Наши конференции

В данной секции Вы можете ознакомиться с материалами наших конференций

VII МНПК "АЛЬЯНС НАУК: ученый - ученому"

IV МНПК "КАЧЕСТВО ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ: глобальные и локальные аспекты"

IV МНПК "Проблемы и пути совершенствования экономического механизма предпринимательской деятельности"

I МНПК «Финансовый механизм решения глобальных проблем: предотвращение экономических кризисов»

VII НПК "Спецпроект: анализ научных исследований"

III МНПК молодых ученых и студентов "Стратегия экономического развития стран в условиях глобализации"(17-18 февраля 2012г.)

Региональный научный семинар "Бизнес-планы проектов инвестиционного развития Днепропетровщины в ходе подготовки Евро-2012" (17 апреля 2012г.)

II Всеукраинская НПК "Актуальные проблемы преподавания иностранных языков для профессионального общения" (6-7 апреля 2012г.)

МС НПК "Инновационное развитие государства: проблемы и перспективы глазам молодых ученых" (5-6 апреля 2012г.)

I Международная научно-практическая Интернет-конференция «Актуальные вопросы повышения конкурентоспособности государства, бизнеса и образования в современных экономических условиях»(Полтава, 14?15 февраля 2013г.)

I Международная научно-практическая конференция «Лингвокогнитология и языковые структуры» (Днепропетровск, 14-15 февраля 2013г.)

Региональная научно-методическая конференция для студентов, аспирантов, молодых учёных «Язык и мир: современные тенденции преподавания иностранных языков в высшей школе» (Днепродзержинск, 20-21 февраля 2013г.)

IV Международная научно-практическая конференция молодых ученых и студентов «Стратегия экономического развития стран в условиях глобализации» (Днепропетровск, 15-16 марта 2013г.)

VIII Международная научно-практическая Интернет-конференция «Альянс наук: ученый – ученому» (28–29 марта 2013г.)

Региональная студенческая научно-практическая конференция «Актуальные исследования в сфере социально-экономических, технических и естественных наук и новейших технологий» (Днепропетровск, 4?5 апреля 2013г.)

V Международная научно-практическая конференция «Проблемы и пути совершенствования экономического механизма предпринимательской деятельности» (Желтые Воды, 4?5 апреля 2013г.)

Всеукраинская научно-практическая конференция «Научно-методические подходы к преподаванию управленческих дисциплин в контексте требований рынка труда» (Днепропетровск, 11-12 апреля 2013г.)

VІ Всеукраинская научно-методическая конференция «Восточные славяне: история, язык, культура, перевод» (Днепродзержинск, 17-18 апреля 2013г.)

VIII Международная научно-практическая Интернет-конференция «Спецпроект: анализ научных исследований» (30–31 мая 2013г.)

Всеукраинская научно-практическая конференция «Актуальные проблемы преподавания иностранных языков для профессионального общения» (Днепропетровск, 7–8 июня 2013г.)

V Международная научно-практическая Интернет-конференция «Качество экономического развития: глобальные и локальные аспекты» (17–18 июня 2013г.)

IX Международная научно-практическая конференция «Наука в информационном пространстве» (10–11 октября 2013г.)

«Стратегические составляющие финансовой устойчивости и безопасности банковской системы и финансовых рынков Украины - 2014»

Лапа І. П.

Дніпропетровське відділення АТ «ОТП Банк»,   Україна

Скорингова модель для оцінки кредитоспроможності фізичних осіб з метою зменшення кредитного ризику

 

Анотація. Досліджено сучасний стан споживчого кредитування в АТ «ОТП Банк». Запропоновано заходи щодо зменшення кредитного ризику на основі скорингового методу оцінки.

Ключові слова: кредитний ризик, споживчий кредит, скоринг.

Вступ . Протягом останніх років майже всі банки України незалежно від якості кредитного портфеля та методів, які застосовуються для управління кредитним ризиком, стикаються з проблемою неповернення кредитів. Наявність значних обсягів проблемної заборгованості у портфелях банків вимагає проведення комплексу заходів щодо повернення кредитних коштів з метою усунення можливих збитків банку.

Адекватним заходом, що знижує ризик банку та дозволяє оптимально вирішувати завдання з кредитування, є кредитний скоринг. Останнім часом українські банки застосовують скоринг, що стає все популярнішим. Він є однією з ефективних моделей визначення рейтингу позичальника банку, особливо при розгляді заявок на невеликі кредити.

Дослідженням даного питання займались такі науковці та практики: О. В. Дзюблюк, О. В. Васюренко, Б. С. Івасів, М. М. Мороз, Л. О. Примостка, М. Т. Савлук, Р. І. Тиркало та інші.

Постановка задачі . Спираючись на результати аналізу ринку кредитування фізичних осіб, на прикладі АТ «ОТП Банк», сегментування позичальників банку, надати пропозиції щодо зниження споживчого кредитного ризику.

