ПРАКТИЧНИЙ МЕТОД ЕКСПРЕС-ОЦІНКИ ФІНАНСОВИХ МОЖЛИВОСТЕЙ ФІЗИЧНИХ І ЮРИДИЧНИХ ОСІБ
Свобода в прийнятті рішень неминуче супроводжується виникненням ризику можливих втрат. Можна стверджувати, що ризик є зворотним боком свободи підприємництва. Оскільки він пов'язаний з невизначеністю події і може призводити до коливань фінансового результату, ризик-менеджмент для вибору альтернатив розвитку подій потребує методах кількісної оцінки ризиків.
Короткий огляд деяких зарубіжних методів експрес-оцінки
фінансових можливостей клієнтів
Відповідно до останнього Базельською угодою про капітал, відомим як Базель II, для оцінки фінансового стану клієнтів рекомендується стандартний підхід і підхід з точки зору внутрішнього рейтингу (Internal Raitings-based Approach, IRB). Це означає, що Базельський комітет з банківського нагляду врахував думки багатьох фахівців і офіційно затвердив і рекомендував до використання при оцінці фінансового стану клієнтів внутрішньобанківські моделі. Найбільш поширеними є моделі оцінки кредитних ризиків. Перерахуємо деякі відомі зарубіжні підходи до вирішення цього завдання:
а) обчислення очікуваного збитку в умовному безлічі рейтингів;
б) спрощений метод обчислення кредитного ризику, коли розглядається тільки дві події - дефолт позичальника і відсутність дефолту позичальника;
в) підхід, заснований на матриці перехідних ймовірностей, складеної по опублікованими рейтинговими агентствами частотах дефолтів і частотам переходів з однієї рейтингової категорії в іншу;
г) підхід, заснований на вероятностном моделюванні процесів збитків кредитного портфеля;
д) структурний підхід, заснований на моделі теорії опціонів Блека-Шоулса;
е) підхід, заснований на обліку макроекономічних факторів.
Звичайно, існує багато інших методів оцінки якості кредитного портфеля, наприклад дискримінантний аналіз, аналіз головних компонент, моделі ієрархічної класифікації, нейронні мережі та ін Однак ясне економічне обгрунтування одержуваних за цим підходам результатів поки відсутня. Створення захисних стратегій від ризику великих збитків на основі похідних кредитних інструментів в рамках даної статті не розглядається.
Застосування перерахованих зарубіжних підходів в російських умовах поки проблематично і може бути корисно в якості відправної точки при створенні моделей, що враховують російську специфіку.
Хотілося б відзначити, що і зарубіжний метод оцінки ризиків, відомий як VAR-метод, також не є панацеєю від фінансових втрат. Він всього лише допомагає уявити, чи є ризики, яким піддається компанія, тими ризиками, які вона хотіла б на себе взяти або думає, що вона на себе прийняла. VAR не може сказати керуючому компанією, "скільки ризику треба взяти", а може тільки сказати, "скільки ризику вже взято". VAR може і повинен використовуватися не замість, а на додаток до інших методів аналізу ризику, таким, як, наприклад, Shortfall-at-Risk (SAR), або "середня величина збитку", коли цікавляться не тільки величиною капіталу, нижче за яку слід очікувати втрати з певною часткою ймовірності, а й розміром цих втрат.
Проблеми експрес-оцінок фінансових можливостей
клієнтів у Росії
Свобода в прийнятті рішень неминуче супроводжується виникненням ризику можливих втрат. Можна стверджувати, що ризик є зворотним боком свободи підприємництва. Оскільки він пов'язаний з невизначеністю події і може призводити до коливань фінансового результату, ризик-менеджмент для вибору альтернатив розвитку подій потребує методах кількісної оцінки ризиків як у вигляді ймовірностей настання негативних подій, так і у вигляді конкретних фінансових втрат.
Розглянемо деякі напрямки фінансової діяльності в Росії, які схильні до впливу ризиків великих втрат і навіть банкрутств фігурантів цієї діяльності.
Споживче кредитування
Найбільш небезпечною сферою в плані фінансових ризиків, на думку багатьох фахівців, є сфера споживчого кредитування. Споживче кредитування не тільки вигідний, але і дуже небезпечний бізнес, або, як висловлюються деякі фахівці, "бомба сповільненої дії". Дійсно, ризики кредитних організацій (КО) поки не піддаються достовірній оцінці і прогнозуванню. Тому через рік-два, можливо, черговий великий банківський криза відбудеться через масові відмови погашати споживчі кредити. Передумови для цього є. Так, все більше банків приймають на себе серйозні ризики споживчого кредитування, достовірно оцінити які досить складно.
Тим не менш процес споживчого кредитування є все ж таки позитивним і потребує подальшого розвитку. Однак таке гальмується через відсутність єдиної стратегії розвитку банків, непрозорості доходів громадян країни, недосконалість вітчизняного законодавства, недостатнього рівня інформаційного забезпечення КО. Так, існуючим законодавством банк поставлений у дуже важкі умови при оцінці позичальника. Наприклад, щоб витримати нормативний термін розгляду заявки на кредит, банк 4 з 5 днів витрачає на те, щоб зібрати (не те щоб серйозно проаналізувати) необхідний мінімум інформації про платоспроможність клієнта. Тому позичальників доводиться перевіряти всіма доступними способами, інший раз сумнівними з точки зору законодавства. У результаті можна отримати лише інформацію про те, що позичальник не був помічений у шахрайстві, і все.
Перспективність іпотечного кредитування теж ні в кого не викликає сумнівів, так як в його розвитку зацікавлені і населення, і будівельники, і банки. Іпотека представляє собою дуже складний фінансовий механізм, який повинен враховувати інтереси всіх учасників договору. Однак у цих учасників є причини уникати житлового кредитування. Так, продавцеві квартири не треба метушитися - квартиру і так куплять. Вкрай обережно поводяться і покупці, у яких немає кредитної історії, але є "сірі" доходи, а це дуже ускладнює відносини з банком. Наприклад, вимога банку про наявність гаранта, який взяв би на себе можливі матеріальні проблеми покупця, в цьому разі виконати дуже складно. Великі проблеми можуть виникати і у ріелторів через невиконання покупцем вимог банку: угода взагалі може зірватися.
У цілому в цей час ризики банків при споживчому кредитуванні населення поки не піддаються точній оцінці і, отже, прогнозуванню. Тому банки особливо не поспішають видавати населенню позики. Сьогодні більшість банків відчуває гостру потребу у розробці ефективних методів експрес-оцінки фінансових можливостей фізичних та юридичних осіб.
Невизначеність і ризик при кредитуванні.
Застосування скорингу
Головною проблемою банку при кредитуванні клієнтів є притаманна цьому процесу невизначеність. Кому давати кредит і на яких умовах? Як відрізнити відповідальних клієнтів від шахраїв і тих, хто з якихось причин не зможе повернути кредит? Зазначена невизначеність породжується асиметрією інформації, коли банк має набагато менше відомостей про клієнта, ніж сам клієнт. Це означає, що клієнт може приховувати негативну інформацію про себе, що буде призводити до помилок банку в прийнятті рішень про видачу кредитів таким клієнтам.
Згадане вище нова Угода Базельського комітету (Basel II) рекомендує використовувати при кредитуванні підхід, заснований на внутрішніх рейтингах, в наступному вигляді:
- Побудова системи внутрішніх кредитних рейтингів;
- Оцінка кредитоспроможності позичальників і присвоєння їм рейтингів;
- Обчислення для кожного позичальника ймовірності його дефолту (Probability of Default, PD);
- Оцінка суми заборгованості позичальника в момент можливого дефолту (Exposure at Default, EAD);
- Оцінка частки неповернення активів у разі настання дефолту (Loss Given Default, LGD);
- Термін погашення заборгованості (Maturity, М).
Реалізація описаної схеми кредитування можлива при наявності достовірних математичних методів оцінки основного показника - імовірності дефолту позичальника.
Pricewaterhouse Coopers пропонує такий підхід, коли внутрішня система кредитних рейтингів банку порівнюється з міжнародними рейтингами таких компаній, як Moody's чи S & Р. Спочатку беруться міжнародні рейтинги, а потім вони коригуються за показниками конкретного позичальника і різним якісним показникам.
Все вищевикладене говорить про необхідність управління невизначеністю при кредитуванні клієнтів. Розглянемо в цьому плані деякі відомі методи боротьби з невизначеністю [1 - 3].
- При видачі кредиту можна вимагати гарантій у вигляді застави (нерухомість, цінні папери та ін.) Але цей метод економічно невигідний клієнтам, бо це зв'язує їхні кошти.
- Можна вводити різні обмеження: наприклад, обмежити обсяг кредитної лінії або вводити малі терміни виплати боргу. Проте такі заходи приводять до зниження прибутку банку, що невигідно.
- Можна поставити собі за мету компенсувати втрати банку. Здавалося б, це досяжно шляхом завищення процентної ставки. Однак даний крок, навпаки, може призвести до несприятливого відбору клієнтів, коли кредити будуть залучати тих, хто займається високоризикової діяльністю, або тих, хто спочатку не збирається повертати кредит. У цих умовах "низькоризикові" клієнти зовсім відмовляться від кредитів, тому що з їхньої точки зору ці кредити будуть для них занадто дорогими. Таку ситуацію описав відомий американський економіст Штігліц (Stiglitz).
- Можна використовувати експертні методи, засновані на оцінці іміджу клієнта. Але це звужує клієнтуру банку і робить неможливим постановку кредитування на потік. Тут же іноді використовується система бальних оцінок клієнтів, що також є формалізацією ("оцифровування") експертних оцінок клієнтів з усіма їх вадами.
