54
с этим для 2-й группы клиентов предлагается использование скоринга с
максимальным количеством параметров.
Оценка заемщиков (3-й группы) должна проводится по скоринговой
модели, имеющей меньшее количество параметров, но принципиально
одинаковое внутреннее содержание. Перечень параметров 2-й группы
должен различаться на факторы, характеризующие непродолжительную
кредитную историю, которая требует ее детализации.
Считаем, что клиентов с долгой положительной историей
нерационально подвергать большому перечню анкетных вопросов. В то же
время скоринговую карту со многими вопросами целесообразно
использовать в целях предотвращения мошенничеств, что часто наблюдается
по беззалоговым наличным / карточным кредитам. Это не означает, что банк
должен использовать все вопросы в скоринговой модели, но их большое
количество, еще и заданная перекрестно, может запутать настоящих
мошенников.
Ради объективности и снижения рисков отнесения потенциального
заемщика с длительной кредитной историей до 3-й группы тоже должно
происходить с соблюдением определенных условий:
– срок пользования потребительским кредитам должен быть не менее
5-7 лет (в зависимости от кредитной политики банка);
– получение (погашение) последнего потребительского кредита
происходило в течение 1 года, предшествовавшего обращению за
предоставлением нового кредита;
– в течение всего периода взаимоотношений заемщика с кредиторами
по потребительскому кредитованию отсутствует невыполнение им своих
обязательств.
В случае невыполнения хотя бы одного из условий заемщик
автоматически относится ко второй группе и оценивается по
«максимальному» скорингу. При всех преимуществах кредитного скоринга
одним из основных недостатков его применения является необоснованное
55
отсечение «хороших» заемщиков. Скоринг, как правило, не является
эффективным и в особых случаях кредитования, а также при предоставлении
сравнительно крупных кредитов. Такие случаи единичны и требуют
отличного подхода при оценке кредитоспособности. Оценка заемщика в
таких ситуациях должна в большей степени опираться на экспертные оценки
специалистов. Таким методом могут оцениваться все группы заемщиков.
В рамках представленного исследования мы не ставим целью
разработку скоринговой модели из-за сложности задачи и существование
специфических особенностей ведения кредитной деятельности банка. Однако
предлагаем группу информационных параметров, на основе которых можно
построить эффективную модель скоринга оценки кредитоспособности
заемщиков при предоставлении потребительских кредитов. Комплекс
базовых параметров скоринговой модели представлен на рис. 5.
Рисунок 8 - Комплекс базовых информационных параметров
скоринговой оценки физических лиц при предоставлении
потребительских кредитов (разработано автором)
Перед тем как перейти к рассмотрению предложенного выше
комплекса, остановимся на отдельных концептуальных позициях.
Разрабатывая собственную скоринговую модель, банк по-своему определяет
Информационные параметры скоринговой оценки
кредитоспособности
Общие сведения о
заемщике
Информация об
образовании и
трудовой
деятельности
Дополнительная
информация о
заемщике
Информация о
текущих кредитных
обязательствах
Информация о
выполненных
кредитных
обязательствах
Сведения о
совокупных доходах
Сведения о
совокупных
издержках
Информация об
имущественных
активах заемщика
56
понятие идеального заемщика (в зависимости от стратегии и кредитной
политики, места на рынке), поэтому и параметры оценки клиентов могут
различаться. В то же время каждый вид параметра скоринговой модели
является характеристикой или фактором. Поэтому целесообразно
использовать параметры, влияющие на возможность и желание клиента
гасить кредит и являются важнейшими для принятия правильного решения
относительно кредитоспособности заемщика.
Хотя выбор таких параметров ограничен доступной информации о
заемщике и степенью ее документального подтверждения в документах,
предоставленных заемщиком, должно содержать достаточно информации для
первичной организации работы по оценке его кредитоспособности.
Определение системы факторов для скоринговой модели может быть
сделано как на основе экспертных оценок кредитных специалистов, так и с
использованием статистических методов. Попутно заметим, что
статистические методы эффективны при наличии достаточного большого
объема данных (информации) и долгого периода их отслеживания. В связи с
этим лучшим источником информации для банка являются не разрозненные
данные различных реестров и других источников, а систематизированная
информация бюро кредитных историй.
В то же время учитывая ограниченность информации о клиенте у
кредитных бюро просто наличие кредитной истории у заемщика не может
быть самостоятельным и достаточным фактором оценки
кредитоспособности. Это обусловлено тем, что большинство отчетов БКИ
содержит лишь основную часть информации о выполнении (или не
выполнении) субъектом обязательств по ранее выданным кредитам. Такая
информация важна, например, относительно отказа потенциальному
заемщику с негативной кредитной историей, но недостаточная. Единичные
негативные случаи в кредитной истории могут иметь срок давности и не
должны приводить к автоматическому отказу в кредитовании.
57
Время предоставления кредита потенциальному заемщику с
положительной историей тоже не может быть автоматическим. Так,
положительные факты из истории заемщика могут быть существенно
разнесены во времени и не соответствовать сегодняшним изменениям в его
доходах, обязательствах, имущественном состоянии, условиях жизни и т.д.
