Особенности системы оценки кредитоспособности заёмщиков в ЗАО "Агентство Бекар"

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

Введение

Актуальность темы исследования. В последние годы из всех направлений деятельности коммерческих банков особенно значительный рост наблюдается именно в секторе кредитования физических лиц. Данный вид кредитных операций имеет и важное народнохозяйственное значение, поскольку не только приводит к росту операций банковского сектора экономики, но также способствует увеличению розничного товарооборота, объемов жилищного строительства, решению социальных проблем.

Однако, рост объемов кредитования физических лиц приводит также к увеличению конкурентной борьбы между кредитными учреждениями за потребителя (заёмщика). В этих условиях только постоянное совершенствование технологий оказания услуги по потребительскому кредитованию, чтобы обеспечить привлечение новых клиентов, увеличение объемов операций, поддержание на приемлемом уровне кредитных рисков. Отдельно, следует отметить, что значительная часть видов кредитования физических лиц не предусматривает оформления залога, поручительств, других видов вторичного обеспечения и являются, таким образом, наиболее рискованными операциями кредитования.

В процессе проведения активных кредитных операций с целью получения прибыли банки сталкиваются с кредитным риском, т.е. риском неуплаты заёмщиком суммы основного долга и процентов, причитающихся кредитору. Для каждого вида кредитной сделки характерны свои причины и факторы, определяющие степень кредитного риска.

Оценка кредитоспособности потенциальных заёмщиков является одной из наиболее сложных и ответственных задач в деятельности коммерческого банка. Эффективная организация процесса оценки кредитоспособности позволяет снизить уровень кредитных рисков банка, а также создать необходимые условия для качественного обслуживания клиентов банка.

Анализ законодательных и нормативных актов, используемых отечественными банками в повседневной практике, показывает, что вопросам изучения кредитоспособности заёмщика уделяется недостаточно внимания, нет общепризнанных подходов, раскрывающих его единое понимание и оценку кредитоспособности заёмщиков, процесс выдачи и погашения кредитов. В результате коммерческие банки вырабатывают подход к формированию мотивированного заключения о кредитоспособности заёмщика, исходя из собственного опыта.

На сегодняшний день нет единой методики, которая позволяла бы оценивать кредитоспособность по единым критериям и показателям. Большинство методик оценки кредитоспособности не удовлетворяют современным требованиям комплексности и обоснованности, в них существуют различия в терминологическом аппарате и методологии расчета одних и тех же коэффициентов, что влечет за собой проблемы выбора системы показателей и их нормативных значений.

Кроме того, банк по возможности должен удостовериться в том, что заёмщик вернет кредит и уплатит проценты по нему. Это также трудная задача, поскольку касается неарифметических характеристик заёмщика, таких как личные качества, моральный облик, репутация и др. Здесь в первую очередь нужна информация. Обеспечить банки такого рода информацией призваны кредитные бюро, создающиеся в России в соответствии с Законом «О кредитных историях».

На основе вышесказанного можно утверждать, что российские банки не в состоянии с большой достоверностью оценивать степень принимаемых на себя кредитных рисков и определять достаточность созданных резервов на возможные потери. Для преодоления сложившихся обстоятельств банкам следует указывать ключевые коэффициенты и их нормативные значения, которые необходимо применять при определении кредитоспособности заёмщиков.

Коммерческие банки должны тщательнее изучать представленные заёмщиком документы, обращая внимание на главные критерии: ликвидность, достаточность, приемлемость, степень и возможность контроля за предметом залога.

Использование банками услуг кредитных бюро позволит снизить кредитные риски и уровень процентных ставок. Банкам рекомендуется использовать несколько методик в совокупности, когда одна дополняет другую. Использование нескольких методов одновременно позволит точнее определить степень риска выдачи кредита.

Цель данного исследования заключается в изучении действующего механизма оценки кредитоспособности заёмщиков и анализе ключевых направлений совершенствования данных подходов. Предмет исследования - сравнительный анализ методов оценки кредитоспособности заёмщиков для банков. Объектом исследования является методология оценки кредитоспособности заёмщиков - юридических лиц.

Исследовательские задачи:

1. Характеристика теоретических и методических основ оценки кредитоспособности заёмщиков;

2. Анализ недостатков современных подходов к оценке кредитоспособности заёмщика - физического лица (в том числе - должны быть выделены методы и процедуры, применяемые для сбора информации о существующих и потенциальных заёмщиках банка и ее анализа);

3. Анализ современного состояния ипотечного кредитования физических лиц в России;

4. Выявление главных направлений для развития подходов к оценке кредитоспособности на материале ипотечного кредитования с разработками предложений по совершенствованию применяемой в ЗАО «Агентство Бекар» методики оценки кредитоспособности заёмщиков при ипотечном кредитовании.

1. Основные подходы к оценке кредитоспособности заёмщика, выбор их применения

1.1 Понятие и методики оценки кредитоспособности заёмщиков - физических лиц

Под анализом кредитоспособности заёмщика понимается оценка банком возможности и целесообразности предоставления заёмщику кредитов, определения вероятности их своевременного возврата в соответствии с кредитным договором.

Оценка кредитоспособности физического лица основывается на соотношении испрашиваемой ссуды и его личного дохода, общей оценке финансового положения и имущества, составе семьи, личностных характеристиках, изучении кредитной истории клиента. Каждый банк по-своему определяет понятие идеального заёмщика, а значит и параметры оценки у банков могут различаться. Кредитоспособность клиента - это его желание и возможность платить за кредит, которая выражается простой аббревиатурой WAS, где W (willness) - желание, A (ability) - возможность, S (stability) - стабильность.

Кредитоспособность клиента в мировой банковской практике - один из основных объектов оценки при определении целесообразности и формы кредитных отношений. Способность к возврату долга зависит от моральных качеств клиента, рода его занятий, возможности заработать средства для погашения своих обязательств.

