14
3) Уровень потерь вследствие дефолта (LGD)
Уровень потерь вследствие дефолта определяется по итогам проведения
мероприятий по взысканию задолженности, результат которых зависит от ряда
факторов, таких как тип залогового обеспечения, прав кредитной организации
на него и т.д.
Для целей расчета величины кредитного риска оценка вышеописанных
показателей может производиться как с помощью внутренних моделей, так и на
основе коэффициентов, установленных Банком России. Выбор зависит от
подхода, избранного кредитной организацией в зависимости от зрелости
внутренней системы управления рисками.
Факторы, оказывающие значительное влияние на кредитный риск,
представлены в таблице 2.
Таблица 2
Факторы, влияющие на величину кредитного риска
Внешние
Внутренние
связанные с
деятельностью
кредитной
организации
связанные с
деятельностью
заемщика
1
2
3
Геополитическая
ситуация
Склонность к риску
кредитной организации
Платежеспособность
заемщика
Состояние экономики
страны и перспективы
ее
развития
Кредитная политика
банка
Платежная
дисциплина
заемщика
Денежно-кредитная
политика, внешняя и
внутренняя политики
государства и то, как
они
могут отразиться на
потенциале
кредитования
Структура кредитного
портфеля (наличие
концентрации в
отношении отдельных
направлений
деятельности,
продуктов, заемщиков и
т.д.
Залоговое обеспечение
кредита, его качество,
рыночная стоимость и
возможность
реализации
Изменения в
законодательной среде
Уровень инфляции и
инфляционных
ожиданий
Мошеннические
действия со стороны
сотрудников кредитной
организации
Мошеннические
действия со стороны
заемщика
15
Продолжение таблицы 2
1
2
3
Риск изменения
процентной ставки
Соотношение
«уличных» заемщиков
(о которых банк имеет
скудную информацию)
и «проверенных»
заемщиков в портфеле
банка
Продуктовая линейка;
Качество организации
кредитного процесса и
системы принятия
решений;
Качество менеджмента
и подготовленность
персонала
Для обеспечения стабильности функционирования, в том числе и в
период стрессовых ситуаций, кредитной организации необходимо выстроить
качественную систему управления рисками и обеспечить достаточный уровень
капитала для покрытия принятых рисков.
Система управления кредитным риском включает в себя следующие
этапы:
- идентификация рисков – выявление объектов и источников риска,
классификация рисков на всех уровнях управления и принятие решений;
- оценка рисков – определение величины рисков на основе
установленных подходов и моделей;
- ограничение рисков – установление лимитов, а также допустимых
значений факторов кредитного риска;
- мониторинг и контроль рисков – проверка статуса соответствия
текущего уровня риска установленным лимитами ограничениям;
- минимизация потерь в случае реализации кредитного риска –
использование ряда мер, направленных на снижение последствий от
реализации риска.
Говоря об управлении кредитным риском розничного банка, можно
выделить 3 основных этапа:
16
1) Принятие решения о выдаче кредита.
Данный этап включает в себя всесторонний анализ потенциального
клиента, составление так называемого портрета заемщика. Как правило, для
проведения такого анализа кредитные организации прибегают к скоринговым
картам, которые помогают максимально точно оценить платежеспособность
клиента и спрогнозировать вероятность несения потерь. На этом же этапе
происходит установление максимального лимита кредитования, ставки
кредитования, а также при необходимости оформление залогового
обеспечения. Нужно отметить, что процедура оценки клиентов будет
отличаться для так называемых «уличных» клиентов и уже «знакомых
клиентов», вторые представляют собой группу уже изученных физических лиц
(например, у них уже имеются кредиты в банке, они являются сотрудниками и
т.д.), и проверка их платежеспособности идет по упрощенной схеме.
Схема первого этапа принятия решения о выдаче кредита приведена на
рисунке 1
4
.
Рис. 1. Схема первого этапа принятия решения о выдаче кредита
2) Контроль кредитного портфеля, формирования резервов, расчет
требований к капиталу.
Данный этап включает в себя регулярный мониторинг финансового
состояния заемщиков, их платежной дисциплины, а также контроль за
рыночной стоимостью залогового имущества. В некоторых банках,
обладающих достаточным уровнем средств и экспертизы, мониторинг
производится с помощью использования поведенческого скоринга. В случае
выявления признаков обесценения ссуды кредитная организация формирует
резервы на возможные потери, а также рассчитывает требования к капиталу,
4
Gestel, T. Credit Risk Management/ T. Gestel, B. Baesens. Oxford: Oxford University Press Inc., 2009, - 553 с.