- Найбільш прогресивним методом управління невизначеністю при кредитуванні клієнтів є кількісний розрахунок ризику кредитування того чи іншого клієнта у вигляді ймовірностей його дефолту. Так виникли скорингові моделі (від англ. Score - рахунок), що дозволяють кількісно розраховувати кредитоспроможність клієнта на основі попередньої інформації про нього. Відзначимо, що за допомогою методу експертних оцінок можна обробляти тільки відносно невелика кількість кредитних заявок. У результаті, як правило, створюється одноманітна клієнтська база з заможних клієнтів. Крім того, досвідчених експертів завжди мало (особливо в одному банку), експерти не підлягають "навчання", як на звичайних людей, на них можна впливати і т.д.
Скорингові методи, навпаки, дозволяють обробляти необмежену кількість заявок, сприяють формуванню більш різноманітною клієнтської бази і при наявності ефективних моделей не вимагають особливих навичок персоналу і постійного контролю.
Порівнюючи експертні та скорингові методи оцінки дефолту позичальника, можна стверджувати, що останні володіють більшою точністю і об'єктивністю, в той час як експертні методи занадто орієнтовані на негативні фактори, призводять до одних і тих же результатів незалежно від того, хто ними користується, і пр. Деякі фахівці, і в тому числі автор цих рядків, вважають, що скорингові моделі виконують ті ж завдання, що і люди, тільки більш якісно.
Таким чином, оцінка ризику на основі скорингових моделей - це найкращий метод управління невизначеністю при кредитуванні.
Бюро кредитних історій клієнтів
Одним зі способів зниження кредитних ризиків є спроби створення в Росії бюро кредитних історій (БКІ) позичальників.
Прообраз таких бюро за кордоном з'явився більше 100 років тому, коли англійські кравці почали обмінюватися інформацією про дворянах, що не заплатили за зшиті для них костюми.
Хотілося б відзначити один негативний момент діяльності БКІ. Принципом багатьох бюро є збір від банків - членів бюро негативної інформації. Надання ж позитивної інформації здійснюється на розсуд банку. Негативна інформація є не тільки однобокою, але і неповної, так як дисциплінованих позичальників завжди більше, ніж порушників. Крім того, факт, що який-то позичальник завжди виконував свої зобов'язання за кредитом, зовсім не означає, що і черговий кредит буде їм повністю повернуто. Інформація про бездоганному виконанні позичальником своїх зобов'язань у минулому підвищує тільки апріорну оцінку ймовірності повернення позичальником чергового кредиту, і не більше того! Так, наприклад, якщо який-небудь позичальник брав 7 кредитів і завжди їх вчасно і повністю повертав, то перед видачею йому 8-го апріорна оцінка ймовірності повернення даного кредиту буде становити 0,875 з дисперсією цієї оцінки 0,012. Якщо вказаний позичальник поверне без зауважень і 8-й кредит, то перед видачею йому 9-го апріорна оцінка імовірності повернення цього кредиту зросте до 0,889 і з уже меншою дисперсією - 0,010. Все це означає, що як би надійний не був позичальник, ймовірність повернення ним кредиту за умови впливу великої кількості випадкових факторів ніколи не можна вважати апріорі стовідсотковою.
Всі створені до теперішнього часу недержавні БКІ потребують у методах оцінки кредитних ризиків на основі обмеженої інформації про клієнта, оскільки інформації, необхідної для достовірної оцінки кредитоспроможності клієнта, практично завжди мало. Крім браку інформації про позичальника, існує ще одна складність - забезпечення достовірності даних про клієнта. Надалі, після накопичення в БКІ достатньої інформації про клієнтів, останнім можна буде присвоювати відповідні рейтинги. Тому керівники БКІ заявляють про гостру необхідність розробки для БКІ відповідного програмного забезпечення з оцінки і прогнозу кредитних ризиків [1 - 3].
У цих умовах найбільш перспективним методом оцінки дефолтів клієнтів є скоринг.
На жаль, відсутність у ряді випадків достатнього обсягу даних про клієнта гальмує більш широке впровадження скорингу. Відповідно постає питання про використання всіх наявних відомостей про клієнта. Це означає, що, крім обмежених даних про те, що клієнт брав і завжди вчасно повертав кредити, існує багато якісної і до теперішнього часу не використовуваної інформації про нього, наприклад інформації у вигляді індикаторів дефолту клієнта.
Виходячи з вищесказаного в даній статті розглядається питання комплексування якісної (експертної) і кількісної (експериментальної) інформації про клієнта для підвищення точності оцінки ймовірності дефолту цього клієнта.
Методи оцінки фінансових ризиків за їх індикаторами
Початком оцінки фінансових ризиків за індикаторами є етап виявлення, коли здійснюється необхідна активізація структур ризик-менеджменту і орієнтація їх на роботу з конкретним ризиком або ризиками. Чим раніше розпочнеться цей етап, тим ширше будуть можливості його методів і ефективніше дії менеджменту [4].
Індикатори ризиків являють собою сигнали раннього оповіщення про потенційну негативної ситуації, практично не вимагають організаційних зусиль і фінансових витрат по їх виявленню, ідентифікації і включенню в оперативні цикли ризик-менеджменту. Основне завдання індикаторів - дати інформацію про ініціювання та активізації нестабільних агресивних факторів навколишнього середовища; область дії і спектр може бути дуже широкий, вони повинні грати важливу роль при формуванні закінченого комплексу банківського ризик-менеджменту. Поза сумнівом, використання індикаторів в якості інформаційних інструментів ризик-менеджменту передбачає їх угруповання, класифікацію і ранжування.
Найбільш цікавими для розгляду можливостей застосування індикаторів при оцінці ризиків представляються бізнес-структури, населення (фізичні особи) і банки.
У спеціалізованій літературі є чимало розробок і пропозицій щодо оцінки індикаторів ризиків. Як приклад для проведення розрахунків банківських ризиків при роботі з перерахованими вище клієнтами далі використовуються індикатори ризиків з роботи Ю.Ю. Русанова [4]. У цій роботі показані індикатори ризиків у різних областях і різних ступенів небезпеки. Розглянуто кредитні, депозитні, інвестиційні, процентні, ринкові ризики та ризик ліквідності, а також загальні ризики, що мають техногенне, природне, кримінальне і соціальне походження.
Індикатори банківських ризиків грають у банківському ризик-менеджменті особливу роль, оскільки мають широкий спектр застосування. Банки можуть використовувати їх як по відношенню до своїх клієнтів, так і в якості інформаційних інструментів внутрішнього контролю та аудиту. Крім того, зазначені індикатори можуть застосовувати органи нагляду, клієнти, партнери банків та ін
Свобода в прийнятті рішень неминуче супроводжується виникненням ризику можливих втрат. Можна стверджувати, що ризик є зворотним боком свободи підприємництва. Оскільки він пов'язаний з невизначеністю події і може призводити до коливань фінансового результату, ризик-менеджмент для вибору альтернатив розвитку подій потребує методах кількісної оцінки ризиків.
Короткий огляд деяких зарубіжних методів експрес-оцінки
фінансових можливостей клієнтів
Відповідно до останнього Базельською угодою про капітал, відомим як Базель II, для оцінки фінансового стану клієнтів рекомендується стандартний підхід і підхід з точки зору внутрішнього рейтингу (Internal Raitings-based Approach, IRB). Це означає, що Базельський комітет з банківського нагляду врахував думки багатьох фахівців і офіційно затвердив і рекомендував до використання при оцінці фінансового стану клієнтів внутрішньобанківські моделі. Найбільш поширеними є моделі оцінки кредитних ризиків. Перерахуємо деякі відомі зарубіжні підходи до вирішення цього завдання:
а) обчислення очікуваного збитку в умовному безлічі рейтингів;
б) спрощений метод обчислення кредитного ризику, коли розглядається тільки дві події - дефолт позичальника і відсутність дефолту позичальника;
в) підхід, заснований на матриці перехідних ймовірностей, складеної по опублікованими рейтинговими агентствами частотах дефолтів і частотам переходів з однієї рейтингової категорії в іншу;
г) підхід, заснований на вероятностном моделюванні процесів збитків кредитного портфеля;
д) структурний підхід, заснований на моделі теорії опціонів Блека-Шоулса;
е) підхід, заснований на обліку макроекономічних факторів.
Звичайно, існує багато інших методів оцінки якості кредитного портфеля, наприклад дискримінантний аналіз, аналіз головних компонент, моделі ієрархічної класифікації, нейронні мережі та ін Однак ясне економічне обгрунтування одержуваних за цим підходам результатів поки відсутня. Створення захисних стратегій від ризику великих збитків на основі похідних кредитних інструментів в рамках даної статті не розглядається.
Застосування перерахованих зарубіжних підходів в російських умовах поки проблематично і може бути корисно в якості відправної точки при створенні моделей, що враховують російську специфіку.
Хотілося б відзначити, що і зарубіжний метод оцінки ризиків, відомий як VAR-метод, також не є панацеєю від фінансових втрат. Він всього лише допомагає уявити, чи є ризики, яким піддається компанія, тими ризиками, які вона хотіла б на себе взяти або думає, що вона на себе прийняла. VAR не може сказати керуючому компанією, "скільки ризику треба взяти", а може тільки сказати, "скільки ризику вже взято". VAR може і повинен використовуватися не замість, а на додаток до інших методів аналізу ризику, таким, як, наприклад, Shortfall-at-Risk (SAR), або "середня величина збитку", коли цікавляться не тільки величиною капіталу, нижче за яку слід очікувати втрати з певною часткою ймовірності, а й розміром цих втрат.
