Оценка кредитоспособности физического лица по методике Россельхозбанка

Карта
Независимый рейтинг МФО, выдающих кредиты и займы в день обращения

2.2 Оценка кредитоспособности заемщика — юридического лица по методике ОАО «Сбербанк России» на примере ОАО «Водмашоборудование»

Содержание

ОАО «Водмашоборудование» по итогам 2012 года, в настоящее время завод выпускает около 50 наименований оборудования, применяемого на крупных городских очистных сооружениях, отдельно стоящих объектах в поселках городского типа, промышленных предприятиях и сельскохозяйственных комплексах, производящих очистку воды. Продукция завода имеет посезонный характер.

Открытое акционерное общество завод “Водмашоборудование” ведущее и динамично развивающееся предприятие России по производству оборудования для очистки питьевых и сточных вод и по производству противопожарного оборудования.

В настоящее время завод выпускает около 50 наименований оборудования, применяемого на крупных городских очистных сооружениях, отдельно стоящих объектах в поселках городского типа, промышленных предприятиях и сельскохозяйственных комплексах, производящих очистку воды. Продукция завода имеет посезонный характер.

По методике разработанной ОАО «Сбербанк России» проведем анализ платежеспособности заемщика банка (таблица 2.1 и таблица 2.2).

Первый этап — оценка финансового состояния заемщика. Для проведения анализа финансового состояния предприятия используются данные форм отчетности

1. Бухгалтерский баланс (форма 1 приложение А)

2. Отчет о прибылях и убытках (форма 2 приложение Б)

Уплотненный аналитический баланс можно получить из исходного баланса путем агрегирования отдельных статей и дополняя его показателями структуры и динамики таблица (2.1-2.2)

Как видно из таблицы 2.1 активы предприятия увеличились за 2011 год на сумму 45095 или на 26,23%. Это произошло за счет прироста стоимости внеоборотных активов на 12678 рублей. И увеличения стоимости мобильного имущества на 4086 рублей.

В составе внеоборотных активов имело место увеличение стоимости имущества: основные средства, на сумму 49514, и нематериальные активы на 4086рублей. Нематериальные активы в составе имущества занимают 2,21%, у предприятия есть перспектива в инновационном развитии.

Проведем анализ таблицы 2.2. Рост собственных средств произошел за счет суммы добавочного капитала на сумму 43106 тыс. р. Проведем анализ по показателю заемный капитал, за текущий год банковские кредиты увеличились на 3870 тыс. р. предприятие «Водмашоборудование» фактически работает за счет кредиторской задолженности удельный вес которых составляет 48,90%.

Анализ агрегированной структуры активов баланса

Источник: http://banki.bobrodobro.ru/5723

Обоснование методологической основы построения комплексной оценки кредитоспособности заемщиков на примере ОАО «Россельхозбанка»

Методики оценки кредитоспособности заемщика, их достоинства и недостатки. Оценка финансового состояния заемщиков ОАО «Россельхозбанка» с учетом их отраслевых особенностей. Составление заявки на предоставление кредита, экономические сведения о заемщике.

Оценка кредитоспособности физического лица по методике Россельхозбанка

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Государственное автономное образовательное учреждение среднего профессионального образования Ростовской области «Донской банковский техникум»

ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА

На тему: «Обоснование методологической основы построения комплексной оценки кредитоспособности заемщиков на примере ОАО «Россельхозбанка»

Студентки 3 курса

Потаповой Марии Вячеславовны

Верхоломова Ирина Евгеньевна

Тема выбранной выпускной (квалификационной) работы посвящена обоснованию методологической основы построения комплексной оценки кредитоспособности заемщиков на примере ОАО «Россельхозбанка.

На данный момент в банковской практике нет единой методики оценки кредитоспособности заемщиков, и ее создание представляется весьма трудоемким процессом, так как существует множество различных показателей и коэффициентов, с помощью которых проводится анализ кредитоспособности, что позволяет говорить об актуальности темы дипломной работы — ведь банковское кредитование связано с высокими рисками, поэтому проблемы выбора заемщиков и проведение анализа их кредитоспособности приобретают особую значимость. Целью дипломной работы является обоснование необходимости построения комплексной оценки кредитоспособности заемщиков на примере ОАО «Россельхозбанка».

Для выполнения цели поставлены следующие задачи:

-исследовать методологию оценки кредитоспособности заемщиков;

-изучить действующие методики оценки кредитоспособности заемщиков, выявить их достоинства и недостатки;

— обосновать целесообразность комплексного подхода к использованию методов оценки кредитного риска и управления им

-проанализировать методику анализа и оценки финансового состояния заемщиков ОАО «Россельхозбанка» с учетом их отраслевых особенностей.