Перечень элементов и показателей, характеризующих кредитоспособность заёмщика, может быть более обширным или кратким в зависимости от целей анализа, видов кредита, сроков кредитования, состояния кредитных отношений банка с заёмщиком. Оптимальные или допустимые значения таких показателей определяются в зависимости от деятельности заёмщика и конкретных условий сделки.

Более сложная и тщательная оценка заёмщиков используется при выдаче физическим лицам кредитов на неотложные потребительские нужды. Это, как правило, среднесрочные ссуды на покупку дорогих вещей, оплату услуг и работ (приобретение дорогостоящей мебели, плата за обучение, финансирование ремонта жилья и т.п.).

В этом случае многие крупные коммерческие банки определяют платежеспособность заёмщика на основании документов с места работы о доходах и размерах удержаний, а также по данным анкеты. Результат вычисляется как среднемесячный доход за вычетом всех обязательных платежей, скорректированный на поправочный коэффициент и умноженный на срок кредита. Исходя из полученной суммы рассчитывается максимальный размер кредита. Полученная величина корректируется с учетом предоставленного обеспечения, заключения службы безопасности и юридического отдела банка, остатка задолженности по ранее полученным ссудам.

Сегодня коммерческие банки используют в своей практической деятельности различные разработанные методики оценки кредитоспособности заёмщиков, среди которых можно выделить следующие наиболее распространенные:

1. Системы оценки кредитоспособности клиентов, основанные на расчете платежеспособности заёмщика исходя из среднемесячного дохода за последние 6 месяцев за вычетом всех обязательных платежей.

2. Балльные системы оценки кредитоспособности клиентов (наиболее распространенной является система скоринга).

1. При оценке кредитоспособности заёмщика исходя из среднемесячного дохода за последние 6 месяцев документами, испрашиваемыми банком для подтверждения величины доходов и размера производимых удержаний заёмщика и его поручителей являются для работающих - справка предприятия, на котором работает заёмщик и его поручитель; для пенсионеров - пенсионное удостоверение и справка из государственных органов социальной защиты населения (если пенсионер получает пенсию через Банк, справка не предоставляется).

Справка предприятия (органов социальной защиты населения) должна содержать следующую информацию:

- полное наименование предприятия, выдавшего справку, его почтовый адрес, телефон, банковские реквизиты;

- продолжительность постоянной работы заёмщика на данном предприятии;

- настоящая должность заёмщика;

- среднемесячный доход за последние шесть месяцев;

- среднемесячные удержания за последние шесть месяцев с расшифровкой по видам.

Для индивидуальных предпринимателей вместо справки с места работы используются:

разрешение на занятие предпринимательской деятельностью с указанием сроков;

налоговая декларация о получении доходов и расходов с отметкой налоговой инспекции;

уведомление налогового органа о применении упрощённой системы налогообложения;

книга учета доходов и расходов за последние шесть месяцев;

кассовая книга за последние шесть месяце;

справки банков об остатках на расчетных (текущих валютных) счетах;

справки банков о суммарных ежемесячных оборотах по расчетным и текущим валютным счетам за последние 6 месяцев.

На основании указанных документов Банк проводит анализ платежеспособности заёмщика.

При расчете платежеспособности из дохода вычитаются все обязательные платежи, указанные в справке и заявлении - анкете (налог на доходы физических лиц, 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.). Для этой цели каждое обязательство по предоставленному поручительству принимается в размере 50% среднемесячного платежа по соответствующему основному обязательству. Кроме того, банковский работник обязан анализировать рыночную конъюнктуру, тенденции ее изменения, риски, которые испытывают банк и его клиент, и прочие факторы.

Платежеспособность клиента определяется по формуле исходя из среднемесячного заработка за последние шесть месяцев за вычетом всех обязательных платежей:

Р=Дч*К*Т,

где

Р - платежеспособность клиента,

Дч - среднемесячный доход (чистый) за последние 6 месяцев,

К - коэффициент в зависимости от величины Дч.:

К = 0,7 при Дч в сумме до 45000 рублей;

К = 0,8 при Дч в сумме свыше 45000 рублей;

Т - срок кредитования (в месяцах).

Если в процессе анализа платежеспособности заёмщика выявляются объективные предпосылки несохранения уровня доходов в течение предполагаемого срока кредита (например, при неустойчивом положении организации, в которой заёмщик работает, наличии в сумме дохода разовых негарантированных выплат и т. п.), величина дохода Дч может быть скорректирована в меньшую сторону с соответствующими пояснениями в заключении кредитного инспектора.

Если в течение предполагаемого срока кредита заёмщик вступает в пенсионный возраст, то его платежеспособность определяется следующим образом:

Р = Дч1 * К1 * t1 + Дч2 * К2* t2,

где

Дч1 - среднемесячный доход, рассчитанный аналогично Дч;

t1 - период кредитования (в месяцах), приходящийся на трудоспособный возраст заёмщика;

Дч2 - среднемесячный доход пенсионера (ввиду отсутствия документального подтверждения размера будущей пенсии заёмщика, принимается равным размеру базовой части трудовой пенсии);

t2 - период кредитования (в месяцах), приходящийся на пенсионный возраст заёмщика;

К1 и К2 - коэффициенты, аналогичные К, в зависимости от величин Дч1 и Дч2.

Платежеспособность поручителей определяется аналогичным образом. Исходя из полученных данных по определению платежеспособности клиента можно определить максимальный размер кредита, который он может взять в данном банке. Расчет производится по следующей формуле:

,

где

Sp - максимальный размер кредита,

Р - платежеспособность клиента,

G - годовая процентная ставка,

Т - срок кредитного договора.

Данная величина корректируется в сторону уменьшения с учетом других влияющих факторов: предоставленного обеспечения возврата кредита; остатка задолженности по предоставляемым поручительствам; кредитной истории; кредитной заявки на получение кредита, льготного периода кредитования, максимального процента от стоимости покупки и др.