Проблеми експрес-оцінок фінансових можливостей
клієнтів у Росії
Свобода в прийнятті рішень неминуче супроводжується виникненням ризику можливих втрат. Можна стверджувати, що ризик є зворотним боком свободи підприємництва. Оскільки він пов'язаний з невизначеністю події і може призводити до коливань фінансового результату, ризик-менеджмент для вибору альтернатив розвитку подій потребує методах кількісної оцінки ризиків як у вигляді ймовірностей настання негативних подій, так і у вигляді конкретних фінансових втрат.
Розглянемо деякі напрямки фінансової діяльності в Росії, які схильні до впливу ризиків великих втрат і навіть банкрутств фігурантів цієї діяльності.
Споживче кредитування
Найбільш небезпечною сферою в плані фінансових ризиків, на думку багатьох фахівців, є сфера споживчого кредитування. Споживче кредитування не тільки вигідний, але і дуже небезпечний бізнес, або, як висловлюються деякі фахівці, "бомба сповільненої дії". Дійсно, ризики кредитних організацій (КО) поки не піддаються достовірній оцінці і прогнозуванню. Тому через рік-два, можливо, черговий великий банківський криза відбудеться через масові відмови погашати споживчі кредити. Передумови для цього є. Так, все більше банків приймають на себе серйозні ризики споживчого кредитування, достовірно оцінити які досить складно.
Тим не менш процес споживчого кредитування є все ж таки позитивним і потребує подальшого розвитку. Однак таке гальмується через відсутність єдиної стратегії розвитку банків, непрозорості доходів громадян країни, недосконалість вітчизняного законодавства, недостатнього рівня інформаційного забезпечення КО. Так, існуючим законодавством банк поставлений у дуже важкі умови при оцінці позичальника. Наприклад, щоб витримати нормативний термін розгляду заявки на кредит, банк 4 з 5 днів витрачає на те, щоб зібрати (не те щоб серйозно проаналізувати) необхідний мінімум інформації про платоспроможність клієнта. Тому позичальників доводиться перевіряти всіма доступними способами, інший раз сумнівними з точки зору законодавства. У результаті можна отримати лише інформацію про те, що позичальник не був помічений у шахрайстві, і все.
Перспективність іпотечного кредитування теж ні в кого не викликає сумнівів, так як в його розвитку зацікавлені і населення, і будівельники, і банки. Іпотека представляє собою дуже складний фінансовий механізм, який повинен враховувати інтереси всіх учасників договору. Однак у цих учасників є причини уникати житлового кредитування. Так, продавцеві квартири не треба метушитися - квартиру і так куплять. Вкрай обережно поводяться і покупці, у яких немає кредитної історії, але є "сірі" доходи, а це дуже ускладнює відносини з банком. Наприклад, вимога банку про наявність гаранта, який взяв би на себе можливі матеріальні проблеми покупця, в цьому разі виконати дуже складно. Великі проблеми можуть виникати і у ріелторів через невиконання покупцем вимог банку: угода взагалі може зірватися.
У цілому в цей час ризики банків при споживчому кредитуванні населення поки не піддаються точній оцінці і, отже, прогнозуванню. Тому банки особливо не поспішають видавати населенню позики. Сьогодні більшість банків відчуває гостру потребу у розробці ефективних методів експрес-оцінки фінансових можливостей фізичних та юридичних осіб.
Невизначеність і ризик при кредитуванні.
Застосування скорингу
Головною проблемою банку при кредитуванні клієнтів є притаманна цьому процесу невизначеність. Кому давати кредит і на яких умовах? Як відрізнити відповідальних клієнтів від шахраїв і тих, хто з якихось причин не зможе повернути кредит? Зазначена невизначеність породжується асиметрією інформації, коли банк має набагато менше відомостей про клієнта, ніж сам клієнт. Це означає, що клієнт може приховувати негативну інформацію про себе, що буде призводити до помилок банку в прийнятті рішень про видачу кредитів таким клієнтам.
Згадане вище нова Угода Базельського комітету (Basel II) рекомендує використовувати при кредитуванні підхід, заснований на внутрішніх рейтингах, в наступному вигляді:
- Побудова системи внутрішніх кредитних рейтингів;
- Оцінка кредитоспроможності позичальників і присвоєння їм рейтингів;
- Обчислення для кожного позичальника ймовірності його дефолту (Probability of Default, PD);
- Оцінка суми заборгованості позичальника в момент можливого дефолту (Exposure at Default, EAD);
- Оцінка частки неповернення активів у разі настання дефолту (Loss Given Default, LGD);
- Термін погашення заборгованості (Maturity, М).
Реалізація описаної схеми кредитування можлива при наявності достовірних математичних методів оцінки основного показника - імовірності дефолту позичальника.
Pricewaterhouse Coopers пропонує такий підхід, коли внутрішня система кредитних рейтингів банку порівнюється з міжнародними рейтингами таких компаній, як Moody's чи S & Р. Спочатку беруться міжнародні рейтинги, а потім вони коригуються за показниками конкретного позичальника і різним якісним показникам.
Все вищевикладене говорить про необхідність управління невизначеністю при кредитуванні клієнтів. Розглянемо в цьому плані деякі відомі методи боротьби з невизначеністю [1 - 3].
- При видачі кредиту можна вимагати гарантій у вигляді застави (нерухомість, цінні папери та ін.) Але цей метод економічно невигідний клієнтам, бо це зв'язує їхні кошти.
- Можна вводити різні обмеження: наприклад, обмежити обсяг кредитної лінії або вводити малі терміни виплати боргу. Проте такі заходи приводять до зниження прибутку банку, що невигідно.
- Можна поставити собі за мету компенсувати втрати банку. Здавалося б, це досяжно шляхом завищення процентної ставки. Однак даний крок, навпаки, може призвести до несприятливого відбору клієнтів, коли кредити будуть залучати тих, хто займається високоризикової діяльністю, або тих, хто спочатку не збирається повертати кредит. У цих умовах "низькоризикові" клієнти зовсім відмовляться від кредитів, тому що з їхньої точки зору ці кредити будуть для них занадто дорогими. Таку ситуацію описав відомий американський економіст Штігліц (Stiglitz).
- Можна використовувати експертні методи, засновані на оцінці іміджу клієнта. Але це звужує клієнтуру банку і робить неможливим постановку кредитування на потік. Тут же іноді використовується система бальних оцінок клієнтів, що також є формалізацією ("оцифровування") експертних оцінок клієнтів з усіма їх вадами.
- Найбільш прогресивним методом управління невизначеністю при кредитуванні клієнтів є кількісний розрахунок ризику кредитування того чи іншого клієнта у вигляді ймовірностей його дефолту. Так виникли скорингові моделі (від англ. Score - рахунок), що дозволяють кількісно розраховувати кредитоспроможність клієнта на основі попередньої інформації про нього. Відзначимо, що за допомогою методу експертних оцінок можна обробляти тільки відносно невелика кількість кредитних заявок. У результаті, як правило, створюється одноманітна клієнтська база з заможних клієнтів. Крім того, досвідчених експертів завжди мало (особливо в одному банку), експерти не підлягають "навчання", як на звичайних людей, на них можна впливати і т.д.
Скорингові методи, навпаки, дозволяють обробляти необмежену кількість заявок, сприяють формуванню більш різноманітною клієнтської бази і при наявності ефективних моделей не вимагають особливих навичок персоналу і постійного контролю.
Порівнюючи експертні та скорингові методи оцінки дефолту позичальника, можна стверджувати, що останні володіють більшою точністю і об'єктивністю, в той час як експертні методи занадто орієнтовані на негативні фактори, призводять до одних і тих же результатів незалежно від того, хто ними користується, і пр. Деякі фахівці, і в тому числі автор цих рядків, вважають, що скорингові моделі виконують ті ж завдання, що і люди, тільки більш якісно.
Таким чином, оцінка ризику на основі скорингових моделей - це найкращий метод управління невизначеністю при кредитуванні.
Бюро кредитних історій клієнтів
Одним зі способів зниження кредитних ризиків є спроби створення в Росії бюро кредитних історій (БКІ) позичальників.
Прообраз таких бюро за кордоном з'явився більше 100 років тому, коли англійські кравці почали обмінюватися інформацією про дворянах, що не заплатили за зшиті для них костюми.
Хотілося б відзначити один негативний момент діяльності БКІ. Принципом багатьох бюро є збір від банків - членів бюро негативної інформації. Надання ж позитивної інформації здійснюється на розсуд банку. Негативна інформація є не тільки однобокою, але і неповної, так як дисциплінованих позичальників завжди більше, ніж порушників. Крім того, факт, що який-то позичальник завжди виконував свої зобов'язання за кредитом, зовсім не означає, що і черговий кредит буде їм повністю повернуто. Інформація про бездоганному виконанні позичальником своїх зобов'язань у минулому підвищує тільки апріорну оцінку ймовірності повернення позичальником чергового кредиту, і не більше того! Так, наприклад, якщо який-небудь позичальник брав 7 кредитів і завжди їх вчасно і повністю повертав, то перед видачею йому 8-го апріорна оцінка ймовірності повернення даного кредиту буде становити 0,875 з дисперсією цієї оцінки 0,012. Якщо вказаний позичальник поверне без зауважень і 8-й кредит, то перед видачею йому 9-го апріорна оцінка імовірності повернення цього кредиту зросте до 0,889 і з уже меншою дисперсією - 0,010. Все це означає, що як би надійний не був позичальник, ймовірність повернення ним кредиту за умови впливу великої кількості випадкових факторів ніколи не можна вважати апріорі стовідсотковою.