По результатам проведенного исследования можно сделать выводы о том, что метод комплексной оценки наиболее полно характеризует состояние заемщика и является наиболее эффективной методикой оценки кредитоспособности; методика ОАО «Россельхозбанк» является комплексной, на что указывает использование при анализа количественных и качественных показателей, однако, методика может быть доработана.

Глава 1. Методология оценки кредитоспособности заемщика

Глава 2. Действующие методики оценки кредитоспособности заемщика, их достоинства и недостатки

2.1 Классификационные модели анализа кредитоспособности заемщика

2.2 Модели оценки кредитоспособности, основанные на методах комплексного анализа

Глава 3. Обоснование необходимости комплексной методики анализа кредитоспособности на примере ОАО «Россельхозбанка»

Список использованных источников

Введение

В настоящее время банковское кредитование связано с высокими рисками, поэтому проблемы выбора заемщиков и проведение анализа их кредитоспособности приобретают особую значимость. Банки уделяют особое внимание анализу кредитоспособности потенциальных клиентов.

Процесс кредитования связан с действием многочисленных факторов риска, которые могут повлечь за собой неисполнение обязательств заемщиком и как следствие, невозврат кредита. Поэтому анализ кредитоспособности становится важной, неотъемлемой задачей банков, так как от возможности банка провести компетентный анализ кредитоспособности клиента зависит успешность его деятельности.

На данный момент в банковской практике не выделяется единая стандартизированная система оценки кредитоспособности. Ее формирование представляется затруднительным, поскольку оценка кредитоспособности заемщиков предполагает анализ широкого круга количественных и качественных показателей.

Многообразие подходов объясняется разной степенью доверия к качественным и количественным методам оценивания способности погасить обязательства, а также индивидуальными особенностями и сложившейся исторически практикой кредитования.

Проблема невозвратов по кредитам не является преувеличенной. Статистика показывает, что доля невыплаченных кредитов в кредитном портфеле банков имеет тенденцию к увеличению. Это заставляет банки задуматься о будущем качестве своих кредитных портфелей. Главный способ борьбы с невозвратами — правильно построенная процедура оценки финансового состояния заемщика. В условиях усиления нарастающей конкуренции между ними, нельзя не принимать во внимание стремление банков наращивать свой кредитный портфель, привлекая потенциальных заемщиков за счет облегченных условий кредитования, что привлекает заемщиков, но в то же время и увеличивает кредитные риски для банка. Длительная процедура оценки кредитоспособности заемщика с предоставлением объемного пакета документов значительно снижает риск невозврата, но может отпугнуть кредитоспособных заемщиков от услуг таких банков. В этих условиях наличие гибкой и надежной системы оценки кредитоспособности может стать универсальным инструментом отсеивания сомнительных заемщиков, снижения кредитных рисков и в то же время склонить потенциального заемщика к использованию услуг банка.

Актуальность данной темы состоит в том, что в настоящее время разработано множество методик по оценке кредитоспособности, но сформировать единую, универсальную методику достаточно затруднительно, так как на кредитоспособность заемщика может влиять множество факторов, таких как: деловая репутация заемщика, зависимость от поставщиков и покупателей, наличие судебных разбирательств или качество управления, величина чистых активов, коэффициенты ликвидности, рентабельности, покрытия и др. При невозможности разработать единую методику банк должен совершенствовать имеющуюся методику для того, чтобы она обеспечивала высокое качество взаимоотношений банка и потенциальных заемщиков.

Целью дипломной работы является обоснование необходимости построения комплексной оценки кредитоспособности заемщиков на примере ОАО «Россельхозбанка».

Для выполнения цели поставлены следующие задачи:

-исследовать методологию оценки кредитоспособности заемщиков;

-изучить действующие методики оценки кредитоспособности заемщиков, выявить их достоинства и недостатки;

— обосновать целесообразность комплексного подхода к использованию методов оценки кредитного риска и управления им

-проанализировать методику анализа и оценки финансового состояния заемщиков ОАО «Россельхозбанка» с учетом их отраслевых особенностей.

Предметом дипломной работы выступает комплексная оценка кредитоспособности заемщиков.

Объектом дипломной работы является методология оценки кредитоспособности заемщиков в ОАО «Россельхозбанке».

Дипломная работа состоит из введения, где раскрыта актуальность, поставлена цель и сформулированы задачи; первой главы, где рассматривается методология оценки кредитоспособности заемщика, основные коэффициенты и показатели; второй главы, в которой представлены методики оценки кредитоспособности и их сравнительный анализ; третьей главы, где изучается методика оценки кредитоспособности заемщиков ОАО «Россельхозбанк» и на ее примере обосновывается необходимость комплексной оценки и заключения.

В ходе работы были изучены нормативно-правовые документы РФ, научные труды и статьи, внутренние документы ОАО «Россельхозбанка», а также интернет-ресурсы.

