Оценка кредитоспособности заемщиков БИНБАНК методами нейросетевого моделирования
Дипломная работа - Компьютеры, программирование
Другие дипломы по предмету Компьютеры, программирование
озможных сторон деятельности заемщика позволяет увидеть те факторы, которые в будущем могут оказать существенное влияние на уровень кредитного риска [26].
.2 Подходы к оценке кредитоспособности заемщиков
Изложенные критерии оценки кредитоспособности клиента банка определяют содержание ее оценки. Можно выделить следующие параметры оценки:
Качественная оценка (текущая и прогнозная)
Оценка правоспособности и кредитной истории;
Оценка обеспечения;
Оценка качества управления;
Оценка внешних условий;
Количественная оценка (текущая и прогнозная)
Оценка финансового состояния предприятия.
Стоит отметить, что в большинстве случаев, количественная оценка включает в себя раiет таких показателей как коэффициенты ликвидности, коэффициенты финансовой устойчивости и платежеспособности, коэффициенты деловой активности и коэффициенты рентабельности. При этом, оценку кредитоспособности проводят в комплексе, расiитывая как количественные показатели, так и проводя качественную оценку заемщика.
Теперь перейдем непосредственно к методам оценки кредитоспособности. При этом согласно многим авторам, принято выделять следующие методы оценки кредитоспособности [8]:
Эконометрические модели оценки
Модель Альтмана;
Модель Чессера;
Модель Банка Франции;
Модель Бивера.
Экспертные модели (рейтинги);
Нейронные сети;
Оптимизационные модели;
Гибридные (комплексные) системы.
Рассмотрим некоторые из них.
Рейтинговая оценка расiитывается путем умножения значения показателя на коэффициент значимости данного показателя в интегральном показателе. В мировой практике при оценке кредитоспособности на основе системы финансовых коэффициентов применяются в основном следующие группы коэффициентов: показатели ликвидности, финансовой устойчивости, эффективности производства и показатели деловой активности. При этом происходит переiет качественной оценки в количественную. Происходит раiет комплексного результата уровня риска. Также, раiет рейтинговой оценки помимо финансового состояния направлен на кредитную историю, менеджмент предприятия, предлагаемое обеспечение и анализ рынка. Однако раiет некоторых коэффициентов сложен и требует применения специальных методов. На практике каждый коммерческий банк выбирает для себя определенные коэффициенты и решает вопросы, связанные с методикой их раiета. Этот подход позволяет охарактеризовать финансовое состояние заемщика на основе показателя-рейтинга, расiитываемого в баллах. После раiета, банк определяет класс заемщика, который принимается банком во внимание при разработке шкалы процентных ставок, определении условий кредитования, установлении режима кредитования.
Модификацией рейтинга является скоринг. Данный тип оценки был придуман для отбора заемщиков по потребительскому кредиту. В формуле рейтинговой оценки вместо значения показателя используется его частная балльная оценка. Далее, для каждого показателя определяется несколько интервалов значений, каждому интервалу приписывается определенное количество баллов. Если расiитанный рейтинг ниже значения, заранее установленного банком, то такому заемщику будет отказано в кредите.
Следующий рассматриваемый способ оценки - эконометрические модели. Данные модели строились на основе линейного и многомерного дискриминантного анализа, регрессионного анализа. В большинстве случаев, это - логит и пробит-модели, которые применялись для определения вероятности дефолта и были построены от нескольких независимых переменных. Таким образом, данные модели предполагали получение вероятности наступления какого-либо события, чаще всего - дефолта заемщика. Наиболее типичными эконометрическими моделями являются модели Альтмана и Чессера, которые включают следующие показатели: отношение собственных оборотных средств к сумме активов; отношение реинвестируемой прибыли к сумме активов; отношение рыночной стоимости акций к заемному капиталу; отношение выручки от реализации к сумме активов (Шеремет, 2001).
В данных моделях используется дискриминантная функция, учитывающая факторы, которые характеризуют финансовое состояние заемщика. Также данная функция учитывает коэффициенты регрессии, которые расiитываются в результате статистической обработки данных по выборке фирм, которые либо обанкротились, либо выжили в течение некоторого определенного времени. В результате, оценка, расiитанная с помощью данного метода, является сигналом для предупреждения банкротства фирмы.
Модель Альтмана позволяет дать достаточно точный прогноз банкротства на два-три года вперед. Модель Чессера позволяет прогнозировать невыполнение клиентом своих обязательств по кредитному договору, включающие уплату процентов, возврат основной суммы кредита, сроки погашения и др. Однако, построение в российских условиях подобных моделей достаточно сложно из-за отсутствия статистических данных о банкротстве организаций и постоянного изменения нормативной базы в области банкротства. Более того, расiитывая таким образом кредитоспособность, банк не учитывает индивидуальных особенностей предприятия, поскольку раiет происходит по статистической выборке.
Следующий способ оценки кредитоспособности - комплексные модели, в рамках анализа которых возможно сочетание количественных и качественных характеристик заемщика. Их сутью является статистическое оценивание и