Всі створені до теперішнього часу недержавні БКІ потребують у методах оцінки кредитних ризиків на основі обмеженої інформації про клієнта, оскільки інформації, необхідної для достовірної оцінки кредитоспроможності клієнта, практично завжди мало. Крім браку інформації про позичальника, існує ще одна складність - забезпечення достовірності даних про клієнта. Надалі, після накопичення в БКІ достатньої інформації про клієнтів, останнім можна буде присвоювати відповідні рейтинги. Тому керівники БКІ заявляють про гостру необхідність розробки для БКІ відповідного програмного забезпечення з оцінки і прогнозу кредитних ризиків [1 - 3].
У цих умовах найбільш перспективним методом оцінки дефолтів клієнтів є скоринг.
На жаль, відсутність у ряді випадків достатнього обсягу даних про клієнта гальмує більш широке впровадження скорингу. Відповідно постає питання про використання всіх наявних відомостей про клієнта. Це означає, що, крім обмежених даних про те, що клієнт брав і завжди вчасно повертав кредити, існує багато якісної і до теперішнього часу не використовуваної інформації про нього, наприклад інформації у вигляді індикаторів дефолту клієнта.
Виходячи з вищесказаного в даній статті розглядається питання комплексування якісної (експертної) і кількісної (експериментальної) інформації про клієнта для підвищення точності оцінки ймовірності дефолту цього клієнта.
Методи оцінки фінансових ризиків за їх індикаторами
Початком оцінки фінансових ризиків за індикаторами є етап виявлення, коли здійснюється необхідна активізація структур ризик-менеджменту і орієнтація їх на роботу з конкретним ризиком або ризиками. Чим раніше розпочнеться цей етап, тим ширше будуть можливості його методів і ефективніше дії менеджменту [4].
Індикатори ризиків являють собою сигнали раннього оповіщення про потенційну негативної ситуації, практично не вимагають організаційних зусиль і фінансових витрат по їх виявленню, ідентифікації і включенню в оперативні цикли ризик-менеджменту. Основне завдання індикаторів - дати інформацію про ініціювання та активізації нестабільних агресивних факторів навколишнього середовища; область дії і спектр може бути дуже широкий, вони повинні грати важливу роль при формуванні закінченого комплексу банківського ризик-менеджменту. Поза сумнівом, використання індикаторів в якості інформаційних інструментів ризик-менеджменту передбачає їх угруповання, класифікацію і ранжування.
Найбільш цікавими для розгляду можливостей застосування індикаторів при оцінці ризиків представляються бізнес-структури, населення (фізичні особи) і банки.
У спеціалізованій літературі є чимало розробок і пропозицій щодо оцінки індикаторів ризиків. Як приклад для проведення розрахунків банківських ризиків при роботі з перерахованими вище клієнтами далі використовуються індикатори ризиків з роботи Ю.Ю. Русанова [4]. У цій роботі показані індикатори ризиків у різних областях і різних ступенів небезпеки. Розглянуто кредитні, депозитні, інвестиційні, процентні, ринкові ризики та ризик ліквідності, а також загальні ризики, що мають техногенне, природне, кримінальне і соціальне походження.
Індикатори банківських ризиків грають у банківському ризик-менеджменті особливу роль, оскільки мають широкий спектр застосування. Банки можуть використовувати їх як по відношенню до своїх клієнтів, так і в якості інформаційних інструментів внутрішнього контролю та аудиту. Крім того, зазначені індикатори можуть застосовувати органи нагляду, клієнти, партнери банків та ін
Розглянемо тепер можливість кількісної оцінки фінансових ризиків за їх індикаторах.
В якості математичного апарату для розв'язання цього завдання візьмемо теорему Байєса. У загальному випадку ця теорема використовується таким чином. Припустимо, в нашому розпорядженні є декілька несумісних гіпотез Н1, H2, ..., Нn для пояснення певного явища, причому хоча б одна з цих гіпотез повинна пояснювати зазначене явище. Гіпотеза перевіряється за допомогою експерименту. Перед його початком може бути дуже важко визначити апріорні ймовірності даних гіпотез. Експериментатор приписує гіпотезам ймовірності, пропорційні ступеня їх правдоподібності для нього особисто. Метою експерименту є розумна корекція цих додосвідні ймовірностей, результатом досвіду - заміна додосвідні ймовірностей послеопитнимі.
Таким чином, на основі досвіду акумулюються наші відносини до різних гіпотез, при цьому послаблюється ступінь довіри до одних і посилюється віра в інші. І чим більше накопичується підстав для зміни ступеня довіри до різних гіпотез, тим менше залишається свавілля у виборі будь-якої гіпотези.
Припустимо, ми оцінюємо той чи інший ризик. Це значить, що ми повинні визначити ймовірність якогось негативного події. Позначимо його через Q. Для події Q є n індикаторів, які позначимо через Нi (i = 1, ..., n). По суті, ці індикатори є гіпотезами для події Q. Ступінь небезпеки кожного індикатора (гіпотези) оцінюється як "дуже висока", "висока", "середня", "низька", "випадкова".
Переходячи до умовних ймовірностями і позначенням Байєса, запишемо очевидні співвідношення:
Р (Нi) - ймовірність (небезпека) i-го індикатора (гіпотези);
P (Q / Hi) - ймовірність події Q за умови реалізації i-го індикатора (гіпотези);
Р (Нi * Q) = Р (Нi) Р (Q / Hi) - ймовірність перетину i-го індикатора (гіпотези) і події Q, де знак *-логічне "І";
P (Hi / Q) = Р (Нi * Q) / P (Q) - імовірність i-го індикатора (гіпотези) за умови реалізації події Q;
P (Q) = (SUM) P (Hi * Q) - ймовірність події Q, де (SUM) - програмне позначення суми, при i = 1, ..., n.
Таким чином, дані теоретичні вирази для кількісної оцінки ймовірності події Q, що представляє в даній роботі подія негативного характеру, або дефолт клієнта. Наприклад, для кредитного ризику це подія відмови позичальника від виплат за кредитом та ін
В цілому якщо математичні методи оцінки фінансових ризиків дають історичні оцінки цих ризиків, то оцінки фінансових ризиків на основі індикаторів - поточні оцінки цих ризиків. Очевидно, що найбільш достовірні оцінки очікуваних фінансових ризиків можна отримати шляхом комбінування історичних математичних оцінок з поточними індикаторними оцінками фінансових ризиків, що і пропонується нижче.
Комплексні методи оцінки фінансових ризиків
Проблема створення в російських банках систем кредитного скорингу обговорюється вже давно, а у зв'язку з появою стандартів Базеля II це питання набуло особливої актуальності. Зауважимо, що під кредитним скорингом тут розуміється присвоєння кожному позичальнику (клієнтові) кредитного рейтингу у вигляді ймовірності його дефолту в залежності від характеристик і стану цього позичальника (клієнта).
Розглянемо тепер теоретичну можливість комплексування різних імовірнісних оцінок.
Завдання комплексування декількох оцінок ймовірностей появи події Q, позначених тут як qi (i = 1,2, ..., k), полягає у визначенні ймовірності події Q як функції від кількох його попередніх оцінок:
Q = (q1, q2, ..., qk).
В залежності від наявної інформації про дисперсіях оцінок можливі й різні методи їх комплексування. Розглянемо тут лінійний метод комплексування для випадку, коли оцінки qi (i = 1, 2, ..., k) є незміщеними і з відомими дисперсіями D1, D2, ..., Dk. Як оціночної функції застосуємо лінійну комбінацію:
Q = (SUM) aiqi,
де (SUM) - сума від i = 1 до i = k.
Якщо коефіцієнти ai в сумі становлять 1, то комплексна оцінка Q буде несмещенная. Значення коефіцієнтів аi, що забезпечують мінімум дисперсії D для оцінки Q, можна знайти за виразом:
ai = 1/Di [(SUM) 1/Di],
де (SUM), як і вище, - сума від i = 1 до i = k.
Остаточне вираз для комплексування оцінок має вигляд:
Q = (SUM) qi / Di [(SUM) (1/Di)],
де (SUM) - сума від i = 1 до i = k. Дисперсія комплексної оцінки знаходиться за виразом:
D = 1 / [(SUM) (1/Di)],
де (SUM) - як і раніше сума від i = 1 до i = k.
У випадку комплексування двох оцінок, що має місце в даній статті, вираз для комплексування оцінки х з дисперсією D з оцінкою в і
x
дисперсією D має вигляд:
y
(2)
Q = xD / (D + D) + yD (D + D).
y x y x x y
Дисперсія цієї оцінки:
(2)
D = DD / (D + D).
xy x y
Практичні приклади математичних,
індикаторних і комплексних оцінок фінансових ризиків
Розглянемо процеси отримання практичних оцінок для трьох найбільш важливих груп клієнтів: фізичні особи (населення), суб'єкти підприємницької діяльності і банки [4].
1. Фізичні особи
При роботі з фізичними особами існує цілий ряд банківських ризиків, у тому числі кредитний, депозитний, ліквідності, ринковий ризики і загальний ризик, породжуваний природними, кримінальними та іншими факторами. Розглянемо найбільш поширений для фізичних осіб депозитний ризик (ДР).
Фахівці оцінюють ризики щодо їх індикаторами з використанням наступної шкали значущості (небезпеки), вже наведеної нами вище: "дуже висока", "висока", "середня", "низька", "випадкова". Ця шкала значущості індикаторів добре вкладається у шкалу ймовірностей, що має розмірність від 0 до 1. Тому наведену якісну шкалу небезпеки індикаторів ризику можна перевести в шкалу ймовірностей, тобто "оцифрувати" ці індикатори ризику наступним чином: "дуже висока" - коли ймовірність події Q = 0,8; "висока" - при Q = 0,7; " середня "- при Q = 0,5;" низька "- при Q = 0,3;" випадкова "- при Q = 0,1. З використанням цих позначень розглянемо індикатори ДР для фізичних осіб [4].