Предоставленное обеспечение влияет на максимальную величину кредита для заёмщика следующим образом. Если совокупное обеспечение (О) меньше величины платежеспособности заёмщика (Р), то максимальный размер кредита (Sо) определяется исходя из совокупного обеспечения:

При оценке возможности платежеспособности заёмщика огромную роль играет профессионализм служащих банка. Кредитный инспектор должен быть максимально объективным и не должен применять субъективные ценности или собственные пристрастия. Характер заёмщика может быть определен из его кредитной истории и степени надежности, показываемой продолжительностью и постоянством работы (занятости), продолжительностью и типом проживания, искренностью и другими факторами. Возраст клиента может быть рассмотрен как фактор, от которого зависят будущие доходы, он также определяет время, оставшееся до пенсии, и ожидаемую продолжительность жизни, что учитывается при определении срока кредита.

Ежемесячный платеж по кредиту включает в себя долг по ссуде и сумму начисленных месячных процентов. Платежи по кредиту осуществляются ежемесячно. Клиент сам выбирает дату, когда он будет вносить платежи за кредит, исходя из даты получения заработной платы или других условий. Для погашения первого взноса по кредиту клиенту дается месяц и 10 дней следующего месяца. Соответственно первый платеж является самым большим, затем он уменьшается. Наиболее выгодным для заёмщика способом начисления и уплаты процентов банку являются дифференцированные платежи, когда начисление процентов по кредиту ведется на остаток основного долга. Гашение ссуды можно осуществлять и досрочно. При уплате суммы по основному долгу за два месяца в следующем месяце клиент должен обязательно погасить проценты. Если платеж осуществляется по графику, предоставленному кредитным работником, то сумма основного долга остается неизменной до конца срока кредитного договора, проценты со временем уменьшаются.

Ежемесячная сумма гашения основного долга определяется путем деления суммы кредита на срок действия кредитного договора.

Определение ежемесячной суммы уплачиваемых процентов по кредиту производится следующим образом:

Где: Z - месячный платеж процентов по кредиту.

Р - сумма кредита.

Т - количество дней в году.

М - количество дней в платежном периоде.

Для оценки платежеспособности клиента кредитным инспекторам необходимо проанализировать около 15 документов. Обязательное их предоставление клиентом ограничивает круг потенциальных заёмщиков банка, но позволяет сформировать кредитный портфель более высокого качества и снизить кредитный риск. К недостаткам методики можно отнести учет совокупного дохода семьи лишь в исключительных случаях, что значительно сужает круг потенциальных заёмщиков.

Одно из преимуществ данной методики - применение специальных формул и корректирующих коэффициентов, позволяющих упростить работу сотрудников кредитного отдела и рассчитать платежеспособность потенциального заёмщика. Оценочные показатели следует отбирать для каждой конкретной ситуации, а результат не рассматривать как нечто однозначно свидетельствующее о возможности или невозможности выдачи кредита. Ведь даже если на момент рассмотрения кредитной заявки финансовые показатели клиента находятся на приемлемом уровне, не следует забывать, что полностью риск невозврата кредита неустраним в принципе. Показатели помогут лишь оценить степень кредитного риска на данный момент. Достоинством является применение специальных формул и корректирующих коэффициентов, которые позволяют упростить работу сотрудников кредитного департамента банка и рассчитать платежеспособность потенциального заёмщика. Однако показатели для нее следует получать в каждой конкретной ситуации отдельно, а результат не рассматривать как нечто, свидетельствующее однозначно в пользу или против выдачи кредита. Ведь даже если на момент рассмотрения кредитной заявки финансовые показатели клиента находятся на приемлемом уровне, не стоит забывать, что риск невозврата кредита все равно остается, поскольку полностью устранить его в принципе невозможно. Показатели помогут лишь оценить степень кредитного риска и, к сожалению, данная методика не позволяет спрогнозировать положение заёмщика в будущем. В настоящий момент в нашей стране наблюдается тенденция к тому, что традиционные методы принятия кредитных решений, которые в значительной степени основываются на индивидуальной оценке заёмщика, заменяются методами, основанными на статистических моделях. Наиболее известной моделью оценки кредитоспособности индивидуального заёмщика является кредитный скоринг.

1.2 Балльная методика (скоринг) оценки платежеспособности физических лиц

Целью балльной методики «скоринг» является определение максимального лимита среднесрочного и долгосрочного кредитования, предоставляемого физическому лицу. Методика является формализованной системой оценки платежеспособности потенциального заёмщика - физического лица и универсальной при предоставлении физическим лицам всех видов среднесрочных и долгосрочных кредитных продуктов, включая кредитование на приобретение автомобилей, квартиры и иные кредитные продукты. При этом уровни максимальных лимитов кредитования по различным кредитным продуктам могут различаться в силу различий в обеспечении и сроках кредитования.

Следует отметить, что каждый коммерческий банк самостоятельно подходит к разработке балльных методик, поэтому они могут существенно отличаться как по количеству критериев, так и по допустимым значениям.

C момента своего появления скоринговые модели оценивали кредитоспособность владельцев кредитных карт, прогнозировали вероятность дефолта или уклонения от уплаты долга нового или существующего заёмщика.

Скоринг (score (англ.) - счет, количество очков, подсчет, вычисление) - метод классификации, интересующей банк совокупности на различные группы, при которой неизвестна характеристика, разделяющая эти группы, но известны другие факторы, связанные с интересующей нас характеристикой. В её основе лежит математический аппарат теории вероятности и математической статистики.

