУС, 2008.-264 с.

30     Маркоян Э.А. Финансовый анализ. Учебное пособие. Изд. 4 – М.: ИД ФБК – ПРЕСС, 2006.

31     Шеремет А.Д., Щербакова Г.Н. Финансовый анализ в коммерческом банке — М: Финансы и статистика, 2007. — 455 с.

32     Ширинская Е.Б. Операции коммерческих банков: российский и зарубежный опыт. — 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Финансы и статистика, 2008. — 160с.
3. Периодическая печать
33     Анастасия С.В.Здравствуй, новый фаворит — здравствуй, нецелевой кредит! // Банковское обозрение, №12, 2008.

34     Астахов А. В. Системный подход к управлению рисками крупных российских коммерческих банков // Деньги и кредит, №1, 2008. С. 34-55.

35     Банки борются с ростом просроченной задолженности // Деловой квартал 10.03.09

36     Винокуров К.Н. Бизнес-аналитика как конкурентное преимущество // Банковский ритейл, № 4, 2007.

37     ГорбуновА.Р. Управление активными операциями банков: метод имитационных моделей [Электронный ресурс] // ТОРА-центр: [сайт]. – М., [б.г.]. – URL: http://www.tora-centre.ru/library/reing/invbkart.htm (16.02.09).

38     Жуков А.В. Проблемы розничного кредитования в России глазами Финансового Агентства по Сбору Платежей (ФАСП) // Банковское кредитование, № 4, 2008.

39     Захаров В.С. Коммерческие банки: проблемы и пути развития // Деньги и кредит, № 9, 2008. С. 35-49.

40     Ипотека земельных участков // www.juryst.ru/

41     Каюков В.В., Каюков А.В. Значение кредитной системы в активизации реального сектора экономики // Вестник Научно-исследовательского центра корпоративного права, управления и венчурного инвестирования Сыктывкарского государственного университета, 2007.-2.- С. 2-4

42     Костькова О.В. Комментарий к Федеральному закону от 2 декабря 1990 г. N 395-1 «О банках и банковской деятельности» // Деньги и кредит, № 10, 2008.

43     Кушуев А.А. Показатели платежеспособности и ликвидности в оценке кредитоспособности заемщика // Деньги и кредит, № 11, 2008. С. 43-45.

44     Кредитование физических лиц — новые горизонты развития банковского бизнеса // Эксперт, 2009 № 6

45     Крылов А.А. Банковский call-центр как инструмент работы с «проблемными» клиентами // Банковское кредитование, № 5, 2008.

46     Мальцев Э.В. Скоринговые системы в кредитовании физических лиц // Банковский ритейл, № 1, 2008.

47     Пищулин А.С. Национальные особенности кредитного скоринга // Банковское кредитование, № 1, 2008.

48     . «Программа антикризисных мер Правительства Российской Федерации на 2009 год» premier.gov.ru/anticrisis/

49     Просроченная задолженность физических лиц перед банками превысила 100 миллиардов рублей // www.lenta.ru 18.01.2009

50     Смулов А.М. Прогнозирование величины показателя удельного веса просроченной ссудной задолженности кредитной организации // Аудит и финансовый анализ 2007 №1

51     СупруновичЕ.Б., Киселева И.А. Управление рыночным риском.// Банковское дело, 2003. № 1. С.27 -31.

52     Сурков В.И. Двести крупнейших российских банков по размеру собственного капитала (на 1 октября 2008 года) // Профиль, № 44, 2008.

53     Физическая слабость. Уже в ближайшее время кредитные организации будут вынуждены сократить долю «быстрых кредитов»// www.pro-credit.ru/

54     http://www.cbr.ru (Официальный сайт Центрального Банка России)

55     www.expert.ru (Официальный сайт журнала «Эксперт»)

56     www.investbank.ru (Официальный сайт АКБ «Инвестбанк»)




ПРИЛОЖЕНИЕ 1
ТЕСТ-АНКЕТА КЛИЕНТА
1. Сведения о Клиенте

1.1. Пол:

муж (0), жен (1).