Індикатори в соціально-політичній сфері:
а) різка зміна соціального статусу як в бік підвищення, так і у бік пониження - ДР "високий", Q = 0,7;
б) зміна соціальної орієнтації - ДР "високий", Q = 0,7;
в) різке посилення або зниження реально проявляється політичної активності - ДР "низький", Q = 0,3;
г) зміна місця роботи зі зміною соціального статусу - ДР "середній", Q = 0,5;
д) зміна соціального стану у зв'язку з браком, спадщиною, що знайшли родичами та ін - ДР "середній", Q = 0,5.
Індикатори в області зайнятості, доходів, майна:
а) перехід (переклад) на менш стабільний статус зайнятості (наприклад, конкурсне обрання, контракт, сезонний контракт, погодинна зайнятість) - ДР "дуже високий", Q = 0,8;
б) зміна статусу місця роботи, форми власності організації - ДР "високий", Q = 0,7;
в) активізація галузевих, регіональних ризиків, ризиків операційного циклу в сфері зайнятості - ДР "високий", Q = 0,7;
г) великі придбання, продажу майна - ДР "середній", Q = 0,5;
д) зміна квартири, місця проживання - ДР "високий", Q = 0,7;
е) крадіжки, пограбування - ДР "середній", Q = 0,5.
Індикатори оточення, сім'ї, кланів:
а) активізація в регіоні проживання угруповань, криміналу, сект (ризик залучення членів сім'ї, їх викрадення та ін) - ДР "високий", Q = 0,7;
б) поява нових родичів (шлюби), що належать до народностям зі специфічними суспільними відносинами, ієрархіями (клани, тейпи, люди та ін), мораллю, правилами поведінки, ставленням до зобов'язань, поняттями честі та ін - ДР "середній - низький" , Q = 0,4;
в) політичні, соціальні, національні, релігійні, можливо природні або техногенні фактори, що змінюють в окремих народностей сімейні та / або фінансові відносини - ДР "середній - низький", Q - 0,4;
г) різкі зміни в сімейному стані та оточенні клієнтів - ДР "низький", Q = 0,8;
д) "критичні" сімейні стану (холостяки, розведені) - ДР "дуже високий", Q = 0,8.
Індикатори фізичного стану, здоров'я:
а) досягнення "критичних" віків - ДР "дуже високий", Q = 0,8;
б) захворювання, у тому числі ближніх родичів, - ДР "високий", Q = 0,7;
в) погіршення екологічної обстановки регіону роботи або проживання, небезпека епідемій та ін - ДР "високий", Q = 0,7;
г) туристичні поїздки в країни з великими ризиками захворювань, особливо маловивчених, - ДР "низький - середній", Q = 0,4.
Кількісну оцінку ДР почнемо з оцінки математичної. До речі, нагадаємо, що математична оцінка за будь-якої попередньої інформації і навіть за її відсутності існує завжди. Приймемо для визначеності, що ми маємо по конкретному депозитом один позитивний і один негативний факт. Тоді Qм = 0,666 і дисперсія цієї оцінки Dм = 0,056.
Перейдемо тепер до кількісної оцінки події Q за вищевикладеним індикаторами цього негативного явища, тобто до оцінки ДР. Випишемо для цього оцінки небезпеки 16 з наявних індикаторів ДР для фізичних осіб: 0,7; 0,7; 0,3; 0,5; 0,5; 0,8; 0,7; 0,7; 0,5; 0,7; 0,5; 0,7; 0,4; 0,4; 0,8; 0,8. "Вага", або значимість, кожного індикатора визначити дуже важко, а на стадії апріорної оцінки практично неможливо. Тому логічно привласнити всіма індикаторами однаковий "вагу", що дорівнює 1 / 16 = 0,063, де 16 - це кількість врахованих індикаторів.
Тепер можна отримати вірогідності кожного індикатора для
реалізації події Q, чи ДР. Провівши обчислення, одержимо ряд
зазначених ймовірностей: 0,044; 0,044; 0,019; 0,032; 0,032; 0,05;
0,044; 0,044; 0,032; 0,044; 0,032; 0,044; 0,025; 0,025; 0,019;
0,05. Підсумовуючи ці ймовірності, отримаємо оцінку ймовірності події
Q, або ймовірність ДР, під впливом усіх розглянутих
і (16)
індикаторів. Отримаємо, що Q = 0,577 і дисперсія цієї оцінки
(16) і
D = 0,0135.
і
Комплексну оцінку ДР знайдемо за вищенаведеними виразами для
Випадку об'єднання двох оцінок: Q = 0,589 і D = 0,014.
k k
Отримана оцінка ДР є максимальною, тому що тут штучно враховано вплив на ДР всіх можливих індикаторів, що в реальній дійсності малоймовірно. Тому при використанні комплексного методу для оцінки ДР в конкретних ситуаціях індикаторів буде менше і оцінки ДР будуть нижчими. Так, наприклад, за наявності чотирьох виявлених індикаторів (0,3; 0,5; 0,7; 0,4) оцінки ДР приймуть значення:
(4) (4)
Q = 0,475 і D = 0,042; Q = 0,562 і D = 0,020.
і і k k
2. Суб'єкти підприємницької діяльності
Зважаючи на велику кількість можливих ризиків у цієї групи, як і у попередньої, розглянемо для неї тільки кредитні ризики (КР). Градації небезпеки індикаторів КР ті ж, що й вище. Крім того, як і для фізичних осіб, розрахуємо КР з п'яти виявленим індикаторами (0,7; 0,7; 0,8; 0,5; 0,6), що більш реально, ніж розрахунок по всіх можливих індикаторів. Інформаційна область:
а) неповна щодо стандартних вимог інформація - КР "дуже високий", Q = 0,8;
б) недотримання термінів подання інформації - КР "дуже високий", Q = 0,8;
в) неповна інформація, примітивні носії - КР "дуже високий", Q = 0,8;
г) помилки арифметичні, логічні, орфографічні - КР "високий", Q = 0,7;
д) неточність інформації при порівнянні з минулими даними, а також по паралельних та альтернативних джерел - КР "високий", Q = 0,7.
Фінансова область:
а) різкі стрибки цін на продукцію підприємства, галузі, суміжних або альтернативних виробництв - КР "високий", Q = 0,7;
б) зростання прямих і непрямих витрат - КР "високий", Q - 0,7;
в) зниження прибутку, в тому числі незаплановане, сезонне - КР "високий", Q = 0,7;
г) неплатежі - дебіторська, кредиторська заборгованість - КР "високий", Q = 0,7;
д) недостатнє фінансування простого відтворення, в тому числі заборгованість по зарплаті, - КР "високий", Q = 0,7;
е) зниження або припинення виплат дивідендів - КР "дуже високий", Q = 0,8;
ж) збільшення в доходах підприємства частки операцій високого ризику (венчурні, спекулятивні, інноваційні) - КР "високий", Q = 0,7.
Ринкова область:
а) зниження обсягів продажів продукції фірми - КР "високий", Q = 0,7;
б) різке скорочення або розширення асортименту продукції фірми - КР "високий", Q = 0,7;
в) вихід на ринок з абсолютно новими видами продукції - КР "високий", Q = 0,7;
г) відхід з окремих сегментів ринку - КР "високий", Q = 0,7;
д) розрив контактів з постійними клієнтами (особливо великими), постачальниками, покупцями - КР "високий", Q = 0,7.
Організаційна та економічна області:
а) ухилення від контактів керівників і відповідальних співробітників фірми - КР "дуже високий", Q = 0,8;
б) часта зміна юридичної адреси фірми - КР "середній", Q = 0,5;
в) основна діяльність фірми поза регіону реєстрації або регіону обслуговуючого банку - КР "високий", Q = 0,7;
г) часте розгляд справ і конфліктів фірми в суді, арбітражі - КР "середній", Q = 0,5;
д) посилення екологічного законодавства в регіоні роботи фірми - КР "дуже високий", Q = 0,8.
На першому етапі отримуємо математичну оцінку КР для конкретного позичальника. Приймемо для цього позичальника, що він один раз брав кредит і повністю і своєчасно його повернув. Використовуючи відомі математичні методи, отримаємо, що для цього випадку математична оцінка КР складе: Qм = 0,5 і її дисперсія Dм = 0,083.
(5)
Далі отримуємо оцінку КР для цього випадку за індикаторами: Q = 0,660 і
і
(5)
D = 0,032 і комплексну оцінку у вигляді Q = 0,548 і D = 0,026.
і kk
3. Банки
Як і вище, розглянемо з ряду можливих тут ризиків тільки один - ризик ліквідності (РЛ). Градації небезпеки аналізованих індикаторів РЛ ті ж. Розрахунки проведемо не для всіх можливих індикаторів РЛ, а тільки для шести (0,8 та 0,5, 0,5, 0,4, 0,3; 0,1) як найбільш реального їх кількості.