Разработка данного метода относится к работам английского статистика Рональда Фишера по классификации популяций растений 1936 г., который является отцом современной статистики. Он стремился различить два вида ириса путем измерения физического размера растений. Давид Дюран был первым кто предложил использовать тот же метод для разделения между «плохими» и» хорошими» заёмщиками. Национальное бюро экономических исследований США выступило заказчиком исследовательского проекта в 1941 г.: Дюран на основе статистики коммерческих банков и других финансовых организаций проанализировал сотни положительных и отрицательных кредитных историй, использовал дискриминантный анализ, разработал индивидуальную систему «весов». В результате были получены хорошие прогнозные значения по 20 банкам и 9 индустриальным компаниям. В модели Д. Дюрана фигурируют группы факторов для определения степени кредитного риска и указаны коэффициенты для различных факторов, характеризующих кредитоспособность клиента:

1. Пол: женский (0,4 балла), мужской (0).

2. Возраст: 20 лет и меньше (0), 21 год (0,1), 22 года (0,2), 23 года и выше (0,3).

3. Срок проживания на одном месте: по 0,042 балла за каждый год, но не больше чем 0,42 в сумме.

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 страхового полиса (0,19).

6. Работа: предприятия в общественной отрасли (0,21), другие (0).

7. Занятость: по 0,059 балла за каждый год стажа на последнем месте работы.

Дюран определял сумму в 1,25 балла как порог кредитоспособности (точка отсечения). Модель Дюрана широко применяется в финансовых организациях и сейчас.

В то же время некоторые финансовые дома и почтовые фирмы начали испытывать трудности в своем кредитном менеджменте. Во время войны многие кредитные аналитики были призваны на фронт, возник дефицит специалистов с соответствующим опытом. Исторически все решения о том, чтобы выдавать кредиты принимались кредитными аналитиками на протяжении многих лет (judgmental, экспертная оценка кредитоспособности) по правилу 5 «с» (The Five c's):

· Character (Знаком ли клиент или его семья кредитному эксперту) - ваши характерные особенности, репутация, своевременность выполнения обязательств, ответственность;

· Capatity -какова величина свободного дохода, величина кредитной нагрузки;

· Capital - величина собственного капитала;

· Collateral - величина обеспечения кредита, стоимость залога - ценные бумаги и другая собственность (страховые полисы, товары, обладающие наибольшей ликвидностью), предлагаемые в качестве обеспечения (гарантии возврата) кредита; то, что может быть отобрано в случае дефолта.

· Conditions - экономические условия, окружающие и влияющие на заёмщика, инфляция, соответствии цели кредита его сумме.

Анализируя анкету клиента на основе этих данных они выносили свой окончательный ответ: да или нет. Процедура решения была неоднородной, субъективной и непрозрачной, она завесила от методик конкретного банка и от личных практических знаний каждого отдельного служащего. Банки заставили аналитиков составить методологию, используя которую можно было бы определить кому следует выдавать кредиты. Данные правила использовались впоследствии не специалистами для принятия кредитных решений - появился первый прообраз будущих экспертных систем. Прошло совсем немного времени как закончилась война, но уже тогда можно было увидеть выгоду от применения статистической модели принятия кредитных решений. В 1956 г. в Сан-Франциско появилось первое консалтинговое агентство, под руководством Билла Фейра и Ерла Исаака (Fair&Isaac), основными клиентами которого стали финансовые дома и почтовые организации. В настоящее время FICO (Fair Isaac Corporation) является лидером в области кредитного скоринга. Компания позволяет произвести оценку способную индивидуально присвоить кредитный рейтинг на основе его социально-экономического положения, а также проследить в режиме реального динамику такого рейтинга, определить, что именно привело к такому изменению.

В начале 60-х с появлением кредитных карт, банки и другие кредитные организации стали понимать полезность и роль кредитного скоринга. Большой поток клиентов, обращающихся за картами наряду с нехваткой трудовых ресурсов привел к автоматизации кредитного процесса. Используя кредитный скоринг банки оценили данную методику: количество дефолтов по ссудам уменьшилось на 50% по сравнению с экспертным мнением (judgmental), используемым до этого. Подробнее об этом можно почитать в работах Майерса и Форги, 1963 г., а также у Черчилла, Невина и Ватсона 1977 г. Противником данного подхода выступил Капон (1982 г.)4, который утверждал: «эмпирические выводы кредитного скоринга есть грубая сила которая нарушает традиции нашего общества». Он указывал, что должно быть больше уделено внимания кредитной истории заёмщика, а также больше понимания того, почему определенные характеристики должны быть включены в модель, а другие нет. Закон о равных кредитных возможностях (Equal Credit Opportunity Acts (ECOA, 1975, 1976 гг.)) впервые законодательно закрепит применение кредитного скоринга. Закон запрещал отказывать в выдаче кредита на основании следующих характеристик: раса, цвет кожи, инвалидность, национальное происхождение, возраст, пол, семейное положение, религия, получение социальных пособий, отстаивание прав потребителей. Эта незаконная дискриминация в предоставлении кредита была разрешена с помощью кредитного скоринга. Зачастую законодатели обеспечивают долгосрочную занятость юристам, но получилось так, что они обеспечили занятость кредитным аналитикам и их востребованность на протяжении последующих десятилетий. В конце 1990-х количество кредитных аналитиков в Великобритании увеличилось вдвое.

Успех применения скоринга в выдаче кредитных карт ознаменовал в начале 80-х переход метода и на другие банковские продукты, такие как персональные кредиты, ипотечные кредиты и кредиты для малого бизнеса. В начале 90-х использование скоринговых карт в прямом маркетинге (direct marketing) повысило скорость потребительского отклика в рекламных кампаниях. Достижения в области вычислительной техники позволили строить скоринговые карты другими способами. В 80-х были внедрены основные методы используемые и по сегодняшний день: линейное программирование и логистическая регрессия. Позже появились методы искусственного интеллекта: экспертные системы и нейронные сети.

