Современные методы оценки кредитоспособности заемщика
Дипломная работа - Банковское дело
Другие дипломы по предмету Банковское дело
?ая потребность в финансировании (12-13-14+15+16+17+18)
Требования по финансированию
. Краткосрочные кредиты: уменьшение (-) или прирост(+) по сравнению с предшествующем периодом
. Среднесрочные и долгосрочные кредиты: уменьшение (-) или прирост(+)
. Увеличение(+) или уменьшение(-) уставного фонда
Рейтинг качества кредита
Рейтинг основан на оценке привлекательности кредитной заявки для банка с точки зрения определения возможности погашения заемщиком ссудной задолженности.
А. Назначение и Сумма Кредита Баллы
. Назначение разумно и сумма полностью оправдана во всех отношениях 20
. Назначение сомнительно, сумма приемлема 15
. Назначение неубедительно, сумма проблематична 8
В. Финансовое положение претендента на кредит
1. Очень сильное текущее и прежнее финансовое положение, сильный и стабильный приток средств 40
. Хорошее финансовое положение, сильный денежный поток 30
. Приемлемое финансовое положение, неустойчивый денежный поток 20
. Невысокая прибыль в прошлом, слабый денежный поток 10
. Недавно много потерял, денежный поток слабый 4
С. Залог
1. Не нужен залог или предоставляется обширный денежный залог 30
. Значительный ликвидный залог 25
. Достаточный залог приемлемой ликвидности 20
. Достаточный залог, но ограниченной ликвидности 15
. Недостаточный залог невысокого качества 8
. Нет приемлемого залога 2
D. Срок и схема погашения
1. Краткосрочный, самоликвидирующийся, хороший вторичный источник 30
. Среднесрочный, погашение частями, мощный денежный поток 25
. Среднесрочный, с погашением одним платежом, долгосрочный со средним денежным потоком 20
. Долгосрочный, погашаемый по частям, неуверенность в поступлениях 12
. Долгосрочный, назначение сомнительно, вторичных источников нет 5
Е. Кредитная информация на заемщика
1. Великолепные отношения в прошлом с заемщиком 25
. Хорошие кредитные отзывы из надежных источников 20
. Ограниченные отзывы, нет негативной информации 15
. Нет отзывов 9
. Неблагоприятные отзывы 0
Г. Взаимоотношения с заемщиком
1. Существуют постоянные выгодные отношения 10
. Существуют посредственные отношения или никаких 4
. Банк несет потери на отношениях с заемщиком 2
С. Цена кредита
1. Выше обычного для такого качества кредита 8
. В соответствии с качеством кредита 5
. Ниже обычного для такого качества кредита 0
Рейтинг кредита на основе общей суммы баллов
1. Наилучший 163-140
. Высокого качества 139-118
. Удовлетворительный 117-85
. Предельный 84-65
. Хуже предельного 64 и ниже
В практике российских банков рейтинг заемщика устанавливается, как правило, на основе определения класса заемщика. Первоклассным заемщиком считаются клиенты банка с наиболее высокими показателями финансового состояния.
Табл.5 Условная разбивка заемщиков по классности
Коэффициенты1-й класс2-й класс3-й классКал0,2 и выше0,15-02Менее 0,15Кпл0,8 и выше0,5-0,8Менее 0,5Кп2,0 и выше1,0-2,0Менее 1,0КнБолее 60-60%Менее 40%Где Кал - коэффициент абсолютной ликвидности,
Кпл - коэффициент промежуточной ликвидности,
Кп - коэффициент покрытия (текущая ликвидность),
Кн - коэффициент финансовой независимости.
Например, заемщик относится по ранее приведенной классификации: к 3-ему классу - по Кал, ко 2-му классу - по Кпл, Кп и Кн.
Рассчитаем рейтинг заемщика.
Табл.6 Рейтинг заемщика
ПоказательКлассДоля, %Расчет суммы балловКал3303*30=90Кпл2202*20=40Кп2302*30=60Кн2202*20=40ИТОГО100230
По применяемой у банка - кредитора методике данная сумма баллов позволяет установить заемщику удовлетворительный рейтинг. В соответствии с действующим в банке порядком кредитования могут быть приняты следующие решения:
в удовлетворении заявки отказать;
предоставить ссуду на более жестких, чем обычно, условиях (обеспечение, цена, мониторинг и т.п.).
1.3 Нейронная сеть, как инструмент оценки кредитоспособности заемщика
В последние десятилетия в мире бурно развивается новая прикладная область математики, специализирующаяся на искусственных нейронных сетях (ИС). Растущий интерес к НС объясняется их успешным применением в различных областях деятельности при решении задач классификации и прогнозирования. Такие характеристики НС, как возможность нелинейного моделирования и относительная простота реализации, делают их незаменимыми при решении сложнейших многомерных задач.
НС нелинейны по своей природе и представляют собой мощный метод моделирования, воспроизводящий сложные зависимости. На протяжении многих лет основным методом изучения функциональных зависимостей в большинстве областей являлся метод линейного моделирования с разработанным алгоритмом оптимизации. Однако там, где линейная аппроксимация неудовлетворительна и линейные модели работают плохо, основным инструментом становятся нейросетевые методы.
Довольно длительное время основной областью приложений НС был военно-промышленный комплекс. Однако широкие возможности решения банковских и финансовых задач привели к тому, что ряд крупных разработчиков НС занялся созданием систем, нацеленных на решение исключительно банковских проблем. Применительно к банковской сфере можно выделить следующие основные группы задач, решаемых посредством НС:
прогнозирование временных рядов (курсов акций, валютных курсов ит.д.);
анализ и выявление аномалий в пов