Організаційна область:
а) значна наростаюча активність менеджменту банку - РЛ "середній", Q = 0,5;
б) часті контакти з пресою не перших осіб банку, професійно не пов'язаних з банківською діяльністю, - РЛ "дуже високий", Q = 0,8;
в) черги за простроченими вкладами з "чорного ходу" (щоб не псувати солідний вигляд фасаду) - РЛ "дуже високий", Q = 0,8;
г) відсутність спеціального приміщення для куріння і відпочинку (персонал палить і спілкується біля входу, що веде до витоку інформації) - РЛ "високий", Q = 0,7;
д) надмірна "грайливість" банківської реклами, використання нестандартних специфічних носіїв - РЛ "дуже високий", Q = 0,8;
е) використання ексклюзивних благодійних актів у рекламних цілях - РЛ "середній - низький", Q = 0,4;
ж) необгрунтоване захоплення будівництвом (в тому числі житловим) та придбанням представницьких та іміджевих активів (особливо в проблемних ситуаціях) - РЛ "середній - низький", Q = 0,4;
з) часті зміни в складі правління і ради директорів банку - РЛ "низький", Q = 0,3;
і) нечітко встановлені посадові обов'язки персоналу - РЛ "середній", Q = 0,5;
к) соціальна напруженість і трудові спори в колективі - РЛ "низький", Q = 0,3;
л) різке і явно надмірну посилення охорони, зміцнення дверей, вікон та ін - РЛ "середній", Q = 0,5.
Інформаційна область:
а) надмірна конфіденційність, відсутність інформації про стан справ у банку - РЛ "дуже високий", Q = 0,8;
б) відсутність системи поетапного розкриття інформації - РЛ "середній", Q = 0,5;
в) інформація розкрита, але заплутана, перекручена, модифікована - РЛ "середній", Q = 0,5;
г) вимога від клієнтів інформації (часто конфіденційного характеру), не відноситься до банківського продукту, - РЛ "дуже високий", Q - 0,8;
д) значні розбіжності між декларованою спеціалізацією банку і його реальною діяльністю - РЛ "середній", Q = 0,5.
Фінансова область:
а) падіння або різке зростання дивідендів - РЛ "середній", Q = 0,5;
б) часта емісія додаткових випусків акцій (можливо, супроводжуваних низьким рівнем виплат дивідендів) - РЛ "дуже високий", Q = 0,8;
в) нечітка фіксація (розпливчасті формулювання) або множинність баз плаваючих ставок - РЛ "дуже високий", Q = 0,8;
г) пропозиції клієнтам і партнерам про перенесення термінів повернення вкладів чи депозитів без переоформлення договорів та відповідних компенсацій - РЛ "середній - низький", Q = 0,4;
д) різкі скачки або необгрунтоване гальмування зміни рівнів мінливих процентних ставок - РЛ "середній - низький", Q = 0,4.
Оперативна область:
а) черги в операційних залах як наслідок нездатності маневрувати навантаженням персоналу в екстремальні періоди - РЛ "середній", Q = 0,5;
б) великі кредити підприємствам під державним чи кримінальним контролем - РЛ "випадковий", Q = 0,1;
в) відсутність схем виходу з проблемних ситуацій - РЛ "низький", Q = 0,3;
г) розбіжності між рекламними пропозиціями і реальними характеристиками банківських продуктів - РЛ "середній", Q = 0,5;
д) недостатня, неадекватна технічна оснащеність - РЛ "середній", Q = 0,5.
Спочатку оцінюємо РЛ математичними методами. Нехай розглянутий банк 10 разів перевірявся на ліквідність і в двох випадках було зафіксовано порушення ліквідності цього банку. РЛ цього банку складе Qм = 0,273 і дисперсія цієї оцінки Dм = 0,017.
Імовірність РЛ розрахуємо по шести вищенаведеним індикаторами цього
(6) (6)
ризику. Отримаємо: Q = 0,436 і D = 0,031.
і і
Комплексна оцінка РЛ для даного випадку буде мати вигляд:
Q = 0,313 і дисперсія цієї оцінки D = 0,021.
k k
Безсумнівно, перші оцінки фінансових ризиків за цим методом на реальних подіях покажуть його справжню цінність. Можливо, ступеня небезпеки індикаторів ризиків доведеться знизити, але починати краще з максимальних оцінок. Було б доцільним перевірити цей метод оцінки фінансових ризиків на базі експериментального банку. Тим не менш і в цьому вигляді метод можна використовувати таким чином:
а) вести поточні оцінки фінансових ризиків за запропонованим методом паралельно з оцінками фінансових ризиків за методами, прийнятими в даному банку. Порівнюючи результати, можна швидко визначити, який метод краще і гідний впровадження в практику;
б) можна застосовувати метод з використанням двох оцінок. Першою оцінкою буде завжди існуюча математична оцінка. В якості другого можна використовувати суму штрафних балів. Так, якщо виявлений індикатор ризику має ступінь небезпеки "дуже високий", то це 8 штрафних балів, якщо "високий" - 7, "середній" - 5 балів, "низький" - 3 бали і "випадковий" - 1 бал. Чим вищою буде математична оцінка ризику і вище сума штрафних балів, тим більш ймовірний буде фінансовий ризик.
Висновки
1. Запропоновано метод експрес-оцінки фінансових можливостей фізичних (населення) та юридичних (банки, суб'єкти підприємницької діяльності та ін) осіб. Він базується на комплексній скорингової моделі дефолту клієнта, що володіє підвищеною точністю оцінки за рахунок розширення використовуваної інформації про клієнта. Це розширення здійснюється шляхом переказу якісної (експертної) інформації про клієнта у вигляді індикаторів ризику в кількісну форму.
2. Практичне застосування запропонованого методу можна здійснювати за такими етапами:
1) отримання математичних (експериментальних) оцінок дефолту клієнта, які (оцінки) можна отримувати завжди, навіть при повній відсутності інформації про клієнта;
2) переклад якісної інформації у вигляді індикаторів ризику клієнта у кількісну форму;
3) комплектування математичних і індикаторних оцінок і отримання вихідний оцінки ймовірності дефолту клієнта.
3. Поточна комплексна експрес-оцінка ймовірностей дефолтів клієнтів на основі превалюючою експериментальної (математичної) оцінки ймовірностей цих дефолтів дозволяє досить швидко встановити в кількісному вигляді ступінь небезпеки як усіх виявлених індикаторів ризику, так і кожного окремо.
4. Застосування даного методу експрес-оцінки дефолту клієнта актуально за всіма напрямками фінансової діяльності і особливо по лінії споживчого кредитування.
Література
1. Готовчіков І.Ф. Кредитні історії в економіці Росії / / Банківські послуги. 2003. N 6 - 7.
2. Готовчіков І.Ф. Методи зниження асиметричності інформації від кредитних історій позичальників / / Оперативне управління і стратегічний менеджмент в комерційному банку. 2003. N 5.
3. Гусєва А. Кредитні бюро і кредитний скоринг / / Банки та технології. 2004. N 5.
4. Русанов Ю.Ю. Індикатори моніторингу ризиків у банківському менеджменті / / Банківська справа. 2004. N 1.
В якості математичного апарату для розв'язання цього завдання візьмемо теорему Байєса. У загальному випадку ця теорема використовується таким чином. Припустимо, в нашому розпорядженні є декілька несумісних гіпотез Н1, H2, ..., Нn для пояснення певного явища, причому хоча б одна з цих гіпотез повинна пояснювати зазначене явище. Гіпотеза перевіряється за допомогою експерименту. Перед його початком може бути дуже важко визначити апріорні ймовірності даних гіпотез. Експериментатор приписує гіпотезам ймовірності, пропорційні ступеня їх правдоподібності для нього особисто. Метою експерименту є розумна корекція цих додосвідні ймовірностей, результатом досвіду - заміна додосвідні ймовірностей послеопитнимі.
Таким чином, на основі досвіду акумулюються наші відносини до різних гіпотез, при цьому послаблюється ступінь довіри до одних і посилюється віра в інші. І чим більше накопичується підстав для зміни ступеня довіри до різних гіпотез, тим менше залишається свавілля у виборі будь-якої гіпотези.
Припустимо, ми оцінюємо той чи інший ризик. Це значить, що ми повинні визначити ймовірність якогось негативного події. Позначимо його через Q. Для події Q є n індикаторів, які позначимо через Нi (i = 1, ..., n). По суті, ці індикатори є гіпотезами для події Q. Ступінь небезпеки кожного індикатора (гіпотези) оцінюється як "дуже висока", "висока", "середня", "низька", "випадкова".
Переходячи до умовних ймовірностями і позначенням Байєса, запишемо очевидні співвідношення:
Р (Нi) - ймовірність (небезпека) i-го індикатора (гіпотези);
P (Q / Hi) - ймовірність події Q за умови реалізації i-го індикатора (гіпотези);
Р (Нi * Q) = Р (Нi) Р (Q / Hi) - ймовірність перетину i-го індикатора (гіпотези) і події Q, де знак *-логічне "І";
P (Hi / Q) = Р (Нi * Q) / P (Q) - імовірність i-го індикатора (гіпотези) за умови реалізації події Q;
P (Q) = (SUM) P (Hi * Q) - ймовірність події Q, де (SUM) - програмне позначення суми, при i = 1, ..., n.
Таким чином, дані теоретичні вирази для кількісної оцінки ймовірності події Q, що представляє в даній роботі подія негативного характеру, або дефолт клієнта. Наприклад, для кредитного ризику це подія відмови позичальника від виплат за кредитом та ін
В цілому якщо математичні методи оцінки фінансових ризиків дають історичні оцінки цих ризиків, то оцінки фінансових ризиків на основі індикаторів - поточні оцінки цих ризиків. Очевидно, що найбільш достовірні оцінки очікуваних фінансових ризиків можна отримати шляхом комбінування історичних математичних оцінок з поточними індикаторними оцінками фінансових ризиків, що і пропонується нижче.
Комплексні методи оцінки фінансових ризиків
Проблема створення в російських банках систем кредитного скорингу обговорюється вже давно, а у зв'язку з появою стандартів Базеля II це питання набуло особливої актуальності. Зауважимо, що під кредитним скорингом тут розуміється присвоєння кожному позичальнику (клієнтові) кредитного рейтингу у вигляді ймовірності його дефолту в залежності від характеристик і стану цього позичальника (клієнта).