Глава 1. Методология оценки кредитоспособности заемщика

Одним из самых важных этапов процесса кредитования юридического лица является оценка его кредитоспособности и платежеспособности. Неправильная оценка может привести к невозврату кредита, что способно нарушить ликвидность банка и, в конечном счете, привести к банкротству. Поэтому банки придают большое значение разработке методологической базы оценки кредитоспособности и совершенствованию системы контроля и оценки кредитных рисков.

Банки управляют кредитными рисками, руководствуясь собственными методиками кредитного анализа и отбора заемщиков. Этот анализ заключается в определении кредитоспособности, платежеспособности и финансовой устойчивости заемщика, что приводит к формулированию оснований для предоставления кредита или же отказа в нем. Основной акцент в кредитном анализе делается на способность заемщика выплатить кредит, и для ее оценки тщательно изучается характер деятельности заемщика, его кредитная история, текущее финансовое состояние, его возможности и потенциал.

В банковской практике существует большое количество способов оценки кредитоспособности заемщиков. Но наиболее распространенным является способ оценки на основе анализа финансового состояния предприятия.

Ряд систем оценки кредитоспособности основан на финансовых показателях, таких как показатели ликвидности; показатели оборачиваемости; показатели прибыльности; показатели долгосрочной платежеспособности и деловой репутации фирмы.

Дополнительную информацию о финансовом положении предприятия дают «нефинансовые методы» оценки кредитоспособности. Рассчитаны они на то, чтобы с помощью приемов маркетинга, анкетирования и других подходов оценить желание и возможность предприятия вернуть кредит и проценты по нему в сроки, установленные договором. Это своего рода оценка личностных параметров заемщика, которые также могут повлиять на возврат кредита.

Но рассмотренные системы оценки кредитоспособности заемщиков имеют недостаток: они трактуют данное понятие только как количественную характеристику субъекта кредитной сделки. Кроме того, применение таких систем основано на анализе данных о деятельности предприятия в прошлом периоде, а значит, не может объективно характеризовать его кредитоспособность в будущем.

Однако кредитоспособность не может быть сведена к статическим финансовым коэффициентам. Наиболее корректной является трактовка кредитоспособности как сочетания финансовых и нефинансовых параметров субъекта кредитной сделки.

Мировая банковская практика выделяет ряд систем оценки, которые позволяют реализовать принцип комплексного подхода к оценке кредитоспособности. В зарубежной экономической литературе они называются: «критерии кредитоспособности клиента», «основополагающие принципы кредитования», «правила кредитования заемщиков» [1, с.182]. Речь идет о комплексе взаимосвязанных качественно-количественных показателей, в совокупности определяющих кредитоспособность предприятия. Комплекс критериальных составляющих кредитоспособности может включать в себя: характер заемщика, способность заимствовать средства, финансовые возможности, обеспечение кредита, условия, в которых совершается сделка, контроль за деятельностью заемщика [3, с.184].

Процедура оценки кредитоспособности заемщика начинается с изучения данных, предоставляемых в финансовой отчетности. Она позволяет получить общую информацию о ситуации, в которой находится заемщик, и уже на начальном этапе анализа исключить тех претендентов на ссуду, финансово-хозяйственное положение которых указывает на то, что они, скорее всего, не смогут выполнить обязательства по возврату кредита.

В условиях рыночной экономики бухгалтерская отчетность предприятий является основным средством коммуникации и важнейшим элементом информационного обеспечения финансового анализа.

При кредитовании главной целью банка является оценка кредитоспособности заемщика и перспектив устойчивости его финансового положения на срок пользования кредитом.

Основное внимание при определении кредитоспособности сосредотачивается на показателях, характеризующих способность заемщика обеспечить погашение кредита и уплату процентов по нему.

Для проведения анализа кредитоспособности заемщика используется система финансовых коэффициентов, которая состоит из пяти групп показателей: показатели ликвидности и платежеспособности; показатели финансовой устойчивости; показатели эффективности деятельности; показатели деловой активности [4, с.38].

Показатели ликвидности и платежеспособности отражают возможности предприятия расплачиваться по своим краткосрочным обязательствам и поэтому так важны для оценки кредитоспособности.

Наиболее часто используемые показатели приведены в таблице 1.

Таблица 1 Расчет показателей ликвидности и платежеспособности

Источник: http://knowledge.allbest.ru/bank/2c0b65625b2bd79a4d53a89521306d27_0.html

Сравнительный анализ методик оценки кредитоспособности заемщиков

Оценка кредитоспособности физического лица по методике Россельхозбанка

Рубрика: Экономика и управление

Дата публикации: 17.06.2016 2016-06-17

Статья просмотрена: 2258 раз

Библиографическое описание:

Зайцева Е. В. Сравнительный анализ методик оценки кредитоспособности заемщиков // Молодой ученый. — 2016. — №12. — С. 1254-1257. — URL https://moluch.ru/archive/116/31704/ (дата обращения: 06.08.2018).