В настоящее время упор делается с одной стороны на минимизацию вероятности дефолта заёмщика по индивидуальному кредитному продукту, с другой на максимизацию прибыли, получаемой от этого заёмщика. Кроме того, идея оценки риска дефолта была дополнена скоринговыми картами, оценивающими:

- клиентский отклик (какова вероятность потребителя заинтересоваться новым продуктом),

- использование (какова вероятность частого пользования данным продуктом),

- ретенцию (как долго потребитель будет пользоваться данным продуктом после того как данный товар перестанут рекламировать),

- истощение (переход потребителя к другому кредитору),

- управление долгом (если заёмщик испытывает трудности в погашении кредита, насколько успешны будут различные подходы по предотвращению дефолта).

Кредитный скоринг - процесс оценки уровня кредитного риска с помощью математических моделей, в результате применения которых повышается скорость и эффективность принятия решений о выдаче, не выдаче кредита, снижается вероятность его невозврата.

Любой банк при внедрении полноценной системы кредитного скоринга рассчитывает на решение следующих задач:

· Увеличить кредитный портфель за счет уменьшения количества необоснованных отказов по кредитным заявкам;

· Уменьшить уровень невозвратов;

· Ускорить процедуру оценки заёмщика;

· Повысить точность оценки заёмщика;

· Создать централизованное накопление данных о заёмщиках;

· Снизить формируемые резервы на возможные потери по кредитным обязательствам;

· Быстро и качественно оценить динамику изменений кредитного счета индивидуального заёмщика и кредитного портфеля в целом.

В результате применения скориновной модели должно произойти уменьшение числа «плохих кредитов» в структуре кредитного портфеля.

Анкетный (application scoring), аппликативный скоринг (скоринг по данным заявки, обращения) - направлен на определение социально-экономического положения и принятие решения нового для банка клиента. Для этого потребуется следующая информация:

Основные данные (паспортные данные, контактные телефоны, адрес фактического проживания, данные второго документа);

Данные о занятости (стаж на последнем месте работы, стаж по специальности, общий стаж, трудовая дисциплина, наличие высшего образования, ученой степени, специфика деятельности организации, вид занятости, направление деятельности, нишевая доля на рынке, сведения об организации);

Доход (Подтвержденный доход, динамика дохода на последнем месте работы за последние n месяцев, общий доход)

Также проверка на наличие:

- дохода по совместительству,

- дополнительного дохода от предпринимательской деятельности, дохода от сбережений,

- дохода от сдачи в аренду имущества,

- дохода от финансовых инструментов (акции, облигации и т.п.);

- Участие в доходах компании (дивиденды),

Пенсионные поступления, пособия, иные государственные регулярные выплаты.

Иные источники доходов.

Семейное положение (состав семьи, количество иждивенцев, наличие детей от предыдущих браков, занятость и доход супруга).

Данные о собственном капитале (наличие в собственности недвижимого имущества, автомобиля и т.п.).

История и частота использования банковских услуг (Сведения о счетах в банках и наличии банковских карт, кредитная история, вложения в ценные бумаги).

Сведения о контактном лице. Финансовое положение (суммарный чистый доход домохозяйства, обязательства по кредитам (кредитным картам) в других банках, алименты).

Расходы семьи.

Описание выбранного кредитного продукта (сумма, ставка, срок, возможности досрочного погашения, размер комиссии).

Внешняя оценка и оценка ответов (внешний вид, оценка сопровождающих лиц, наличие негативной информации, платежная дисциплина, наличие правонарушений и т.п.).

Проверка по базам данных (Данные кредитных бюро и консалтинговых агентств, базы утерянных паспортов, экстремистов, людей, находящихся в розыске и т.п.).

Далее информация по новому аппликанту попадает в скоринговую систему, которая присвоит ему скоринговый балл. Данный перечень условен, конкретный банк может дополнять, изменять, исключать любой из пунктов в соответствии с утвержденной кредитной политикой, назначая свою систему весов для присвоения баллов, жоринговая модель будет вбирать в себя требуемую информацию. К примеру, для экспресс-кредитования достаточно только двух документов, все остальное указывается со слов клиента. Тем самым растет вероятность увеличения просроченной задолженности и риск дефолта при недостатке информации.

Fraud-scoring (мошенничество, обман) - направлен на определение мошенничества с помощью установки различных фильтров. Проблема определения мошенничества, как внешнего, так и внутреннего всегда остро стояла перед банками. Риск-менеджеры банков, активно развивающих розничное направление, часто говорят о том, что до 70 процентов просроченных платежей приходится на долю организованного мошенничества. У банков существуют «черные списки», являющиеся элементами системы fraud-скоринга. Такие списки включают мошенников, информацию о поддельных документах или о ненастоящей регистрации и прочие данные. Очень многое зависит от сотрудника банка, на него ложится оценка заёмщика по внешнему виду, проверка подлинности документов, соответствие целей кредитования финансовому положению заёмщика. Начинает работать экспертная модель fraud-скоринга. Необходимо составить психологический портрет заёмщика, попытаться экспертно оценить ложь в действиях или словах. Самый распространенный механизм действия мошенников - организация специальных групп лже-заёмщиков, формально соответствующих требованиям банка по проверяемым характеристикам и обученных правильно отвечать на те вопросы анкеты, которые банк проверить не может, предоставляют «заряженные» телефоны. Мошенники подстраиваются под скоринговую систему, набирая нужный балл, что приводит к получению одобрения. Признанным в мире лидером системы противодействия мошенничеству является разработка Equifax Fraud Prevention Service (FPS).

Collection-scoring (коллектинг, скоринг взысканий проблемной задолженности). В течении последних 20 лет в отрасли потребительских кредитов произошел значительный рост применения скоринговых технологий для взыскания просроченной задолженности. Существуют две основные предпосылки применения скоринговых моделей для борьбы с проблемной задолженностью:

1. Информация о состоянии счета на текущий момент, за прошедший период может быть использована для прогнозирования вероятности дефолта в будущем.

2. При точном прогнозе состояния заёмщика можно реализовать подходы, позволяющие скорректировать поведение по крайней мере некоторой части заёмщиков.