Розглянемо тепер теоретичну можливість комплексування різних імовірнісних оцінок.
Завдання комплексування декількох оцінок ймовірностей появи події Q, позначених тут як qi (i = 1,2, ..., k), полягає у визначенні ймовірності події Q як функції від кількох його попередніх оцінок:
Q = (q1, q2, ..., qk).
В залежності від наявної інформації про дисперсіях оцінок можливі й різні методи їх комплексування. Розглянемо тут лінійний метод комплексування для випадку, коли оцінки qi (i = 1, 2, ..., k) є незміщеними і з відомими дисперсіями D1, D2, ..., Dk. Як оціночної функції застосуємо лінійну комбінацію:
Q = (SUM) aiqi,
де (SUM) - сума від i = 1 до i = k.
Якщо коефіцієнти ai в сумі становлять 1, то комплексна оцінка Q буде несмещенная. Значення коефіцієнтів аi, що забезпечують мінімум дисперсії D для оцінки Q, можна знайти за виразом:
ai = 1/Di [(SUM) 1/Di],
де (SUM), як і вище, - сума від i = 1 до i = k.
Остаточне вираз для комплексування оцінок має вигляд:
Q = (SUM) qi / Di [(SUM) (1/Di)],
де (SUM) - сума від i = 1 до i = k. Дисперсія комплексної оцінки знаходиться за виразом:
D = 1 / [(SUM) (1/Di)],
де (SUM) - як і раніше сума від i = 1 до i = k.
У випадку комплексування двох оцінок, що має місце в даній статті, вираз для комплексування оцінки х з дисперсією D з оцінкою в і
x
дисперсією D має вигляд:
y
(2)
Q = xD / (D + D) + yD (D + D).
y x y x x y
Дисперсія цієї оцінки:
(2)
D = DD / (D + D).
xy x y
Практичні приклади математичних,
індикаторних і комплексних оцінок фінансових ризиків
Розглянемо процеси отримання практичних оцінок для трьох найбільш важливих груп клієнтів: фізичні особи (населення), суб'єкти підприємницької діяльності і банки [4].
1. Фізичні особи
При роботі з фізичними особами існує цілий ряд банківських ризиків, у тому числі кредитний, депозитний, ліквідності, ринковий ризики і загальний ризик, породжуваний природними, кримінальними та іншими факторами. Розглянемо найбільш поширений для фізичних осіб депозитний ризик (ДР).
Фахівці оцінюють ризики щодо їх індикаторами з використанням наступної шкали значущості (небезпеки), вже наведеної нами вище: "дуже висока", "висока", "середня", "низька", "випадкова". Ця шкала значущості індикаторів добре вкладається у шкалу ймовірностей, що має розмірність від 0 до 1. Тому наведену якісну шкалу небезпеки індикаторів ризику можна перевести в шкалу ймовірностей, тобто "оцифрувати" ці індикатори ризику наступним чином: "дуже висока" - коли ймовірність події Q = 0,8; "висока" - при Q = 0,7; " середня "- при Q = 0,5;" низька "- при Q = 0,3;" випадкова "- при Q = 0,1. З використанням цих позначень розглянемо індикатори ДР для фізичних осіб [4].
Індикатори в соціально-політичній сфері:
а) різка зміна соціального статусу як в бік підвищення, так і у бік пониження - ДР "високий", Q = 0,7;
б) зміна соціальної орієнтації - ДР "високий", Q = 0,7;
в) різке посилення або зниження реально проявляється політичної активності - ДР "низький", Q = 0,3;
г) зміна місця роботи зі зміною соціального статусу - ДР "середній", Q = 0,5;
д) зміна соціального стану у зв'язку з браком, спадщиною, що знайшли родичами та ін - ДР "середній", Q = 0,5.
Індикатори в області зайнятості, доходів, майна:
а) перехід (переклад) на менш стабільний статус зайнятості (наприклад, конкурсне обрання, контракт, сезонний контракт, погодинна зайнятість) - ДР "дуже високий", Q = 0,8;
б) зміна статусу місця роботи, форми власності організації - ДР "високий", Q = 0,7;
в) активізація галузевих, регіональних ризиків, ризиків операційного циклу в сфері зайнятості - ДР "високий", Q = 0,7;
г) великі придбання, продажу майна - ДР "середній", Q = 0,5;
д) зміна квартири, місця проживання - ДР "високий", Q = 0,7;
е) крадіжки, пограбування - ДР "середній", Q = 0,5.
Індикатори оточення, сім'ї, кланів:
а) активізація в регіоні проживання угруповань, криміналу, сект (ризик залучення членів сім'ї, їх викрадення та ін) - ДР "високий", Q = 0,7;
б) поява нових родичів (шлюби), що належать до народностям зі специфічними суспільними відносинами, ієрархіями (клани, тейпи, люди та ін), мораллю, правилами поведінки, ставленням до зобов'язань, поняттями честі та ін - ДР "середній - низький" , Q = 0,4;
в) політичні, соціальні, національні, релігійні, можливо природні або техногенні фактори, що змінюють в окремих народностей сімейні та / або фінансові відносини - ДР "середній - низький", Q - 0,4;
г) різкі зміни в сімейному стані та оточенні клієнтів - ДР "низький", Q = 0,8;
д) "критичні" сімейні стану (холостяки, розведені) - ДР "дуже високий", Q = 0,8.
Індикатори фізичного стану, здоров'я:
а) досягнення "критичних" віків - ДР "дуже високий", Q = 0,8;
б) захворювання, у тому числі ближніх родичів, - ДР "високий", Q = 0,7;
в) погіршення екологічної обстановки регіону роботи або проживання, небезпека епідемій та ін - ДР "високий", Q = 0,7;
г) туристичні поїздки в країни з великими ризиками захворювань, особливо маловивчених, - ДР "низький - середній", Q = 0,4.
Кількісну оцінку ДР почнемо з оцінки математичної. До речі, нагадаємо, що математична оцінка за будь-якої попередньої інформації і навіть за її відсутності існує завжди. Приймемо для визначеності, що ми маємо по конкретному депозитом один позитивний і один негативний факт. Тоді Qм = 0,666 і дисперсія цієї оцінки Dм = 0,056.
Перейдемо тепер до кількісної оцінки події Q за вищевикладеним індикаторами цього негативного явища, тобто до оцінки ДР. Випишемо для цього оцінки небезпеки 16 з наявних індикаторів ДР для фізичних осіб: 0,7; 0,7; 0,3; 0,5; 0,5; 0,8; 0,7; 0,7; 0,5; 0,7; 0,5; 0,7; 0,4; 0,4; 0,8; 0,8. "Вага", або значимість, кожного індикатора визначити дуже важко, а на стадії апріорної оцінки практично неможливо. Тому логічно привласнити всіма індикаторами однаковий "вагу", що дорівнює 1 / 16 = 0,063, де 16 - це кількість врахованих індикаторів.
Тепер можна отримати вірогідності кожного індикатора для
реалізації події Q, чи ДР. Провівши обчислення, одержимо ряд
зазначених ймовірностей: 0,044; 0,044; 0,019; 0,032; 0,032; 0,05;
0,044; 0,044; 0,032; 0,044; 0,032; 0,044; 0,025; 0,025; 0,019;
0,05. Підсумовуючи ці ймовірності, отримаємо оцінку ймовірності події
Q, або ймовірність ДР, під впливом усіх розглянутих
і (16)
індикаторів. Отримаємо, що Q = 0,577 і дисперсія цієї оцінки
(16) і
D = 0,0135.
і
Комплексну оцінку ДР знайдемо за вищенаведеними виразами для
Випадку об'єднання двох оцінок: Q = 0,589 і D = 0,014.
k k
Отримана оцінка ДР є максимальною, тому що тут штучно враховано вплив на ДР всіх можливих індикаторів, що в реальній дійсності малоймовірно. Тому при використанні комплексного методу для оцінки ДР в конкретних ситуаціях індикаторів буде менше і оцінки ДР будуть нижчими. Так, наприклад, за наявності чотирьох виявлених індикаторів (0,3; 0,5; 0,7; 0,4) оцінки ДР приймуть значення:
(4) (4)
Q = 0,475 і D = 0,042; Q = 0,562 і D = 0,020.
і і k k
2. Суб'єкти підприємницької діяльності
Зважаючи на велику кількість можливих ризиків у цієї групи, як і у попередньої, розглянемо для неї тільки кредитні ризики (КР). Градації небезпеки індикаторів КР ті ж, що й вище. Крім того, як і для фізичних осіб, розрахуємо КР з п'яти виявленим індикаторами (0,7; 0,7; 0,8; 0,5; 0,6), що більш реально, ніж розрахунок по всіх можливих індикаторів. Інформаційна область:
а) неповна щодо стандартних вимог інформація - КР "дуже високий", Q = 0,8;
б) недотримання термінів подання інформації - КР "дуже високий", Q = 0,8;
в) неповна інформація, примітивні носії - КР "дуже високий", Q = 0,8;
г) помилки арифметичні, логічні, орфографічні - КР "високий", Q = 0,7;
д) неточність інформації при порівнянні з минулими даними, а також по паралельних та альтернативних джерел - КР "високий", Q = 0,7.