В статье рассмотрены методики оценки кредитоспособности заемщика АО «Имени Лакина» по трем банкам: АО «Россельхозбанк», ПАО «Сбербанк России» и ООО «Владпромбанк». Проведен сравнительный анализ данных методик, в ходе которого были выявлены сходства и различия.

Ключевые слова: кредитоспособность, методики оценки, показатели, количественный анализ, качественный анализ

Для определения кредитоспособности заемщика проводится количественный (оценка финансового состояния) и качественный анализ рисков. Оценка финансового состояния заемщика производится с учетом тенденций в изменении финансового состояния и факторов, влияющих на эти изменения.

Оценка положения заемщика АО «Имени Лакина» за 2014–2015 годы по методике АО «Россельхозбанк»

Наименование параметра

31.12.2014

31.12.2015

Значение

Баллы

Коэффициент финансовой независимости

Коэффициент обеспеченности собственными средствами

Коэффициент текущей ликвидности

Коэффициент срочной ликвидности

Норма чистой прибыли

Оборачиваемость оборотных активов (валовая выручка/стоимость оборотных активов (по данным годового отчета))

Общее количество баллов:

Таким образом, финансовое положение АО «Имени Лакина» оценивается как «хорошее», комплексный анализ производственной и финансово-хозяйственной деятельности заемщика свидетельствуют о стабильности производства, отсутствии каких-либо негативных явлений (тенденций), способных повлиять на финансовую устойчивость заемщика в перспективе.

Система финансовых коэффициентов, применяемая Сбербанком России в оценке кредитоспособности заемщика:

‒ Коэффициент абсолютной ликвидности (К1)

‒ Коэффициент критической оценки (промежуточный коэффициент покрытия) (К2)

‒ Коэффициент текущей ликвидности (К3)

‒ Коэффициент соотношения собственных и заемных средств (К4)

‒ Рентабельность продукции (К5)

Далее на основании определенных категорий показателей, в соответствии с их весами рассчитывается сумма баллов заемщика (S — рейтинговое число):

S = 0,11 x К1 + 0,05 x К2 + 0,42 x К3 + 0,21 x К4 + 0,21 x К5

Определение категории кредитоспособности АО «Имени Лакина» по методике Сбербанка

Коэффициент

1 категория

2 категория

3 категория

Коэффициент абсолютной ликвидности

Коэффициент пром. покрытия

Коэффициент текущей ликвидности

Коэффициент соотношения собственного и заемного капитала

Коэффициент рентабельности продукции

‒ От 1 до 1,05 — заемщик может быть отнесен к первому классу кредитоспособности;

‒ S больше 1,05, но меньше 2,42 — соответствует второму классу;

‒ S равно или больше 2,42 — соответствует третьему классу.

Так, S = 1,32, соответственно он относится ко второму классу. Кредитование заемщиков второго класса требует у банка взвешенного подхода.

Качественные факторы идентичны факторам по методике АО «Россельхозбанк», за них так же, как и у Россельхозбанка не дается бальная оценка в общей совокупности факторов. Указано лишь, что при отрицательном влиянии этих факторов рейтинг может быть снижен на один класс. В данном случае понижения не происходит в связи с тем, что качественные характеристики у предприятия- заемщика достаточно высоки.

Теперь рассчитаем рейтинг АО «Имени Лакина» по методике ООО «Владпромбанк».

Владпромбанк для оценки кредитоспособности использует только финансовые показатели, то есть проводит только количественный анализ.

Определение категории кредитоспособности АО «Имени Лакина» по методике ООО «Владпромбанка»

Коэффициент

1 категория

2 категория

3 категория

Коэффициент абсолютной ликвидности

Коэффициент текущей ликвидности

Коэффициент пром покрытия

Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами

Коэффициент финансовой независимости

Коэффициент рентабельности продукции

По каждому коэффициенту существуют нормативные значения, в соответствии с которыми присваиваются категории- первая, вторая и третья. Далее исходя из среднего арифметического значения категорий присваивается кредитный рейтинг (категория).

Среднее значение=2, 17

Таким образом, как и по методике ПАО «Сбербанк России» заемщику присваивается 2 класс кредитоспособности.

Итак, исходя из Методики оценки кредитоспособности ПАО «Сбербанк России» и ООО «Владпромбанк» кредитование данного заемщика возможно. Однако некоторые негативные факторы, выявленные в отчетности заемщика, увеличивающие риск банка, желательно снизить, например, за счет увеличения суммы обеспечения кредита.

Сбербанк и Россельхозбанк соблюдает равновесие между финансовыми и нефинансовыми инструментами оценки кредитоспособности.

Их методики оценки кредитоспособности являются именно комплексными. Они содержат как количественные показатели оценки деятельности, такие как финансовые коэффициенты, так и качественные — положение отрасли, кредитная история, судебные разбирательства и другие.