Далее остановимся лишь на тех параметрах и особенностях их
применения, которые недостаточно учтены при разработке скоринговой
модели.
Первая группа факторов содержит общую информацию о заемщике, и
проверка ее не является проблемной. Однако, считаем, что целесообразно
отдельно указывать статус жилья заемщика и особенно регион проживания.
Информация о фактическом месте (поселок, город) и регионе проживания
является важной с точки зрения существования различных возможностей
восстановления платежеспособности (результативный поиск нового места
работы) заемщиками, которые живут в селах и небольших городах, и теми,
что обитают в мегаполисах. Такое же значение имеет экономический
потенциал отдельного региона
Не следует однозначно положительно оценивать высшим баллом и
высокий уровень дохода заемщика. Размер доходов целесообразно
сопоставлять с размером заявленной ссуды. Так, заявка на кредит в 50 тыс.
руб. при заработной плате 80 тыс. руб. вызывает сомнение или относительно
платежной дисциплины клиента, или о существовании других значительных
расходов (обязательств), которые не дают возможность осуществить
заявленные потребности за собственный счет. Такое отношение к
обязательствам может быть перенесено на заявленный кредит.
В то же время долгая безупречная кредитная история – свидетельство
высшего уровня дисциплинированности клиента. Этот фактор может
учитываться на сопротивление потенциально меньших доходов или больших
затрат заявителя и может объясняться определенным уровнем рационализма
и экономности.
58
Представляется целесообразным и более детальное отражение при
оценке заемщиков их расходов. Банк формально подходит к этому и
опирается преимущественно на прожиточный минимум. Однако заемщики
имеют разные расходы (образование, развлечения и т. п), но не учтены при
оценке платежеспособности клиента. Формальное отношение кредиторов к
отражению расходов способствует тому, что и заемщики неадекватно
оценивают свои возможности по погашению кредита.
Считаем, что для учета этого аспекта банку необязательно знать
конкретные суммы, важно учитывать сам факт существования этих расходов.
Нельзя однозначно подходить и к наличию у заемщика определенного
имущества. Его существование, с одной стороны, является фактом
социальной стабильности заявителя, а с другой – должно свидетельствовать о
дополнительных расходах, связанных с его содержанием. Внутренний смысл
последнего параметра – дополнительная информация – остается открытой
для каждого отдельного банка.
Заметим, что при внесении в анкету параметров дополнительной
информации важны психологическая и этическая правильность их
формулировки, необходимо учитывать и добровольность предоставления
информации. Однако и отказ от ее предоставления можно учитывать во
время оценки заемщика, как, например, учитывается факт существования или
отсутствия кредитной истории или отказ заемщика в предоставлении
информации о себе в бюро кредитных историй. В любом случае это лучше,
чем не учитывать вероятность изменений вообще. В таком случае
осуществляемая оценка заемщика в целом может содержать элементы
прогнозирования.
На основании представленной схемы информационных параметров
можно разработать исчерпывающую за наполнением скоринговую систему
оценки кредитоспособности заемщиков при предоставлении
потребительских кредитов. В то же время учет описанных особых аспектов
при разработке скоринговой системы позволит банку расширять круг
59
заемщиков за счет уменьшения отсечений (особенно на грани выборки), не
снижая их общего качества.
3.2 Разработка мероприятий по привлечению клиентов физических
лиц
Для принятия решений руководством банка по направлениям развития
операций с банковскими платежными карточками: о разработке новых услуг
и об установке и изменении тарифов на услуги банка; об открытии филиалов
любом банке необходимо прогнозировать результаты своих действий на
основе соответствующих статистических данных. Тот факт, что доступ к
более детальным количественным характеристикам платежных карточек
ограничен, приводит к необходимости обработки качественной информации,
которую можно получить с помощью анкетирования респондентов.
Формализация данных, содержащихся в источниках такого типа, как анкета,
характеризуется тем, что свойства (признаки) объектов изучаемых или
явлений могут быть описаны только на качественном уровне, то есть
измерение этих признаков с помощью количественных шкал не
представляется возможным.
С целью выявления отношения населения к кредитным карточкам и
условий их использования, оценке перспектив выпуска банковских
платежных карточек проведено выборочное анкетное наблюдение.
Программой наблюдения было предусмотрено получение ответов от
населения по кругу определенных вопросов.
Исследовано 90 респондентов, которые с разной эффективностью
пользуются банковскими платежными карточками. Для поиска связей между
ответами и характеристиками респондентов был использован метод таблиц
сопряженности, которые позволяют с помощью частотных таблиц
установить плотность связей между исследуемыми показателями.
Наблюдение проводилось в несколько этапов. На первом этапе была
разработана анкета и проведено пилотное обследование, по результатам
которого скорректирована анкету и рассчитано необходимое количество
60
выборки. На втором этапе проведения интервьюирования респондентов
согласно вопросам анкеты. На третьем этапе была осуществлена
систематизация и обработка полученных результатов.