Фінансова область:
а) різкі стрибки цін на продукцію підприємства, галузі, суміжних або альтернативних виробництв - КР "високий", Q = 0,7;
б) зростання прямих і непрямих витрат - КР "високий", Q - 0,7;
в) зниження прибутку, в тому числі незаплановане, сезонне - КР "високий", Q = 0,7;
г) неплатежі - дебіторська, кредиторська заборгованість - КР "високий", Q = 0,7;
д) недостатнє фінансування простого відтворення, в тому числі заборгованість по зарплаті, - КР "високий", Q = 0,7;
е) зниження або припинення виплат дивідендів - КР "дуже високий", Q = 0,8;
ж) збільшення в доходах підприємства частки операцій високого ризику (венчурні, спекулятивні, інноваційні) - КР "високий", Q = 0,7.
Ринкова область:
а) зниження обсягів продажів продукції фірми - КР "високий", Q = 0,7;
б) різке скорочення або розширення асортименту продукції фірми - КР "високий", Q = 0,7;
в) вихід на ринок з абсолютно новими видами продукції - КР "високий", Q = 0,7;
г) відхід з окремих сегментів ринку - КР "високий", Q = 0,7;
д) розрив контактів з постійними клієнтами (особливо великими), постачальниками, покупцями - КР "високий", Q = 0,7.
Організаційна та економічна області:
а) ухилення від контактів керівників і відповідальних співробітників фірми - КР "дуже високий", Q = 0,8;
б) часта зміна юридичної адреси фірми - КР "середній", Q = 0,5;
в) основна діяльність фірми поза регіону реєстрації або регіону обслуговуючого банку - КР "високий", Q = 0,7;
г) часте розгляд справ і конфліктів фірми в суді, арбітражі - КР "середній", Q = 0,5;
д) посилення екологічного законодавства в регіоні роботи фірми - КР "дуже високий", Q = 0,8.
На першому етапі отримуємо математичну оцінку КР для конкретного позичальника. Приймемо для цього позичальника, що він один раз брав кредит і повністю і своєчасно його повернув. Використовуючи відомі математичні методи, отримаємо, що для цього випадку математична оцінка КР складе: Qм = 0,5 і її дисперсія Dм = 0,083.
(5)
Далі отримуємо оцінку КР для цього випадку за індикаторами: Q = 0,660 і
і
(5)
D = 0,032 і комплексну оцінку у вигляді Q = 0,548 і D = 0,026.
і kk
3. Банки
Як і вище, розглянемо з ряду можливих тут ризиків тільки один - ризик ліквідності (РЛ). Градації небезпеки аналізованих індикаторів РЛ ті ж. Розрахунки проведемо не для всіх можливих індикаторів РЛ, а тільки для шести (0,8 та 0,5, 0,5, 0,4, 0,3; 0,1) як найбільш реального їх кількості.
Організаційна область:
а) значна наростаюча активність менеджменту банку - РЛ "середній", Q = 0,5;
б) часті контакти з пресою не перших осіб банку, професійно не пов'язаних з банківською діяльністю, - РЛ "дуже високий", Q = 0,8;
в) черги за простроченими вкладами з "чорного ходу" (щоб не псувати солідний вигляд фасаду) - РЛ "дуже високий", Q = 0,8;
г) відсутність спеціального приміщення для куріння і відпочинку (персонал палить і спілкується біля входу, що веде до витоку інформації) - РЛ "високий", Q = 0,7;
д) надмірна "грайливість" банківської реклами, використання нестандартних специфічних носіїв - РЛ "дуже високий", Q = 0,8;
е) використання ексклюзивних благодійних актів у рекламних цілях - РЛ "середній - низький", Q = 0,4;
ж) необгрунтоване захоплення будівництвом (в тому числі житловим) та придбанням представницьких та іміджевих активів (особливо в проблемних ситуаціях) - РЛ "середній - низький", Q = 0,4;
з) часті зміни в складі правління і ради директорів банку - РЛ "низький", Q = 0,3;
і) нечітко встановлені посадові обов'язки персоналу - РЛ "середній", Q = 0,5;
к) соціальна напруженість і трудові спори в колективі - РЛ "низький", Q = 0,3;
л) різке і явно надмірну посилення охорони, зміцнення дверей, вікон та ін - РЛ "середній", Q = 0,5.
Інформаційна область:
а) надмірна конфіденційність, відсутність інформації про стан справ у банку - РЛ "дуже високий", Q = 0,8;
б) відсутність системи поетапного розкриття інформації - РЛ "середній", Q = 0,5;
в) інформація розкрита, але заплутана, перекручена, модифікована - РЛ "середній", Q = 0,5;
г) вимога від клієнтів інформації (часто конфіденційного характеру), не відноситься до банківського продукту, - РЛ "дуже високий", Q - 0,8;
д) значні розбіжності між декларованою спеціалізацією банку і його реальною діяльністю - РЛ "середній", Q = 0,5.
Фінансова область:
а) падіння або різке зростання дивідендів - РЛ "середній", Q = 0,5;
б) часта емісія додаткових випусків акцій (можливо, супроводжуваних низьким рівнем виплат дивідендів) - РЛ "дуже високий", Q = 0,8;
в) нечітка фіксація (розпливчасті формулювання) або множинність баз плаваючих ставок - РЛ "дуже високий", Q = 0,8;
г) пропозиції клієнтам і партнерам про перенесення термінів повернення вкладів чи депозитів без переоформлення договорів та відповідних компенсацій - РЛ "середній - низький", Q = 0,4;
д) різкі скачки або необгрунтоване гальмування зміни рівнів мінливих процентних ставок - РЛ "середній - низький", Q = 0,4.
Оперативна область:
а) черги в операційних залах як наслідок нездатності маневрувати навантаженням персоналу в екстремальні періоди - РЛ "середній", Q = 0,5;
б) великі кредити підприємствам під державним чи кримінальним контролем - РЛ "випадковий", Q = 0,1;
в) відсутність схем виходу з проблемних ситуацій - РЛ "низький", Q = 0,3;
г) розбіжності між рекламними пропозиціями і реальними характеристиками банківських продуктів - РЛ "середній", Q = 0,5;
д) недостатня, неадекватна технічна оснащеність - РЛ "середній", Q = 0,5.
Спочатку оцінюємо РЛ математичними методами. Нехай розглянутий банк 10 разів перевірявся на ліквідність і в двох випадках було зафіксовано порушення ліквідності цього банку. РЛ цього банку складе Qм = 0,273 і дисперсія цієї оцінки Dм = 0,017.
Імовірність РЛ розрахуємо по шести вищенаведеним індикаторами цього
(6) (6)
ризику. Отримаємо: Q = 0,436 і D = 0,031.
і і
Комплексна оцінка РЛ для даного випадку буде мати вигляд:
Q = 0,313 і дисперсія цієї оцінки D = 0,021.
k k
Безсумнівно, перші оцінки фінансових ризиків за цим методом на реальних подіях покажуть його справжню цінність. Можливо, ступеня небезпеки індикаторів ризиків доведеться знизити, але починати краще з максимальних оцінок. Було б доцільним перевірити цей метод оцінки фінансових ризиків на базі експериментального банку. Тим не менш і в цьому вигляді метод можна використовувати таким чином:
а) вести поточні оцінки фінансових ризиків за запропонованим методом паралельно з оцінками фінансових ризиків за методами, прийнятими в даному банку. Порівнюючи результати, можна швидко визначити, який метод краще і гідний впровадження в практику;
б) можна застосовувати метод з використанням двох оцінок. Першою оцінкою буде завжди існуюча математична оцінка. В якості другого можна використовувати суму штрафних балів. Так, якщо виявлений індикатор ризику має ступінь небезпеки "дуже високий", то це 8 штрафних балів, якщо "високий" - 7, "середній" - 5 балів, "низький" - 3 бали і "випадковий" - 1 бал. Чим вищою буде математична оцінка ризику і вище сума штрафних балів, тим більш ймовірний буде фінансовий ризик.
Висновки
1. Запропоновано метод експрес-оцінки фінансових можливостей фізичних (населення) та юридичних (банки, суб'єкти підприємницької діяльності та ін) осіб. Він базується на комплексній скорингової моделі дефолту клієнта, що володіє підвищеною точністю оцінки за рахунок розширення використовуваної інформації про клієнта. Це розширення здійснюється шляхом переказу якісної (експертної) інформації про клієнта у вигляді індикаторів ризику в кількісну форму.
2. Практичне застосування запропонованого методу можна здійснювати за такими етапами:
1) отримання математичних (експериментальних) оцінок дефолту клієнта, які (оцінки) можна отримувати завжди, навіть при повній відсутності інформації про клієнта;
2) переклад якісної інформації у вигляді індикаторів ризику клієнта у кількісну форму;
3) комплектування математичних і індикаторних оцінок і отримання вихідний оцінки ймовірності дефолту клієнта.
3. Поточна комплексна експрес-оцінка ймовірностей дефолтів клієнтів на основі превалюючою експериментальної (математичної) оцінки ймовірностей цих дефолтів дозволяє досить швидко встановити в кількісному вигляді ступінь небезпеки як усіх виявлених індикаторів ризику, так і кожного окремо.
4. Застосування даного методу експрес-оцінки дефолту клієнта актуально за всіма напрямками фінансової діяльності і особливо по лінії споживчого кредитування.
Література
1. Готовчіков І.Ф. Кредитні історії в економіці Росії / / Банківські послуги. 2003. N 6 - 7.
2. Готовчіков І.Ф. Методи зниження асиметричності інформації від кредитних історій позичальників / / Оперативне управління і стратегічний менеджмент в комерційному банку. 2003. N 5.
3. Гусєва А. Кредитні бюро і кредитний скоринг / / Банки та технології. 2004. N 5.
4. Русанов Ю.Ю. Індикатори моніторингу ризиків у банківському менеджменті / / Банківська справа. 2004. N 1.