Различные банки по-разному определяют значимость отдельных показателей в общей итоговой оценке. Анализ вышерассмотренных методик оценок позволил выявить индивидуальные приоритеты банков (значимость показателей при определении кредитоспособности), веса которых в общей итоговой оценке представлены в таблице 4.

Полученные данные свидетельствуют о том, что все без исключения банки основное внимание уделяют анализу показателей ликвидности предприятия-заемщика, особенно ПАО «Сбербанк России» и ООО «Владпромбанк». В общем то, это ожидаемо, ведь ликвидность — это легкость реализации, продажи, превращения материальных или иных ценностей в денежные средства для покрытия текущих финансовых обязательств. Поэтому кредитор и убеждается в возможности заемщика расплатиться по своим обязательствам. Второй по значимости являются коэффициенты финансовой устойчивости.

Значимость (вес) отдельных групп показателей, используемых для оценки клиентов

Показатели

АО «Россельхозбанк»

ПАО «Сбербанк России»

ООО «Владпромбанк»

Коэффициенты финансовой устойчивости,

Общая итоговая оценка,

Стоит отметить, что только у Россельхозбанка в оценке присутствует коэффициент оборачиваемости, которого нет в методике у Сбербанка и Владпромбанка. В методике используется коэффициент оборачиваемости активов, по нашему мнению, данный коэффициент обязательно нужно включать в оценку кредитоспособности, ведь он характеризует эффективность использования всех имеющихся ресурсов, независимо от источников их привлечения, показывает, сколько раз за отчетный период совершается полный цикл производства, какой размер прибыли получается в итоге, сколько выручки от продажи продукции принесла каждая денежная единица активов.

Кроме того, нельзя не сказать о том, что во Владпромбанке не используется комплексная оценка состояния заемщика, качественные характеристики в методике совершенно отсутствуют. А ведь прежде чем выдавать займ, представляется, что должна быть проведена полная оценка заемщика, финансовых показателей не достаточно, необходимы не только те сведения, которые предоставило предприятие- заемщик, но и данные службы безопасности, информация банковской базы данных. В целом, необходимо оценить все риски: производственные, отраслевые, управленческие, акционерные и прочие.

Казалось бы, в Сбербанке и Россельхозбанке проводится именно комплексная оценка кредитоспособности, однако присвоение рейтинговых баллов происходит только за количественные показатели, баллы за качественную оценку не предусмотрены. Другими словами, оценка данных показателей происходит на усмотрение кредитного аналитика, нет четкой градации, что произойдет, если, например, у заемщика будет плохая кредитная история. В методике сбербанка есть упоминание о том, что если качественная характеристика будет негативной, то кредитный эксперт имеет право снизить итоговый показатель кредитоспособности на один балл, но нет разграничений этого плохого состояния. Поэтому и получается, что рейтинг заемщика становится напрямую зависим от мнения работника банка, большое дело играет его опыт и уровень профессионализма.

  1. Методика анализа и оценки финансового состояния заемщиков ОАО «Россельхозбанк» с учетом их отраслевых особенностей и особенностей организационно-правовой формы // решение Правления ОАО «Россельхозбанк» (протокол от 19.04.2012 № 32), (ред. от 20.08.2014 № 497-ОД)
  2. Анализ финансовой отчетности: Учебное пособие / Под ред. Ефимовой О. В., Мельник М. В. М.: Омега-Л, 2013. 451 с.
  3. Ендовицкий Д. А. Анализ кредитоспособности организции и группы компаний: учебное пособие/ Д. А. Ендовицкий, К. В. Бахтин, Д. В. Ковтун; под ред. Д. А. Ендовицког. — М.: КНОРУС, 2012. — 376 с.

Источник: http://moluch.ru/archive/116/31704/

РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКОВ АО «РОССЕЛЬХОЗБАНК»

Транскрипт

1 Министерство образования и науки Российской Федерации ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «САРАТОВСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ Н.Г.ЧЕРНЫШЕВСКОГО» Балашовский институт (филиал) Кафедра физики и информационных технологий РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ЗАЕМЩИКОВ АО «РОССЕЛЬХОЗБАНК» АВТОРЕФЕРАТ БАКАЛАВРСКОЙ РАБОТЫ Студента 4 курса 145 группы направления «Прикладная информатика», профиля «Прикладная информатика в экономике», факультета математики, экономики и информатики Плеханова Павла Анатольевича Научный руководитель доцент кафедры ФиИТ, кандидат физико-математических наук, Е.Д. Насонова (подпись, дата) Зав. кафедрой ФиИТ кандидат педагогических наук, доцент Е.В.Сухорукова (подпись, дата) Балашов 2016