17
необходимому для покрытия потерь в случае реализации событий кредитного
риска, более подробная информация о данном процессе представлена в главе 2.
3) Минимизация потерь в случае реализации кредитного риска.
Этот этап включает в себя работу с проблемными активами и
просроченной задолженностью (в том числе мероприятия по взысканию).
Зачастую банки могут прибегнуть к таким мерам как реструктуризация долга,
чтобы облегчить кредитную нагрузку клиента и обеспечить максимально
возможный возврат денежных средств. В иных случаях банки обращаются к
судебному или внесудебному взысканию. Решение о списании задолженности
может быть принято кредитными организациями в случае, если досоздание
резервов по безнадежным ссудам оказывает слишком сильную нагрузку на
капитал банка.
1.2 Анализ существующих методов оценки кредитных рисков
Все существующие на текущий момент методы оценки кредитного риска
можно разделить на следующие группы:
– качественные (экспертные);
– количественные (балльные);
– смешанные (основанные на качественной и количественной оценке -
скоринговые модели, нейронные сети, деревья решений, рейтинги).
Экспертные оценки во многом носят субъективный характер и зависят от
мнения и отношения экспертов.
Количественные (балльные) оценки более объективны, так как основаны
на статистико-вероятностных способах обработки данных о заемщиках.
Поэтому принятие решений на основе балльной оценки можно считать
наиболее обоснованным. Кроме того, специалисты отмечают, что
количественные оценки требуют меньше трудозатрат и, как следствие, более
дешевы.
18
Разработке вышеперечисленных методов и их тиражированию
посвящены работы многих как зарубежных, так и российских ученых-
специалистов. Среди современных российских ученых следует выделить труды
Елисеевой И.И. (скоринговые модели), Соложенцева Е.Д.
5
, Степановой Н.В. и
Карасевой В.В. (рейтинговые методики)
6
.
Наиболее распространенной в Европе моделью оценки кредитного риска
в настоящее время является скоринг – математико-статистическая модель,
позволяющая оценить платежеспособность заемщика на основании его
кредитной истории. Впервые метод был предложен к применению в 1941 г.,
наибольшее распространение получил в 50-е годы прошлого столетия в области
розничного кредитования. Важной особенностью розничного кредитования,
которая диктует подходы к управлению рисками в данной области, является его
массовость. Именно это и является причиной того, что кредитный риск
физических лиц, как правило, рассматривается крупными банками на
портфельном уровне, а не на индивидуальном, что распространено, например, в
сегменте корпоративного кредитования. В то же время это является также
очевидным преимуществом, так как большие массивы данных по физическим
лицам позволяют выстроить модели оценки риска, отличающиеся хорошей
предсказательной способностью, чего нельзя сказать о других сегментах
кредитования. Рассмотрение заявок физических лиц вручную на
индивидуальной основе крайне затратно, поэтому кредитные организации
разрабатывают и используют стандартизированные методики и подходы,
которые обеспечивают точность, скорость принятия решения и приемлемую
стоимость кредитного процесса.
На текущий момент существует несколько типов скоринговых моделей
оценки рисков.
5
Соложенцев, Е.Д. Прозрачность методик оценки кредитных рисков и рейтингов/ Е.Д. Соложенцев, Н.В.
Степанова, В.В. Карасева. – СПб.: Издательство Санкт-Петербургского университета, 2017. – 197 с.
6
Кацюба, А.А., Стариков, Д.В. Проблемы развития скоринга в России. [Электронный ресурс]/ А.А. Кацюба,
Д.В. Стариков //Актуальные проблемы авиации и космонавтики. Социально-экономические и гуманитарные
науки. С.38-39. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/ article/v/problemy-razvitiya-skoringa-v-rossii.
19
Научный скоринг (score (англ.) – счет, количество очков, подсчет,
вычисление) – метод классификации совокупности на различные группы, при
которой неизвестна характеристика, разделяющая эти группы, но известны
другие факторы, связанные с ней. В основе метода лежит математический
аппарат теории вероятности и математической статистики
7
.
