К вопросу о скоринге: виды и их краткая характеристика.

Богатырева Мадина Алиевна.

Оценка риска кредитования – задача, с которой постоянно сталкиваются специалисты банка. Успех во многом зависит от того, насколько при принятии решения о предоставлении кредита учтены факторы, влияющие на стабильность бизнеса заемщика - юридического лица, или определенные характеристики заемщика – физического лица.

В соответствии со способом, при помощи которого оценивается кредитоспособность заемщика, все методы кредитного скоринга могут быть разделены на два основных класса: дедуктивные и эмпирические. Если для построения скоринговой оценки не используется предварительно накопленная статистическая информация о заемщиках, то система относится к классу дедуктивных, а оценка кредитоспособности строится на не явно выраженном (не статистическом) экспертном опыте.

Если статистическая информация используется, то система относится к классу эмпирических и оценка кредитоспособности производится с помощью некой формулы, которая «вобрала» в себя все статистические закономерности. Их обнаруживает в исторических данных процедура обучения модели скоринга.

В основу классификации скоринговых моделей положен способ их построения (тип используемой процедуры обучения – оценки параметров модели скоринга) и набор используемых данных.

С точки зрения используемых данных, приведено три подхода, которые применяют: экспертные знания менеджмента о кредитоспособности заемщика, статистика по ранее выданным кредитам и данные о динамике доходов, потребления и накопления (макроэкономические данные).

При построении модели скоринга, основанной на процедуре «обучение с учителем», необходимы статистические данные по предшествующим кредитам, которые должны быть предварительно разбиты на группы – «удачных» и «неудачных».

Отсутствие в статистической выборке данных по группе «неудачных» кредитов (банкротства,  задержки платежей, мошенничества) характеризует одну из главных проблем построения статистических скоринговых моделей в условиях нашей страны -  отсутствие «кредитного кладбища». «Кредитное кладбище» играет в моделях скоринга роль того самого «учителя», благодаря которому мы, обучая модель, узнаем, с какими весами надо учитывать факторы риска для получения наиболее адекватной оценки риска заемщика

В зависимости от того, первый или второй раз обратился заемщик в конкретное кредитное учреждение, выделяют еще один тип методов оценки кредитоспособности. Этот тип скоринга оценивает кредитоспособность существующего заемщика и называется «поведенческим», так как кредитоспособность оценивается  на основе статистических данных финансового поведения заемщика.

Начиная свою кредитную программу, банк, естественно, не имеет статистики по «плохим» и «хорошим» кредитам и, как следствие, не может построить модель скоринга, используя в качестве «учителя»  упомянутую статистику. В данном случае в оценке кредитного риска могут помочь методы обучения моделей скоринга, называемые обучением «без учителя». Это не означает ненужности вообще каких-либо данных, просто не следует разделять всю статистику по выданным кредитам на «плохие» и «хорошие» (не нужно «кредитное кладбище» для обучения модели).

Итак, при отсутствии у банка статистики по кредитам он вынужден воспользоваться знаниями экспертов (по сути, здравым смыслом) и построить модель экспертного скоринга, модернизировав процедуру нахождения весов факторов риска, заменив оценивание на глазок методами выявления и агрегирования ментальных моделей и применив те же процедуры «обучения с учителем».

Таким образом, основой для построения скоринговых моделей могут быть экспертные знания, статистические данные, полученные в  процессе кредитования, и макроэкономическая информация.

Для создания систем скоринга необходимо несколько ингредиентов. Их рассмотрение целесообразно начать с  анализа моделей скоринга, используемых для оценки кредитоспособности предприятий.

Впервые техника кредитного скоринга была разработана американским экономистом Д.Дюрингом в начале 40-х годов для отбора заёмщиков по потребительскому кредиту. Дюринг считал, что его техника может помочь кредитному работнику легко и быстро оценить качество обычного претендента на ссуду, но в экстраординарной ситуации прогнозные качества данной модели ослабевают.

Дюринг выявил группу факторов, позволяющих с достаточной достоверностью определить степень кредитного риска при выдаче потребительской ссуды.

Известна также модель Э. Альтмана, первый вариант которой был разработан автором в 1968 году на основе статистических данных менее 70 американских компаний, половина из которых стала банкротом.

Эта модель предназначена для оценки кредитоспособности крупных публичных компаний, которые в соответствии с требованиями американской комиссии по ценным бумагам  должны обладать годовым оборотом не менее 15 млн. долларов. Модель Альтмана не может быть использована для оценки кредитоспособности, например, предприятий малого бизнеса.

Поэтому в 1984 году  исследователем Фулмером (США) была создана специальная модель оценки кредитоспособности малых предприятий с годовыми оборотами 0,5-1 млн. долларов.

Предложенные выше модели и способы оценки кредитоспособности заемщиков позволяют получить более детальное представление о заемщике и внедрение их в практику, наряду с новейшими программными продуктами, аналитиками банковской сферы  считается более чем целесообразным.

Литература.

1.                  Ермаков С. Л. Работа коммерческого банка по кредитованию заёмщиков: Методические рекомендации./ С. Л. Ермаков, -  М.: Алес, 2005. – 45 с.

2. Черкашенко В.Н. Этот «загадочный» скоринг.// Банковское дело– 2006. - № 3

3. Тен В.В. Проблемы анализа кредитоспособности заемщика //Банковское дело.  – 2006. - № 3.

Поступила в редакцию 19 августа 2007 г.