2 Введение Актуальность. В последние годы российский рынок розничного кредитования развивается впечатляющими темпами. Объем выданных кредитов ежегодно продолжает расти, растет также количество работающих на этом рынке банков и предлагаемых ими кредитных продуктов. В условиях острой конкуренции важнейшим фактором успешной работы банка является возможность максимально точно оценить кредитоспособность заемщиков. Банк, способный наиболее точно «отбраковывать» нежелательных клиентов, сможет предложить рынку более привлекательные кредитные продукты с меньшими кредитными ставками и, следовательно, получить определенные конкурентные преимущества. В таком случае на помощь приходит узкоспециализированная эффективная система принятия решений кредитный скоринг. Под оценкой кредитоспособности заемщика или кредитным скорингом понимается индивидуальный комплекс технических и программных средств, предназначенных для получения балльной оценки заемщиков. Заемщик может быть оценен как заемщик, который вернет кредит, или как заемщик, который кредит не вернет. Повышение доходности кредитных операций непосредственно связано с качеством оценки кредитного риска. В зависимости от классификации клиента по группам риска банк принимает решение, стоит ли выдавать кредит или нет, какой лимит кредитования и проценты следует устанавливать. Помимо оценки клиента к какой-либо группе риска, кредитный скоринг применяется для прогнозирования поведения клиента и оценки вероятности мошенничества. Анализируя поведение клиента за последние полгода, можно спрогнозировать его поведение и в следующие пару месяцев. Своевременное обнаружение отрицательной динамики платежеспособности может позволить сэкономить средства банка. 2

3 Также актуальна проблема определения мошенников среди заемщиков. Используя кредитный скоринг, можно классифицировать клиента как мошенника, что позволит уберечь средства банка. До появления автоматизированных информационных систем, оценка заемщиков производилась вручную, с помощью различных статистических и математических методов, а решение о выдаче определялось кредитным комитетом. Использование автоматизированных информационных систем позволяет обрабатывать намного больше информации с более высокой точностью. Также использование АИС позволяет избежать личных предубеждений в отношении оценки заемщиков. Целью работы является разработка системы оценки платежеспособности заемщиков. Для достижения поставленной цели в работе были выделены следующие задачи: 1) рассмотреть сущность понятия кредитного скоринга и рассмотреть его историю развития; 2) выделить особенности кредитного скоринга в России; 3) рассмотреть виды скоринговых моделей; 4) описать особенности оценки кредитоспособности заемщиков в АО «Россельхозбанк»; 5) определить функциональные и нефункциональные требования, предъявляемые к системе; 6) спроектировать функциональную модель системы; 7) осуществить объектно-ориентированный анализ и проектирование системы; 8) реализовать систему, пригодную к практическому применению. Объектом исследования в данной работе является отдел выдачи кредитов. Предмет исследования кредитоспособность заемщиков, оцениваемая экспертным методом с применением нейронных сетей. 3

4 Практическая значимость. Разработанная система оценки кредитоспособности заемщика может быть использована в АО «РоссельхозБанк» и других кредитных организациях для предварительного анализа возможности возврата кредита клиентом и выработки на основе спрогнозированного результата рекомендаций потенциальному заемщику. Систему можно модернизировать для применения в схожих областях, таких как прогнозирование динамики платежеспособности клиента или оценка вероятности того, что клиент будет мошенником. Работа состоит из 3 глав: Глава I. Понятие и функции кредитного скоринга, Глава II. Проектирование информационной системы, Глава III. Описание системы. Основное содержание работы В первой главе «Понятие и функции кредитного скоринга» были рассмотрены понятие и особенности кредитного скоринга, виды скоринговых моделей и процесс определения кредитоспособности заемщика в АО «Россельхозбанк». Доходность кредитных операций напрямую зависит от качества оценки кредитного риска. От того к какой группе риска относится заемщик банк решает не только вопрос о возможности выдачи кредита, а также определяет размер выдаваемого кредита и проценты, которые следует установить. Чтобы оценить кредитные риски анализируется кредитоспособность заемщика. Под кредитоспособностью понимается способность заемщика рассчитаться по кредиту полностью и в срок. Поэтому задачей скоринга, наряду с возможностью или невозможностью возвращения кредита, является определение надежности и ответственности заемщика. Иначе говоря, скоринг оценивает, какой вид кредита и на какой срок можно выдать заемщику. Кредитный скоринг набирает популярность и в других областях, например, при работе с клиентами, которые задерживают платеж или при выявлении мошенничества с кредитными карточками. Для кредитного скоринга наиболее распространены следующие 4