Процедура поиска связей между ответами и характеристиками
респондентов проведения одним из известных методов непараметрической
статистики - методом таблиц сопряженности. Обычно данный метод в
используется в социологии и в экономике не менее известен. Основные
положения этого метода заключаются в следующем. Данные на
определенные ответы представляются в виде частотной таблицы.
Для объединения двух (или нескольких) таблиц частот так, что каждая
клеточка в построенной таблице представляется единственной комбинацией
значений или уровней табулированных переменных используем процесс
кростабуляции.
Таким образом, кростабуляция позволяет совместить частоты
появления наблюдений на разных уровнях данных факторов. Исследуя эти
частоты, можно определить связи между табулированными переменными.
Обычно выбираются категориальные (номинальные) переменные или
переменные с относительно небольшим числом значений. Если табулируется
непрерывная переменная (например, доход), то сначала ее следует
перекодировать, разбив диапазон изменения на небольшое число интервалов
(например, доход: низкий, средний, высокий).
Простая форма кростабуляции - это таблица сопряженности 2 x 2 (табл.
7), в которой значения двух переменных «пересечены» (связанные) на разных
уровнях и каждая переменная приобретает только два значения, то есть имеет
два уровня (так таблица называется «2 на 2»). Рассмотрим сначала вопрос о
взаимосвязи двух альтернативных признаков, таблица сопряженности
которых имеет следующий вид.
61
Таблица 7
Таблица частот 2 x 2
Всего
Всего
В таблице 7 приведены две переменные, которые обозначим А и В, и
предположим, что обе они дихотомические, то есть принимают по два
различных значения А1 и А2, либо В1 и В2 соответственно. Итак, есть
четыре возможных различные виды ответы, исчерпывающие следующими
сочетаниями значений переменных: (А1, В1), А1, В2), А2, В1), А2, В2).
Теперь мы можем определить как наблюдаемую частоту
респондентов, попавших в глазок (Ai, Bj). Эти частоты представить так, как
показано в таблице 7. В этой таблице мы ввели некоторые обозначения для
сумм. Символ fio выбран для суммы всех респондентов, попавших в
категорию Аi и аналогично foj- для суммы тех, что относятся к категории Bj;
тогда как f0o- общий итог всех рассмотренных случаев.
На основе проведенного анкетирования, в котором было опрошено 90
респондентов, в том числе 41 человек и 49 женщин, были составлены
таблицу сопряженности. С помощью метода таблицы сопряженности
необходимо оценить связь факторов между абсолютными показателями.
Анализ сопряженности опирается на статистику Хи-квадрат, он похож
на факторный анализ, но, в отличие от него, критерием качества
воспроизведения многомерной таблицы в пространстве меньшей
размерности является значение статистики Хи-квадрат.
Основной фактор, включен в столбцов таблицы из анкеты, это уровень
дохода респондентов, который избирался в зависимости от тенденций
62
минимальной и среднегодовой заработной платы в России. В строки таблицы
вошло четыре показателя пользования возможностями карт, также были
обнаружены на основе опроса (табл. 8).
Первый показатель свидетельствует о количестве опрошенных
респондентов, которые на момент опроса вовсе не имели платежной
карточки. Таких оказалось 13, 77 человек разделили между собой другие
показатели, потому что они касаются тех лиц, которые пользуются
банковской платежной карточкой. К категории «слабо пользуюсь»
возможностями карточек отнесли лиц, которые снимают только наличные со
счета в банкоматах.
К категории «среднего пользуюсь» отнесли категорию респондентов,
которые хотя бы раз пользовались банковской платежной картой в торговой
сети или за рубежом, то есть дополнительными функциями (термин
«дополнительные функции» употребляется в анкетировании в связи с
невежеством населения в данном вопросе).
Таблица 8
Результаты анкетирования
Пол
Мужской
41
Женский
49
возраст
До 20 лет
Мужчины
1
Женщины
2
20 - 35
Мужчины
15
Женщины
19
36 - 50
Мужчины
19
Женщины
23
свыше 50
Мужчины
6
Женщины
5
уровень дохода
до 15000
Мужчины
9
Женщины
27
15000 - 25000
Мужчины
13
Женщины
11
25000 - 35000
Мужчины
8
63
Женщины
4
35000 - 50000
Мужчины
6
Женщины
4
свыше 50000
Мужчины
4
Женщины
1
Сохраняют остаток
денег на
карточном счете
Да
Мужчины
27
Женщины
34
Нет
Мужчины
13
Женщины
15
Используют
дополнительные
возможности
карточек
Да
Мужчины
21
Женщины
16
Нет
Мужчины
20
Женщины
33
Хотели бы знать о
дополнительных
возможностях
карт, чтобы ими
пользоваться
Да
Мужчины
25
Женщины
34
Нет
Мужчины
16
Женщины
14
Как нравится
получать зарплату
С помощью карты
Мужчины
37
Женщины
44
В кассе, как
раньше
Мужчины
4
Женщины
4
К категории «сильно пользуюсь» были отнесены те лица, которые
систематически используют дополнительные возможности платежных
карточек.
С помощью программы Statistica 7.0 выполнен анализ таблицы
сопряженности (табл. 9) приведен на рис. 6. На рисунке приведена
количественная характеристика степени независимости переменных.