Как правило, система скоринга взысканий позволяет сегментировать - разделить на группы - всех должников кредитной организации. Для каждой категории вырабатывается наиболее результативная последовательность шагов - план действий по взысканию. Обычно наиболее значимые переменные, появляющиеся в коллекторских скоринговых картах, связаны с кредитной историей клиента: динамика ссудной задолженности по текущему кредиту, по предыдущим кредитам, срок просроченной задолженности (максимальный и минимальный срок в днях), количество дней от выдачи кредита до выхода на просрочку и т.д. Behavioral-scoring (поведенческий скоринг) - динамическая оценка состояния кредитоспособности существующего заёмщика, основанная на данных об истории операций по его счетам (график погашения задолженности, запросы новых кредитов, оборот по текущим счетам, и т.п.). Результатом поведенческого скоринга обычно является предложение банка воспользоваться иными банковскими услугами: кредитная карта, кредит наличными по сниженной процентной ставке, автокредитование и др. Одобрение последующих кредитов в банке для заёмщика - это также результат успешного преодоления поведенческого скоринга. На рис. 1 показана взаимосвязь элементов скоринга на различных этапах жизненного цикла заёмщика.



Рис. 1.1. Использование скоринговых моделей на различных этапах сотрудничества

Потенциальный заёмщик может получить отказ:

· по платежеспособности, после этого начнет работать скоринговая модель отклоненных заявок. Процесс присвоения вероятности оказаться «плохим» среди отвергнутых соискателей можно назвать оценкой невыданных кредитов (Reject Inference);

· по факту мошенничества (экспертная модель);

· из-за плохой кредитной истории, проверки по различным базам данных (кроме баз данных мошенников) учитывает и собирает application-скоринг.

· Можно также утверждать, что collection-скоринг есть разновидность behavioral scoring только со знаком «минус». Как только клиент избавляется от просроченной задолженности он переходит в область анализа его поведения уже как хорошего заёмщика.

В настоящие время происходит ускорение темпов развития и совершенствования кредитного скоринга в России.

Существуют несколько причин проблемы внедрения западного скоринга в России:

· Математические особенности метода: большинство моделей могут проводить только линейные границы между «плохими» и «хорошими» заёмщиками.

· Экономические особенности нашей страны - высокой дисперсностью регионов по экономическим свойствам и большим объемом теневого сектора в экономике.

· Сохраняющаяся проблема «кредитного кладбища» т.е. требуемого объема статистики.

В России и в западных странах характеристики, входящие в скоринговые модели (стаж работы на конкретном месте, профессиональный уровень, возраст заёмщика и др.), оказывают различное влияние на кредитоспособность клиента. В нашей стране проходит этап развития и завершения формирования института кредитных бюро и, соответственно, не в полной мере работают стандартные методы оценки заёмщика, основанные на его кредитной истории.

У российских и иностранных разработок в области скоринг-кредитования имеются свои преимущества. Иностранные системы обладают многофункциональностью, апробированы международным банковским сообществом, имеют репутационные преимущества и узнаваемость брэнда, отечественные же системы учитывают специфику российской действительности, имеют сравнительно небольшую стоимость и обладают возможностью быстро перенастраиваться.

Преимущества скоринговых моделей достаточно очевидны:

- сокращение сроков принятия решения о предоставлении кредита (увеличение скорости обработки заявок за счет минимизации документооборота при выдаче кредита частным клиентам - важнейший способ обеспечения доходности ритейлового кредитования);

- эффективная оценка и постоянный контроль уровня рисков в отношении того или иного заёмщика;

- снижение влияния субъективных факторов при принятии решения о предоставлении кредита (обеспечение объективности в оценке заявок кредитными инспекторами во всех филиалах и отделениях банка);

- оценка и управление риском кредитного портфеля частных лиц в целом, включая его отделения (учет при определении параметров новых кредитов уровня доходности и риска кредитного портфеля);

- реализация единого подхода при оценке заёмщиков для различных типов кредитных продуктов (экспресс-кредиты, кредитные карты, потребительские кредиты, автокредитование, ипотечные кредиты);

- адаптация параметров кредита к возможностям конкретного заёмщика;

- сокращение численности банковского персонала, экономия за счет использования персонала более низкой квалификации;

- контроль всех шагов рассмотрения заявки;

- возможность централизованной корректировки методологии оценки и немедленного ввода новшеств во всех отделениях банка.

При всем том применение кредитного скоринга сопряжено с рядом трудностей. Одна из них заключается в том, что определение оценивающих характеристик производится только на базе информации о тех клиентах, которым банк уже предоставлял кредит.

Другая (и наиболее значимая) проблема состоит в том, что скоринговые модели строятся на основе выборки из числа клиентов, обративших ранее.

Однако непрерывная корректировка скоринговой методики позволяет уточнить перечень оцениваемых характеристик, и те, кто сегодня попадает в группу ненадежных заёмщиков, при последующем анализе кредитной деятельности, возможно, будут оценены как достаточно надёжные.

1.3 Андеррайтинговая модель оценки кредитоспособности заёмщика и возможности её комбинирования со скоринговым подходом

При ипотечном кредитовании физических лиц основной способ снижения кредитного риска банка - проведение андеррайтинга заёмщика, то есть оценка вероятности погашения кредита, предполагающая анализ платежеспособности потенциального клиента в порядке, установленном банком, а также принятие положительного решения по заявлению о выдаче ипотечного кредита или отказ в предоставлении ссуды.

Операциями по ипотечному кредитованию физических лиц занимается целая группа подразделений: юридическая служба, служба безопасности, отдел ценных бумаг, отдел жилищного строительства и т.д. Это свидетельствует о сложности и трудоемкости процедуры андеррайтинга, ход который банк определяет самостоятельно.

В некоторых банках андеррайтингом занимается отдельное подразделение, которое консолидирует информацию от других подразделений и делает заключение о целесообразности выдачи кредита.