Первое применение научного скоринга для целей классификации
растений на различные подгруппы было сделано в 1936 г. Рональдом Фишером.
Данная концепция впоследствии была применена к анализу кредитных заявок, а
ее распространение активно продвигалось в годы Второй Мировой Войны по
причине ухода большого количества кредитных специалистов на фронт. Для
поддержания кредитования и анализа рисков была разработана система
упрощенного анализа, на основе 5 показателей (Правило «5С»):
– Character (характер): формирование финансового портрета заемщика;
– Capital (капитал): собственные средства заемщика;
– Collateral (залоговое обеспечение): стоимость залогового обеспечения, а
также вероятность его реализации в случае наступления дефолта;
– Capacity (платежеспособность клиента): доход клиента, который может
быть использован для погашения взятых им на себя обязательств;
– Condition (условия): конъюнктура рынка в момент выдачи кредита, а
также прогнозы о ее состоянии в течение жизни кредита.
Как уже было отмечено выше, подобная оценка сильно упрощала
действительность, а, следовательно, позволяла оценить величину кредитного
риска лишь отдаленно, а также сильно зависела от профессионального
суждения сотрудника, проводящего анализ кредитной заявки. Для снижения
субъективизма оценки, а также для повышения ее однородности и
прозрачности руководство банков потребовало от кредитных аналитиков
составления формализованного списка критериев, на основе которых будет
приниматься решение о целесообразности выдачи кредита. Агентством,
7
Крылов, С.И. Теоретико-методологические и практические аспекты прогнозирования финансовых проектов
организации: монография/ С.И. Крылов – Екатеринбург; ГУ, УрГУ, 2016. – 264 c.
20
которое представило первое подобие современного скоринга, стало Fair&Isaac,
данная компания успешно осуществляет свою деятельность по сей день и более
известна как FICO. В России на сегодняшний день ее услугами пользуются
более 300 российских банков, то есть обрабатывается больше 50% кредитных
заявок
8
.
Кредитный скоринг - система оценки кредитоспособности (кредитных
рисков) лица, основанная на численных статистических методах.
Изначально кредитный скоринг применялся исключительно для
кредитных карт, однако его успех, увеличение скорости обработки заявки,
сокращение дефолтов и как следствие улучшение качества кредитного
портфеля привели к его распространению на другие кредитные продукты.
В настоящее время в основу методики оценки кредитоспособности
заемщика положен анализ различных характеристик клиента, относящихся к
кредитной истории, а также социально-демографических параметров.
В результате этого анализа получается интегральный показатель,
помогающий банку сделать вывод о том, хороший перед ним клиент или
плохой. В основе кредитного скоринга лежит анализ на базе данных кредитных
историй, имеющихся у банка, иными словами, система ищет в своей базе
данных заемщика с характеристиками, похожими на характеристики клиента,
подавшего заявку на кредит, и делает вывод о его потенциальном поведении.
Таким образом, скоринг является математико-статистической моделью, которая
помогает распределить клиентов в разные группы риска.
На данный момент можно выделить несколько основных видов
кредитного скоринга в зависимости от этапа взаимоотношений банка и клиента
(рисунок 2)
9
.
1) Cкоринг клиентского отклика (response scoring).
Зачастую банки рассылают информацию о проводимых акциях,
специальных условиях кредитования своим уже существующим клиентам,
8
Кредитный скоринг [Электронный ресурс], http://exbico.ru/kreditniy_ skoring.
9
Жариков, В.В. Управление кредитными рисками/ В.В. Жариков, М.В. Жарикова, А.И. Евсейчев. – Тамбов:
Издательство ТГТУ, 2018. – 244 с.
21
которые отличаются хорошей кредитной историей. Данный вид скоринга
используется для того, чтобы оценить вероятность того, что клиент примет
предложение банка.
Рис. 2.Типы скорингов
2) Аппликационный скоринг (application scoring):
На сегодняшний момент аппликационный скоринг является самым
распространенным видом скоринга, используемым кредитными организациями
в кредитном конвейере. Полученный скоринговый балл представляет собой
оценку финансового положения заемщика, которая служит основой для
последующего принятия решения о целесообразности выдачи кредита.
Информация для проведения оценки получается кредитными организациями из
специально разработанных анкет, которые заполняются всеми желающими
получить кредит. Все скоринговые модели основываются на предпосылке, что
можно спрогнозировать поведение потенциальных заемщиков на основе
наблюдаемого поведения уже имеющихся клиентов.