Результати . Технологія кредитного скорингу характеризується автоматичною оцінкою кредитоспроможності фізичних осіб, саме цьому у банківському середовищі приділяється підвищена увага. Тому в процесі надання кредиту банки зацікавлені у вивченні платоспроможності майбутнього позичальника в короткий термін. Ціль цього вивчення – моделювання або визначення ймовірності, з якою позичальник може належати до «позитивно» або «негативно» класифікованих клієнтів [1].

Перш ніж розпочати використання скорингової методики на прикладі АТ   «ОТП Банк», проведемо аналіз динаміки споживчого кредитування.

У табл. 1 наведені данні за обсягом наданих кредитів та активами банку, відповідно, бачимо, що значну частку від загальних активів займають кредити саме фізичних осіб [3].

 

Таблиця 1. Порівняльна характеристика виданих кредитів фізичних осіб та активи банку за 2010–2012 роки, тис. грн

Показники

2010

2011

Відхилення абсолютне

2012

Відхи­лення абсолютне

Кредити фізичних осіб, тис. грн

16091974

10960521

-5131453

9674106

-1286415

Загальні активи, тис.   грн

46234326

32765736

-13468590

25232432

-7533304

Питома вага кредитів у загальних активах, %

34,8

33,45

-1,35

38,34

4,89

 

В даному скоринговому аналізі використаний аплікаційний скоринг, який приймається на першій стадії відносин між позичальником та кредитором – на стадії розгляду заявки.

Для розрахунків використовувались методи, які були побудовані за допомогою кредитно-скорингової системи в аналітичній платформі Deductor. В даному аналізі брали інформацію за 200 анкетами клієнтів (які подавали заяву на кредитування) із 13 змінними параметрами, які містять інформацію про фінансове становище, зайнятість, демографічна інформація, і т. д.

Першим етапом є відповідність клієнта щодо вимог кредитування. Розглядається відомості з місця роботи, належність за віком, наявність існуючих кредитів та кредитів у минулому. Далі за допомогою Мастера обробки – візуалізатор Сатистика, визначили, що з 200 позичальників 156 клієнтів мають позитивну історію, без прострочок, а 44 позичальника – негативну, що складає 78 % та 22 %, відповідно.

Будуємо графік ROC-кривої, на якому відображаються положення поточного порогу відсікання, а також чутливості і специфічності, показник AUC і типи подій.

Площа під кривою дорівнює 0,921, що говорить про дуже добру попередню побудову моделі.

У логістичній регресії поріг відсікання змінюється від 0 до 1 – це і є розрахункове значення рівняння регресії. В даній побудові із порогом у 0,77 ми отримали специфічність 95,12 та чутливість 78,52. Це говорить про більш стриману кредитну політику банку (частіше відбувається відмова у видачі кредиту), адже показник специфічності переважає над показником чутливістю.

За допомогою вузла Калькулятор робимо розрахунок скорингового балу та долю кредитів, що припадають на нього з урахування 200 анкет позичальників. Для більш чіткого розуміння розбиваємо існуючі показники скорингового балу на 11 інтервалів та віднесемо кожен запис до певного інтервалу для аналізу. Таким чином ми визначили нижні та верхні границі негативних кредитів – від 0,28 до 0,74, та позитивно класифікованих кредитів – від 0,28 та більше 1.

Внаслідок даного розрахунку визначили, що 19 % від загальної кількості поданих заявок є негативно класифікованим (за скоринговим балом до 0,74), вони наближені до точки відсікання 0,77. А 63,5 % заяв на кредитування є найбільш схильні до видачі, їм притаманний менший кредитний ризик

Згідно скорингового методу оцінки кредитоспроможності позичальників, визначили, що із загальної кількості 200 анкет клієнтів надання кредиту можливе лише 66,5 % (133) позичальникам відразу, категорична відмова у кредитуванні – 22 % (44) клієнтам. Іншим 23 позичальникам пропонується зміна початкової суми кредиту (її зменшення) або збільшення строку кредиту, та подальше погодження пропонованих змін із позичальником.

Висновки . Ризик кредитних операцій є одним із найвагоміших ризиків, реалізація якого може критично позначитися на функціонуванні банку. Кредитні операції є найприбутковішим видом активу банку, але і найризикованішим водночас.

Визначили, що застосування скорингової оцінки на початкових етапах є дієвим, адже він зменшує час на обробку заяв та отримання остаточної відповіді, проводить сегментацію клієнтів, визначаючи їх кредитоспроможність, дає можливість знизити кредитний ризик, зменшує обсяг резервів на кредитні операції та покращує якість кредитного портфеля, що позитивно позначається на фінансовій діяльності банку в цілому.

 

Список використаних джерел:

1.              Бугель Ю. Основні методологічні шляхи вдосконалення сучасних методів оцінки кредитоспроможності позичальника / Ю. Бугель // Банківська справа. – 2007. – № 4. – С. 54–59.

2.              Машина Н. І. Економічний ризик і методи його вимірювання: навч. посіб. / Н. І. Машина. – К.: Центр навчальної літератури, 2003. – 188 с.

3.              Офіційний сайт АТ ОТП Банк [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.otpbank.com