1.2. Возраст:

20-30 лет (1), 30-*5 лет (2), 45-60 лет (1).

1.3. Семейное положение:

женат (замужем) (1), холост (не замужем) (1), разведен(а) (0), вдовец(ва) (0).

1.4. Брачный контракт:

есть (1), нет (0).

1.5. Иждивенцы:

есть (0), чет (3),

из них дети: 1 (-1), 2 (-2), 3 (-3)

1.6. Проживает:

в собственном жилье (2),

по найму (1),

у родственников (0).

1.7. Место проживания (регистрация):

г. Москва и Подмосковье (3), другой регион (0).

2. Сведения о занятости Клиента

.1. Образование:

среднее (0), техническое (1), высшее (2).

2.2. Сотрудник Банка (5),

сотрудник корпоративного клиента Банка (3).

2.3. Собственное дело (0),

работа по найму (2),

работа в бюджетной сфере (1).

2.4. Должность: топ-менеджер (3), руководитель (2), служащий (1).

2.5. Среднемесячные расходы по отношению к доходам семьи:

до 50% (3), 50-80% (0), более 80% (-3).

3. Кредитная история

3.1. Кредитовались ли Вы ранее: да (1), нет(0).

Где Вы кредитовались: банк-кредитор (1), другой банк (0).

3.2. Имеются ли непогашенные кредиты: да (-5), нет (1).

3.3. Где Вы имеете непогашенные кредиты: банк-кредитор (2), другой банк (0).

4. Активы и обязательства Клиента

4.1. Среднемесячный размер заработной платы за последние 6 месяцев, тенденция к ее изменению:

до $1000(0), $1000 — 2000(3), $2000 — 3000(5), >$3000 (6),

растет (3), стабильна (2), снижается (0).

4.2. Прочие источники дохода; наличие других доходных вложений (наличие ценных бумаг, вкладов):

дополнительная заработная плата (1),

доходы от сдачи имущества в аренду (1), вклады (2), ценные бумаги (3), прочие доходы (1).

4.3. Наличие обязательств, уменьшающих доходы (платежи по кредиту, прочие задолженности, в том числе алименты, напротив обязательства проставьте ежемесячную сумму):

алименты (-2),

обязательства по кредиту (-3), удержания по решению суда (-1), страховые выплаты (-1), плата за обучение (-2), прочие (-1).

5. Имущество

5.1. Наличие собственности, владельцем которой Вы являетесь (недвижимость, земельный участок, автотранспорт):

приватизированная квартира (3), собственный дом, дача (2)

садовый (дачный) участок (1), автомобиль (2), катер (яхта) (3)

прочее (-1).

5.2. Страхование собственности (застрахована ли собственность): да(3), нет (0).

6. Сведения о приобретаемой квартире

(Заполняется клиентом, желающим получить квартиру в наем с правом выкупа)

6.1. Предполагаемая стоимость приобретаемой квартиры:

до $25.000 (4), до $50.000 (3), до $75.000 (2), до $100.000 (1), свыше $100.000 (0).

6.2. Срок кредита: 1 год (5), 2 года (4), 3 года (3), 4 года (2), 5 лет (1).

6.3. Начальный капитал (% от стоимости квартиры): 30% (1), 40% (3), 50% (5), >50%(6).

7. Сведения о приобретаемом автомобиле

(Заполняется клиентом, желающим приобрести автомобиль в кредит).

7.1. Продажная цена автомобиля в автосалоне:

до $10.000 (3), $10.000 — 20.000 (2), свыше $20.000 (1).

7.2. Условия хранения автомобиля:

гаражный кооператив (3), охраняемая стоянка (2), гараж во дворе (2), тент-укрытие (1), нет условий (0).