Как правило, скоринг представляет собой сумму баллов скоринговой
карты и может быть записан следующим образом:
S=β
1
*X
1
+ β
2
*X
2 …
+… β
k
*X
k
,
(1)
где S - интегральный скоринговый балл;
X
1
-X
k
– параметры клиента, учитываемые при расчете скорингового
балла;
22
β
1-
β
k
– весовые коэффициенты, показывающие значимость
соответствующего параметра клиента.
Основной проблемой, с которой сталкиваются кредитные организации,
это корректная оценка весовых коэффициентов.
В США наиболее признанной с точки зрения надежности считается
кредитная оценка FICO, предназначенная для определения величины
вероятности дефолта. Скоринговая кривая FICO приведена на рисунке 3
10
.
Рис. 3. Скоринговая шкала FICO
При принятии решения полученное значение S сравнивается с порогом
отсечения (cut-off level):
– в случае, если полученное скоринговое значение превышает пороговое,
клиенту может быть выдан кредит;
– в случае, если полученное значение меньше установленного порога,
решение о выдаче кредита будет отрицательным.
Однако, специалистами отмечается, что этот способ имеет ряд
недостатков, связанных прежде всего с тем, что в расчете не учитываются
многие факторы, влияющие на платежеспособность заемщиков
11
. Это является
следствием того, что порог отсечения напрямую зависит от кредитной
10
Клейнер, Г.Б., Коробов, Д.С. История современного кредитного скоринга [Электронный ресурс]//Проблемы
региональной экономики, – 2017. – №17. – Режим доступа: www.regec.ru/articles/2017/vol 1 /5.pdf.
11
Платонова, Ю.Ю., Зайченко, С.Е. Инструменты управления портфелем проблемных кредитов в современных
условиях [Электронный ресурс]/ Платонова, С.Е. Зайченко. // Финансы и кредит.: 2017. – № 4. – С.28–36 –
Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/ v/instrumenty-upravleniya-portfelem-problemnyh-kreditov-v-
sovremennyh-usloviyah.
23
политики и консерватизма кредитной организации (так, можно ожидать, что
при наращивании кредитного портфеля порог отсечения, установленный
такими банками как АО «Тинькофф Банк» или ПАО «Рокетбанк» будет
существенно ниже, чем порог ПАО «Сбербанк» или ПАО «ВТБ»).
Зачастую банкам приходится сталкиваться с так называемыми
нестандартными кредитными заявками, которые обладают определенными
отклонениями, такими как возраст заемщика, сумма или срок кредита и т.д.
Решение о выдаче кредитов такого рода не может быть принято только на
основе автоматизированного скоринга, поэтому банкам приходится прибегать к
профессиональному суждению, составляемому сотрудниками службы
управления рисками, а также делегировать принятие решения на уровень
вышестоящих исполнительных органов, обладающих необходимыми
полномочиями. Выдача кредитов такого рода сопровождается специальными
условиями, которые могут касаться страхования жизни заемщиков,
привлечения поручителей, использования дополнительного залогового
обеспечения и так далее. Заемщики, которым все-таки не удалось получить
кредит в банке, зачастую обращаются в микрофинансовые организации, однако
несмотря на внешнюю привлекательность их предложений, клиенты попадают
в весьма «кабальные» условия, так как при более детальном анализе
оказывается, что процент, взимаемый микрофинансовыми организациями,
может достигать до 3% в день, в то время как среднерыночная ставка
потребительского кредитования варьируется вокруг 16.44% для кредитов
свыше одного года и 21.38% для кредитов до 1 года, включая кредиты до
востребования
12
.
Как правило, при проведении скоринговой оценки клиентов - физических
лиц банку доступна следующая информация:
– анкета, заполненная заемщиком по форме банка;
12
Алешин, В.А. Рудаева, О.О. Кредитный скориг как инструмент повышения качества банковского риск-
менеджмента в современных условиях. [Электронный ресурс]/ В.А. Алешин, О.О. Рудаева.//Terra Economicus, .
– Т.10, №2, ч.3. 2016. . – С. 27-30. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/v/kreditnyy-skoring-kak-
instrument-povysheniya-kachestva-bankovskogo-risk-menedzhmenta-v-sovremennyh-usloviyah.