Национальные особенности кредитного скоринга
Дипломная работа - Банковское дело
Другие дипломы по предмету Банковское дело
этот анализ, нужно собрать необходимые данные за определенный промежуток времени, а затем осуществить их мониторинг в течение другого определенного отрезка времени и оценить, были они хорошими или плохими. Собранные данные (переменные) наряду с соответствующей классификацией (цель: хороший/плохой) составляют основу для разработки скоринговой карты.
Процесс определения временного горизонта может быть представлен следующим образом. Предположим, что очередной кредит был предоставлен 1 февраля 2009 г. В некоторый момент времени в будущем (например, через 90 дней) вы должны будете определить, был ли этот заемщик хорошим или плохим. Окно созревания представляет собой тот промежуток времени, когда заемщик, собственно говоря, имел возможность себя проявить (цель: 90+). Окно выборки представляет собой тот промежуток времени, когда те или иные заемщики отбираются для анализа (попадают в выборку). Рекомендуется также проанализировать, какой период созревания является идеальным для того или иного продукта (региона, типа клиента и т.п.). В некоторых случаях, таких как мошенничество и банкротство, временной период уже известен или предопределен. Но, тем не менее, вышеописанный анализ полезно выполнить для того, чтобы определить идеальное окно созревания.
Самый простой способ определить окна созревания и выборки состоит в том, чтобы проанализировать портфель на предмет просроченной задолженности и применить различные сценарии плохих случаев в течение определенного времени: просрочка более 30,60,90 дней. Хороший источник для подобных данных - ежемесячная или ежеквартальная отчетность, имеющаяся в любом отделе кредитных рисков.
Этап: Исключения
Определенные записи о заемщиках должны быть исключены из выборки, используемой для разработки скоринговой карты. В целом набор данных для скоринга должен отражать обычную (нормальную) ситуацию и реальных заемщиков, которые ежедневно обращаются в банк с целью получения кредита. Скоринговые карты, разрабатываемые для определенных целей, например, выявление мошенничества, могут также использовать некоторые дополнительные критерии и, соответственно, особые выборки. Подобные наборы данных специфичны и имеют определенную направленность: это работники самого банка, VIP-клиенты, зарубежные клиенты, отказники по кредитам, заемщики с утерянными/похищенными карточками, несовершеннолетние или умершие. Заметим, что некоторые программные разработчики скоринговых карт (например, SAS) сознательно включают данные об отказниках для того, чтобы восстановить реальный портрет клиента с улицы. С точки зрения логики это является наилучшим подходом.
Другой способ применения метода исключений состоит в том, что можно рассматривать только определенный сегмент (однородную аудиторию, которая принимается за типичную). Например, если задача состоит в построении скоринговой карты для больших городов, то туда не стоит включать записи о заемщиках, проживающих в сельской местности. Точно так же любой регион в силу своих демографических и географических (климатических) особенностей заслуживает разработки собственной скоринговой карты на основе данных о клиентах исключительно данного региона.
Обычно скоринговая карта включает от пяти до пятнадцати параметров. Что это за параметры и как они оцениваются, узнать постороннему человеку невозможно. Такая конфиденциальность объясняется высокой ценой продукта. Банк или покупает его у компании-разработчика, или же разрабатывает самостоятельно, анализируя собственное кредитное кладбище, то есть базу данных по невозвращенным кредитам, и пытается найти общее между недобросовестными плательщиками. Во втором случае банку приходится поначалу настежь распахнуть ворота и выдавать деньги лишь на основе документов, подтверждающих платежеспособность заемщика. [25]
Итак, разработка скоринговых карт позволяет во многом облегчит работу банка в части оценки уровня риска, а так же значительно сократить время на обработку кредитной заявки за счет уже имеющихся данных в так называемом кредитном кладбище.
ГЛАВА 3. ПРОБЛЕМЫ ВНЕДРЕНИЯ СКОРИНГОВОЙ СИСТЕМЫ И ПУТИ ИХ РЕШЕНИЯ
3.1 Основные проблемы при внедрении скоринговых систем
Когда банк задумывается о внедрении системы кредитного скоринга в инфраструктуру, то перед ним возникает ряд проблем, на решении которых приходиться сосредотачиваться как самому банку, так и скоринг-вендору. [11, c.327]
Одна из главных проблем - это отсутствие понимания всей сложности полноценного скорингового решения. Во многих банках до сих пор думают, что анализ данных вполне можно проводить при помощи стандартных средств, как например, Microsoft Office Excel или каких-то разработок собственных IT-отделов. О недостатках Microsoft Office Excel в качестве скорингового решения говорилось выше. Что касается собственных разработок, то опыт показывает что, действительно, крупные банки могут, затратив значительные средства, выстроить минимально приемлемое скоринговое решение. Но в банках, обладающих финансовыми и людскими ресурсами для проведения подобных работ, как правило, понимают, что это решение временное, и рано или поздно, но придется обращаться к профессиональному скоринг-вендору. Поскольку современное решение, отвечающее всем требованиям динамично развивающегося банка, может предоставить только компания, владеющая всей полнотой теоретических и практически?/p>