7.3. Наличие водительского удостоверения: да (2), нет (0); категория: А (0), В(1), С (1), D(1), Е (1);

водительский стаж: до 1 года (1), 1-3 года (2), более 3-х лет (3).

8. Сведения о поручителе

(Заполняется клиентом, желающим получить кредит под поручительство юридического лица)

8.1. Поручитель является клиентом Банка: да (5), нет (0).

8.2. Поручитель является работодателем клиента: да (5), нет (0).

9. Дополнительные сведения о Клиенте

9.1. Привлекались ли Вы к уголовной ответственности? да (-10), нет (0).

9.2. Имеются ли решения суда, которые Вы не исполнили? да (-10), нет (0).

9.3. Находитесь ли Вы под судом или следствием? да (-5), нет (0).

9.4. Предъявлены ли к Вам иски в порядке гражданского судопроизводства?

да (-5), нет (0).

9.5. Предпринимаете ли Вы действия по получению кредитов в других банках (кредитных учреждениях)? да (-3), нет (0).




    продолжение
--PAGE_BREAK--ПРИЛОЖЕНИЕ 2
ОЦЕНКА КАЧЕСТВА КРЕДИТОВ, ПРЕДОСТАВЛЯЕМЫХ ФИЗИЧЕСКИМ ЛИЦАМ
Параметры кредитования

Сумма кредита, планируемая к выдаче клиенту

Кр

Ставка кредитования, % годовых

Ст

Срок кредитования, месяцы

Ср

Максимально допустимый срок кредитования, месяцы

См

Устанавливаемый размер минимального участия клиента в финансировании покупки, %

Фм

Максимальный месячный платеж клиента Банку в погашение кредита и процентов по нему

Мп



1. ХАРАКТЕР КЛИЕНТА

Характеристика

Значение

Оценка

1. Пол

Мужчина

0



женщина

2

2. Возраст, лет

от 20 до 29 вкл. от 30 до 40 вкл. от 41 до 55 вкл.

возраст * 0,4

3. Брачный статус

в браке не состоял(а) в браке

0,5 1



разведен(а), живет отдельно

0

4. Дети, живущие с клиентом, кол-во

до 2-х 3 и более

«Кол-во» * 1 1,5

5. Место проживания

с родственниками

0



наниматель,

1



в собственном жилье

1,5

6. Срок проживания по последнему адресу, лет

до 4-х лет

«Срок» * 0,8



свыше 4-х лет

3,5

7. Образование

среднее

0



среднее специальное

0,5



высшее

1

8. Занятость

постоянная

1



периодическая временная

0,5 0

При постоянной занятости:





9. Сфера деятельности работодателя

производство

0,5



транспорт

добыча полезных ископаемых,

1,5 2



связь, торговля, услуги финансы

2

3

—

иное

0

10. Статус работы

неполная ставка

0



полная ставка

1

11. Стаж работы на данном месте, лет

до 4-х лет

«Стаж» * 0,7



свыше 4-х лет

3

12. Должность

нет подчиненных

0



Начальник отдела и выше

1

Отношения с Банком





13. Период ведения текущего счета, лет

до 3-х лет

«Период» * 0,4



свыше 3-х лет

1,5

14. Период ведения карточного счета, лет

до 3-х лет

«Период» * 0,6



свыше 3-х лет

2

15. Период ведения депозитного счета, лет

до 3-х лет

«Период» * 0,8



свыше 3-х лет

2,5

16.1. Погашенные кредиты Банка, кол-во

до 2-х лет

«Кол-во» * 1



свыше 2-х лет

3

16.2. Факты просрочки, кол-во



— («Кол-во» *2)

Дополнительные сведения





17. Наличие судимостей

да нет

-20

0.