5 методы: статистики, исследования операций и искусственного интеллекта. К методам статистики относят дискриминантный анализ, множественную регрессию, логическую регрессию и деревья классификаций. К методам исследования операций относятся линейное программирование и нелинейная оптимизация. К методам искусственного интеллекта нейронные сети, экспертные системы, генетические алгоритмы, методы ближайших соседей, байесовские сети и логико-вероятностные методы. Эти методы могут применяться как по отдельности, так и в различных комбинациях. Для данной дипломной работы был выбран метод искусственных нейронных сетей. Рассмотрим его подробнее. Нейронные сети можно рассматривать как метод нелинейной регрессии. Их суть заключается в имитации работы естественного нейрона. Искусственный нейрон является взвешенным сумматором, выход которого вычисляется с помощью входов, весов и функции активации, где k является сдвигом, w весом связи, а x входным сигналом. n y=f (u),гдеu= w i x i +k i=0 Функция активации ( f (u) ) может быть различной: линейная, пороговая, сигмоидальная ( y= 1 1+e x ), логистическая ( y= 1 1+e tx ) и другие. Нейроны объединены в сеть. Процесс обучения состоит в передаче нейронной сети двух векторов: входного и выходного. Для задачи кредитного скоринга необходимо, чтобы во входном векторе хранились анкетные данные, а в выходном результат принадлежности к классу. При несоответствии выхода сети и результата обучающего вектора происходит перерасчет весов. Наиболее распространенный способ обучения методом обратного распространения ошибки. Основная идея этого метода состоит в распространении сигналов ошибки от выходов сети к её входам, в 5

6 направлении, обратном прямому распространению сигналов в обычном режиме работы. Для того чтобы метод работал необходимо чтобы передаточная функция была дифференцируема. Обучение ведется по уменьшению среднеквадратичной ошибки до какого-либо минимума. После обучения сеть может классифицировать заемщиков. Для этого ей необходимо передать на вход анкетные данные. В данной работе можно выделить следующие 8 параметров: среднемесячный доход, среднемесячные обязательные расходы, возраст, семейное положение, образование, наличие личного подсобного хозяйства, информация о невозвращенных кредитах и информация о просрочках по кредиту. Все параметры взяты из анкеты «Россельхозбанка». Недостатком такого метода является невозможность интерпретировать веса сети. Также невозможно выявить, какие параметры наиболее значимы. Скоринговые системы, на данный момент, достаточно широко распространены. Почти все отечественные банки проводят проверку заемщиков на кредитоспособность с помощью скоринговых систем. АО «Россельхозбанк» не исключение. Но для филиала «Россельхозбанка» наибольшая проблема состоит в том, что нельзя сразу определить, получит ли кредит заемщик или нет. На основании этого можно предположить, что существует необходимость в прикладной скоринговой системе, которая может быстро и точно спрогнозировать, к какой группе риска относится заемщик. Такой системой, которой можно передать данные и через секунды получить приблизительный результат. Во второй главе «Проектирование информационной системы» были сформулированы требования к системе и спроектирована функциональная и объектно-ориентированная модель. Система должна обеспечить выполнение следующих функций: оценка платежеспособности заемщика с помощью нейронной сети; возможность переобучения системы; различные уровни доступа. 6

7 Для системы оценки платежеспособности заемщика можно выделить следующие нефункциональные требования: целостность и защищенность хранимых данных; надежность; доступность; расширяемость; кроссплатформенность; производительность. Функционнальная модель системы спроектирована как бизнес-модель делового процесса. В процессе проектирования объектно-ориентированной модели были построены следующие диаграммы: диаграмма прецедентов, диаграмма деятельности и диаграмма классов. В третьей главе «Описание системы» описана архитектура нейронной сети для скоринговой системы. Описана реализация библиотеки для нейронной сети, реализация приложения для обучения сети и клиентское приложение для классификации заемщика. Для классификации заемщика используется нейронная сеть. В ходе выполнения данной работы была построена нейронная сеть со следующими характеристиками. Входной вектор содержит 8 параметров: среднемесячный доход, среднемесячные обязательные расходы, возраст, семейное положение, образование, наличие личного подсобного хозяйства, информация о невозвращенных кредитах и информация о просрочках по кредиту. Все параметры взяты из анкеты «Россельхозбанка». Выход у нейронной сети один, с результатом классификации. Число скрытых слоев в нейронной сети равно 4. На первых трех по 20 нейронов, на 4 слое 10 нейронов. Для соединения сети использовалась полносвязная топология. Нейронная сеть использует сигмоидальную функцию в качестве 7