Наиболее важный момент в процессе андеррайтинга - оценка платежеспособности клиента с точки зрения возможности своевременно вносить платежи по кредиту. Для этого консолидируется информация о трудовой занятости, доходах и расходах заёмщика, а также о качестве предоставленного обеспечения.

При ипотечном кредитовании используются и дополнительные характеристики: количественные (отношение общей суммы ежемесячных обязательств заёмщика к совокупному семейному доходу за тот же период; достаточность денежных средств с учетом расходов на проживание) и качественные (доходы заёмщика, стабильность занятости, кредитная история, обеспечение кредита и т.п.).

Таким образом, в андеррайтинге используется как системный, так и индивидуальный подход, а трудоемкость данной оценки требует определенного опыта работы в банковской сфере.

Чаще всегда банки пытаются минимизировать кредитный риск за счет повышения кредитных ставок. Если же банк планирует разворачивать масштабную программу, тогда, чтобы преуспеть в условиях ужесточения конкуренции, надо искать пути сокращения расходов и минимизация рисков. Нужно создать своеобразный конвейер, в котором сотрудники взаимодействуют с заёмщиками и между собой по четко выверенным правилам и алгоритмам. В число алгоритмов входят методики анализа заявок и принятия решений.

Отметим, что понимание необходимости использования более совершенных методик возникает обычно у тех банков, кредитование физических лиц в которых реализуется в качестве массовой услуги.

Как представляется, оптимальная система оценки кредитоспособности физических лиц включает элементы как скоринга, так и андеррайтинга. И если отдел андеррайтинга находится в головном офисе банка, а решение о выдаче кредита принимается централизованно, тогда риски применения мошеннических схем сокращаются максимально.

Система оценки кредитоспособности должна состоять из двух аналитических блоков: анализа данных и принятия решений (рис.2). В блоке анализа рассматривается информация о заёмщике, выданных кредитах и истории их погашения. При этом используются данные Пенсионного фонда РФ о доходах заёмщика, данные БТИ и департамента юстиции о его недвижимости, соответствующие данные ГИБДД, данные ПВС для подтверждения достоверности информации о регистрации. Все запросы в соответствующие инстанции должны выполняться на договорной основе, в режиме реального времени. При проведении такой проверки данных затраты банка увеличиваются, однако по мере налаживания системы обмена информацией и снижения кредитного риска банк будет получать ощутимую отдачу. Блок принятия решений обеспечивает выдачу заключения (на основе системы автоматизированного банковского ритейла) о возможности выдачи кредита и максимально допустимом его размере. С данным блоком работает сотрудник банка, который либо вводит в него анкету нового заёмщика, либо получает ее из торговой точки, где банк осуществляет программу потребительского кредитования.

Рис. 1.2. Схема оценки кредитоспособности физических лиц при использовании «гибридной» модели «скоринг - андеррайтинг»

Исследование методик оценки кредитоспособности физических лиц дает возможность выделить также проблемы, которые необходимо решать на макроуровне:

- отсутствие специального законодательства, регулирующего отношения в сфере потребительского кредитования (эти отношения регулируются законами «О банках и банковской деятельности» и «О защите прав потребителей»);

- отсутствие системы кредитных историй (что позволяет недобросовестным заёмщикам получить несколько кредитов в различных банках без какой-либо проверки их предыдущих кредитных «подвигов»);

- работодатели по-прежнему отдают предпочтение «серым» схемам выплаты вознаграждения своим работникам (в результате заёмщик не может официально подтвердить заявленный уровень доходов, а банк лишается платежеспособного клиента);

- отсутствие для банка простого механизма возврата кредита в случае несостоятельности заёмщика (стоимость таких ошибок очень велика: потеря основной суммы долга, судебные и административные издержки, потерянное время и т.д.);

- необходимость достоверной оценки потенциального заёмщика (неверная классификация порождает проблему обеспечения возврата средств заёмщиком в принудительном порядке);

- отсутствие регистрации залога движимого имущества открывает недобросовестным заёмщикам возможность продать или повторно заложить заложенное имущество;

- проблема оценки реальных возможностей поручителей (не секрет, что российские банки порой решают вопрос снижения кредитных рисков путем простого переноса их на поручителей заёмщика).

В такой ситуации банки, решившиеся на освоение данного рынка, должны:

- располагать консолидированной информацией о клиентах, представленной в унифицированном виде и периодически пополняемой с помощью информации из всех филиалов банка (такое хранилище будет выполнять функцию кредитного бюро);

- адаптировать модель классификации заёмщиков под свои филиалы, что позволит учитывать территориальные особенности и будет способствовать дополнительному снижению риска.

При этом модель классификации рисков должна периодически перестраиваться с учетом новых тенденций рынка. Банки имеют свои наработки для развития кредитования физических лиц, но методики, положенные в их основу, слишком инертны, чтобы адекватно реагировать на динамику рынка, а предлагаемые зарубежные решения слишком дороги - сопоставимы по цене с доходами от потребительского кредитования в сегодняшнем виде. Именно поэтому столь дороги кредиты и так незначителен спрос на них. Увеличение достоверности информации и снижение стоимости кредитов позволит отказаться от практики переноса рисков и затрат на заёмщиков.

2. Анализ системы оценки кредитоспособности заёмщика при ипотечном кредитовании по программам ЗАО «Агентство Бекар» и банков-партнёров

2.1 Современное состояние ипотеки в России и место ЗАО «Агентство Бекар» на российском рынке ипотечного кредитования

Развитие рынка ипотечного кредитования в последние годы было достаточно противоречивым: объемы выдачи ипотечных кредитов росли высокими темпами, несмотря на рост ставок по ипотечным кредитам.

По итогам 2013 года количество прав собственности, зарегистрированных в сделках с жильем, превысило 4,2 млн (на 8,5 % выше уровня 2012 года). Определяющую роль в этом сыграло увеличение доли ипотечных сделок: каждое пятое зарегистрированное право собственности по жилью (более 20 %) приобреталось в счет ипотечного кредита, и данный показатель является самым высоким за всю историю ипотечного кредитования в России. При этом доля ипотечных кредитов на приобретение жилья в новостройках в 2013 году была выше, чем на вторичном рынке (25 % от общего объема).

После длительной стагнации 2009-2012 годов цены на жилье перешли к росту в реальном выражении. К концу 2013 года цены на жилье выросли по сравнению с концом 2012 года на 13 %, в то время как инфляция за этот период составила чуть выше 5 %. Рост цен на жилье в целом соответствовал росту доходов населения и не приводил к сокращению доступности приобретения жилья: значение индекса доступности жилья на первичном и вторичном рынках практически не менялось с начала 2010 года.
В региональном плане рост цен на жилье (индекс выше 100 %) наблюдался на первичном рынке в 77 регионах (лидеры: Мордовия (132 %), Хабаровский край (127 %) и Республика Коми (122 %)), на вторичном рынке - в 80 регионах (лидеры - Магаданская область (144 %), Республика Коми (129 %) и Хабаровский край (128 %)). Падение цен (менее 2 %) было зафиксировано на первичном рынке в трёх регионах (Ивановская область, Адыгея и Дагестан), на вторичном рынке (менее 1 %) - в двух регионах (Кабардино-Балкария и Челябинская область).

Опережающее развитие рынка в 2013 году происходило, скорее всего, за счет спроса будущих периодов, и потенциальные заёмщики спешили приобрести жилье, пока ставки по ипотечным кредитам находились на относительно комфортном для них уровне.

Основную массу выдаваемых ипотечных кредитов в последние годы обеспечивают два участника рынка - Сбербанк (около 45%) и ВТБ24 (около 25%). Доля остальных существенно ниже. Основная доля всех выданных ипотечных кредитов приходится на кредиты, выданные под залог приобретаемой заёмщиком недвижимости.

Рост процентных ставок по депозитам как физических лиц, так и нефинансовых организаций создавал значительное давление на процентные ставки по долгосрочным кредитам в течение всего 2013 года. В итоге к концу года ставки повысили не менее 20 банков. В то же время ряд банков (включая также Абсолютбанк, БЖФ, «ДельтаКредит», Запсимкомбанк и «Уралсиб») ставки понизил. Однако такое снижение было вызвано либо проведением сезонных предновогодних акций, либо необходимостью повышения конкурентоспособности ипотечных программ. В последнем случае корректировке подверглись ставки, которые ранее превышали среднерыночный уровень и были близки к психологической границе ставок для потенциальных заёмщиков, выше которой ставки воспринимались заёмщиками как очень высокие.

Замедление темпов роста рынка на фоне снизившейся потребительской уверенности и роста процентных ставок заставило банки думать над ослаблением требований к заёмщикам. С начала прошлого года наметилась тенденция снижения требований к подтверждению дохода заёмщика и к концу года лидеры рынка - Сбербанк, ВТБ24, «ДельтаКредит» и Росбанк - уже предоставляли ипотечные программы без подтверждения дохода заёмщика отдельной справкой. Такое ослабление требований, в дополнение к значительному числу банков, предлагающих ипотечные кредиты с минимальным первоначальным взносом в 10 %, потенциально увеличивает риски банковской системы, т.к. широкое распространение такой практики среди остальных участников рынка может привести к увеличению доли высокорисковых кредитов в активах банковской системы и, при реализации пессимистического сценария развития экономики, к ощутимым убыткам для всего финансового сектора.

Периодом наибольшего развития ипотеки в России принято считать 2005-2008 гг., когда сильно упали ставки кредитов. В 2008 г. был достигнут пик рынка кредитования - было выдано ипотеки на 655,8 млрд руб. Следующим этапом развития ипотечного рынка стал мировой финансовый кризис 2008 г. Из-за отсутствия доступа к «длинным» деньгам многие банки либо ушли с рынка, либо приостановили свои ипотечные программы.

В течение года движения на рынке ипотеки почти не происходило - кредитов выдавалось крайне мало. После пика в 2008 г. - 655,8 млрд руб. - в 2009 г. было выдано ипотеки всего на 152,5 млрд руб., а ставки поднялись до 14 % и выше.

Однако рынок ипотеки довольно быстро оправился после кризиса. Всего год ставки простояли на высоких отметках, а затем банки снова стали привлекать клиентов, желающих купить жилье в кредит. Уже в 2010 г. было выдано ипотеки примерно в 2 раза больше, чем в кризисный период, - 375 млрд руб.

Осенью 2011 г. банками выдано ипотечных займов на общую сумму 713 млрд руб., а средняя ипотечная ставка достигла минимальных значений за всю историю российской ипотеки - 11,9 %.

В 2012 г. ипотечный рынок превзошел докризисные показатели. По данным аналитического центра Агентства по ипотечному жилищному кредитованию (АИЖК), в настоящее время каждая пятая сделка с жильем в России совершается с помощью ипотеки. Также в стране начали появляться ипотечные программы для отдельных категорий заёмщиков - военнослужащих, получателей материнского капитала, молодых ученых, учителей.

В 2012 г. ипотечное кредитование в нашей стране демонстрировало динамичный рост, даже несмотря на некоторую тенденцию к росту ставок - было выдано 690,7 тыс. ипотечных кредитов на общую сумму 1029 млрд руб., что в 1,3 раза превышает уровень 2011 г. в количественном и в 1,4 - в денежном выражении. Как свидетельствует прогноз АИЖК, выдача ипотечных кредитов в 2013 г. может превысить 1,2 трлн руб.

За первое полугодие 2014 года было выдано 367 398 ипотечных кредитов на общую сумму 627,3 млрд рублей, что в 1,36 раза превышает уровень января - мая 2013 года в количественном и в 1,44 - в денежном выражении.