18. Сокрытые факты, случаи предоставле-



-5 * «Кол-во»

ния неверной информации, кол-во







Итоговая оценка по критерию

Сумма оценок по • применимым параметрам



При определении оценки по критерию «Характер клиента» от клиента требуется: по пп. 1-4, 6: общегражданский паспорт или иной документ, удостоверяющий личность заемщика;

по п. 5: документ, подтверждающий собственность на жилье или договор аренды (найма) жилья; по п. 7: диплом об образовании;

по п.9: рекомендательное письмо из организации-работодателя;

по пп. 10, 11, 12: копия трудовой книжки;

по пп. 13-16.1: соответствующие договоры с Банком.

Максимальная сумма баллов по критерию равна 30.
2. ФИНАНСОВЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ КЛИЕНТА

Характеристика

Условные обозначения

1. Прожиточный минимум в регионе кредитования

Пм

2. Лица на содержании, кол-во

Л

Доходы



3. Средняя зарплата за последние 3 мес.

3

4. Годовая сумма прочих регулярных доходов, учитываемых как источники погашения кредита

Пд

5. Итоговый среднемесячный доход

Сд = 3 + Пд/12

Расходы



6. Расходы на содержание

Рс=(Л + 1) *Пм

7. Ежемесячная плата за квартиру (при приеме, аренде)

Пк

8. Годовая плата за учебу

пу

9. Годовая сумма взносов по добровольному страхованию

Вс

10. Платежи в погашение текущей задолженности по займам, кредитам, процентам по ним (средние за последние 3 мес.)

Пл

11. Прочие расходы (алименты, вычеты по решению суда и т.п.), средние за последние 3 мес.

Пр

12. Итоговый среднемесячный расход

Ср = Рс + Пк + Пл +Пр + (Пу + Вс)/12

13. Среднемесячный располагаемый доход

Рд = (Сд – Ср)



Характеристика

Значение

Оценка по критерию

Доля ежемесячного платежа

Дп = Мп/Рд

100*(1-Дп)



Для определения оценки по критерию «Финансовые возможности клиента» от клиента требуется: по пп.З — 4:

справка с места работы о доходах клиента за прошедший год и за все полные месяцы текущего года; справка должна быть подписана главным бухгалтером и заверена печатью (форма справки указана в Приложении № 3 к Инструкции Госналогслужбы РФ № 35 от 29 июня 1995 г.);

документы, подтверждающие дополнительный доход.

Прожиточный минимум в регионе кредитования — ежеквартально устанавливается исполнительным органом субъекта РФ на основании Федерального закона от 24.10.97 г. № 134-ФЗ «О прожиточном минимуме в РФ».

Лица на содержании — дети (в возрасте до 18 лет, студенты и учащиеся дневной формы обучения до 24 лет), проживающие с клиентом неработающие лица, иждивенцы на содержании клиента (в терминологии Инструкции ГНС РФ от 29.06.95 г. № 35).

Максимальная сумма баллов по критерию равна 30.
3. ДОСТАТОЧНОСТЬ НЕЗАЛОЖЕННОГО ИМУЩЕСТВА КЛИЕНТА

Наименование залога и оценки

Условные обозначения

1. Вклады

В

2.1. Ценные бумаги

Цб

2.2. Оценка ценных бумаг

Оцб = Цб/2

3.1. Собственная квартира

Кв

3.2. Страховая сумма

Кс

3.3. Оценка квартиры

Ок = min {Kb, Кс}

4.1. Собственный дом

Сд

4.2. Страховая сумма

Дс

4.3. Оценка дома

Од = min {Сд, Дс}

5.1. Дача

Дч

5.2. Страховая сумма

Дчс

5.3. Оценка дома

Одч = min {Дч, Дчс}

6.1. Автомобиль

А

6.2. Страховая сумма

Са

6.3. Оценка автомобиля

Оа = min {А, Са}

7.1. Иное имущество

Ии

7.2. Страховая сумма

Си

7.3. Оценка иного имущества

Ои = min {Ии, Си}

8. Имущество

Им = В+ Оцб + Ок + Од + Одч + Оа + Ои


--PAGE_BREAK--