8 активационной. Обучение проводится методом обратного распространения ошибки. На первом этапе разработки была реализована библиотека, хранящая описание нейронной сети и методы взаимодействия с ней. Эта библиотека в точности копирует содержимое диаграммы классов. Библиотека имеет название ANN.dll (artificial neural network). В дальнейшем эта библиотека может использоваться во всех приложения использующих языки.net. На втором этапе было реализовано консольное приложение для работы с нейронной сетью с целью обучения. Эту работу выполняет оператор. В его задачу входит составление входных и выходных векторов для нейронной сети и указания пути к ним. Так как входной вектор в реальной системе берется из анкеты, то для сохранения принципа работы все входные данные, а заодно выходные векторы, хранятся в файлах n.in.txt и n.out.txt, где n номер анкеты и номер результата по этой анкете. Оператор так же применяет выбранную конфигурацию для нейронной сети. На последнем этапе работы было написано приложение с использованием технологии ASP.NET Web Forms 4.5. Эта технология позволяет разрабатывать веб-сервисы и веб-приложения с использованием языков.net. Данное приложение непосредственно взаимодействует с пользователем. Данная реализация выполняет все поставленные задачи и соответствует всем требованиям. Разработанная система может выполнять реальные задачи и может применяться сотрудниками «Россельхозбанка» для предварительной оценки кредитоспособности заемщиков. Заключение Кредитоспособность — это возможность, имеющаяся у заемщика для своевременной выплаты кредита. Важный момент кредитоспособности, это возможность у заемщика вернуть не только сам кредит полностью, но и заплатить за него проценты. 8

9 Имеются различные подходы к оценке кредитоспособности заёмщика и каждый способ дополняет другие способы. Одни из них могут легко оценить кредитоспособность клиента в момент непосредственного кредитования, а другие дать возможность прогнозировать риск с учётом финансового состояния заемщика. Исследование кредитоспособности и платежеспособности клиента является одним из наиболее значимых методов уменьшения кредитного риска и благополучной реализации кредитной политики, потому что еще на этапе рассмотрения заявки на предоставление кредита разрешает избежать необоснованный риск. Под кредитоспособностью банковских клиентов надо понимать финансовое состояние заемщика, при котором будет уверенность в эффективном применении заемных средств, готовность и способность клиента вернуть кредит в соответствии с условиями договора. На сегодняшний день определение платежеспособности заемщиков остается крайне необходимой задачей в коммерческих банках. Информационные системы крайне разнообразны и развиваются быстрыми темпами. Но актуальность этой темы в данной сфере с течением времени уменьшаться не будет. Оценка кредитоспособности заемщика занимает важное место в системе управления кредитным риском. В процессе изучения кредитоспособности заемщика оценивается целесообразность кредитования конкретного заемщика на основе финансового состояния и качественных характеристик заемщика. Наиболее распространенным способом оценки кредитоспособности заемщика является кредитный скоринг. Сегодня скоринг это общепринятая стабильная и точная технология. Существует много удачных способов применения скоринга, и как один из наиболее распространенных оценка и рейтингование заемщиков при выдаче кредита. Эта технология привела к тому, что процесс принятия решений стал проще, быстрее, объективнее, точнее и увереннее. Применение 9

10 систем кредитного скоринга позволяет своевременно и последовательно использовать все возможности для развития и удерживать риски на приемлемом и управляемом уровне. Эффективная система кредитного скоринга позволяет банку: оперативно корректировать бизнес-модели розничного бизнеса; выйти первым на рынок с новым продуктом; обеспечить для розничного бизнеса банка гибкость и быстроту; быстро и безошибочно принимать стратегические решения; эффективно управлять накопленной информацией; строить и развивать бизнес, опираясь на точные данные и математический анализ. Если кредитная организация правильно и адекватно использует кредитный скоринг, то получает эффективное конкурентное преимущество для поддержания и улучшения своих конкурентных позиций на рынке и выживания в борьбе с конкурентами в течение длительного времени. В результате проведенного анализа и проделанной работы были решены следующие задачи: рассмотрена сущность понятия системы определения платежеспособности заемщиков, выделить принципы необходимые для функционирования системы определения платежеспособности заемщиков; проанализирована предметная область, в рамках которой разрабатывается система определения платежеспособности заемщиков; определены функциональные и нефункциональные требования, предъявляемые к системе; 10

11 реализована система средствами, которые предоставляет Microsoft Visual Studio 2010 Express. В результате работ была спроектирована и реализована система определения платежеспособности заемщиков. Она может применяться для работы в «Россельхозбанке» и других кредитных организациях. Данная система при внесении небольших изменений может применяться для анализа поведения заемщиков, оценки просрочек по выплатам и определения мошеннических операций. Более высокая точность работы может быть обеспечена использованием реальных кредитных историй и добавление новых параметров для входного вектора нейронной сети. Материалы исследования опубликованы в следующих работах: 1. Плеханов, П.А. Применение искусственных нейронных сетей для увеличения точности кредитного скоринга / П.А. Плеханов // Актуальные вопросы развития социально-экономических систем в современном обществе [Текст]. Саратов.: Академия Бизнеса, (11). с

Источник: http://docplayer.ru/50761879-Razrabotka-informacionnoy-sistemy-ocenki-kreditosposobnosti-zaemshchikov-ao-rosselhozbank.html

Независимый рейтинг МФО, выдающих кредиты и займы в день обращения

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *