Практический метод экспресс-оценки финансовых возможностей физических и юридических лиц
Комплексные методы оценки финансовых рисков
Проблема создания в российских банках систем
кредитного скоринга обсуждается уже давно, а в связи с появлением стандартов
Базеля II этот вопрос приобрел особую актуальность. Заметим, что под кредитным
скорингом здесь понимается присвоение каждому заемщику (клиенту) кредитного
рейтинга в виде вероятности его дефолта в зависимости от характеристик и
состояния этого заемщика (клиента).
Рассмотрим теперь теоретическую возможность
комплексирования различных вероятностных оценок.
Задача комплексирования нескольких оценок
вероятностей появления события Q, обозначенных здесь как qi (i = 1,2, ..., k),
состоит в определении вероятности события Q как функции от нескольких его
предыдущих оценок:
Q = (q1, q2, ..., qk).
В зависимости от имеющейся информации о
дисперсиях оценок возможны и различные методы их комплексирования. Рассмотрим
здесь линейный метод комплексирования для случая, когда оценки qi (i = 1, 2,
..., k) являются несмещенными и с известными дисперсиями D1, D2, ..., Dk. В
качестве оценочной функции применим линейную комбинацию:
Q = (SUM)aiqi,
где (SUM) - сумма от i = 1 до i = k.
Если коэффициенты ai в сумме составляют 1, то
комплексная оценка Q будет несмещенная. Значения коэффициентов аi,
обеспечивающих минимум дисперсии D для оценки Q, можно найти по выражению:
ai = 1/Di[(SUM)1/Di],
где (SUM), как и выше, - сумма от i = 1 до i =
k.
Окончательное выражение для комплексирования
оценок имеет вид:
Q = (SUM)qi / Di [(SUM)(1/Di)],
где (SUM) - сумма от i = 1 до i = k. Дисперсия
комплексной оценки находится по выражению:
D = 1/[(SUM)(1/Di)],
где (SUM) - по-прежнему сумма от i = 1 до i = k.
В
случае комплексирования двух оценок, что имеет место в данной статье, выражение
для комплексирования оценки х с дисперсией D с оценкой у и
x
дисперсией
D имеет вид:
y
(2)
Q = xD / (D + D
) + yD (D + D ).
y
x y x x y
Дисперсия этой оценки:
(2)
D = D D / (D + D ).
x y x y
Практические примеры математических,
индикаторных и комплексных оценок финансовых
рисков
Рассмотрим процессы получения практических
оценок для трех наиболее важных групп клиентов: физические лица (население),
субъекты предпринимательской деятельности и банки [4].
1. Физические лица
При работе с физическими лицами существует целый
ряд банковских рисков, в том числе кредитный, депозитный, ликвидности, рыночный
риски и общий риск, порождаемый природными, криминальными и другими факторами.
Рассмотрим наиболее распространенный для физических лиц депозитный риск (ДР).
Специалисты оценивают риски по их индикаторам с
использованием следующей шкалы значимости (опасности), уже приведенной нами
выше: "очень высокая", "высокая", "средняя",
"низкая", "случайная". Эта шкала значимости индикаторов
хорошо укладывается в шкалу вероятностей, имеющую размерность от 0 до 1. Поэтому
приведенную качественную шкалу опасности индикаторов риска можно перевести в
шкалу вероятностей, то есть "оцифровать" эти индикаторы риска
следующим образом: "очень высокая" - когда вероятность события Q =
0,8; "высокая" - при Q = 0,7; "средняя" - при Q = 0,5;
"низкая" - при Q = 0,3; "случайная" - при Q = 0,1. С
использованием этих обозначений рассмотрим индикаторы ДР для физических лиц
[4].
Индикаторы в социально-политической области:
а) резкая смена социального статуса как в
сторону повышения, так и в сторону понижения - ДР "высокий", Q = 0,7;
б) смена социальной ориентации - ДР
"высокий", Q = 0,7;
в) резкое усиление или снижение реально
проявляемой политической активности - ДР "низкий", Q = 0,3;
г) смена места работы с изменением социального
статуса - ДР "средний", Q = 0,5;
д) изменение социального положения в связи с
браком, наследством, нашедшимися родственниками и др. - ДР "средний",
Q = 0,5.
Индикаторы в области занятости, доходов,
имущества:
а) переход (перевод) на менее стабильный статус
занятости (например, конкурсное избрание, контракт, сезонный контракт,
почасовая занятость) - ДР "очень высокий", Q = 0,8;
б) изменение статуса места работы, формы
собственности организации - ДР "высокий", Q = 0,7;
в) активизация отраслевых, региональных рисков,
рисков операционного цикла в сфере занятости - ДР "высокий", Q = 0,7;
г) крупные приобретения, продажи имущества - ДР
"средний", Q = 0,5;
д) смена квартиры, места проживания - ДР
"высокий", Q = 0,7;
е) кражи, ограбления - ДР "средний", Q
= 0,5.
Индикаторы окружения, семьи, кланов:
а) активизация в регионе проживания группировок,
криминала, сект (риск вовлечения членов семьи, их похищения и др.) - ДР
"высокий", Q = 0,7;
б) появление новых родственников (браки),
принадлежащих к народностям со специфическими общественными отношениями,
иерархиями (кланы, тейпы, племена и др.), моралью, правилами поведения,
отношением к обязательствам, понятиями чести и др. - ДР "средний -
низкий", Q = 0,4;
в) политические, социальные, национальные,
религиозные, возможно природные или техногенные факторы, изменяющие у отдельных
народностей семейные и/или финансовые отношения - ДР "средний -
низкий", Q - 0,4;
г) резкие изменения в семейном положении и
окружении клиентов - ДР "низкий", Q = 0,8;
д) "критические" семейные состояния
(холостяки, разведенные) - ДР "очень высокий", Q = 0,8.
Индикаторы физического состояния, здоровья:
а) достижение "критических" возрастов
- ДР "очень высокий", Q = 0,8;
б) заболевания, в том числе ближних
родственников, - ДР "высокий", Q = 0,7;
в) ухудшение экологической обстановки региона
работы или проживания, опасность эпидемий и др. - ДР "высокий", Q =
0,7;
г) туристические поездки в страны с большими
рисками заболеваний, особенно малоизученных, - ДР "низкий - средний",
Q = 0,4.
Количественную оценку ДР начнем с оценки
математической. Кстати, напомним, что математическая оценка при любой исходной
информации и даже при ее отсутствии существует всегда. Примем для
определенности, что мы имеем по конкретному депозиту один положительный и один
негативный факт. Тогда Qм = 0,666 и дисперсия этой оценки Dм = 0,056.
Перейдем теперь к количественной оценке события
Q по вышеизложенным индикаторам этого негативного явления, то есть к оценке ДР.
Выпишем для этого оценки опасности 16 из имеющихся индикаторов ДР для
физических лиц: 0,7; 0,7; 0,3; 0,5; 0,5; 0,8; 0,7; 0,7; 0,5; 0,7; 0,5; 0,7;
0,4; 0,4; 0,8; 0,8. "Вес", или значимость, каждого индикатора
определить очень трудно, а на стадии априорной оценки практически невозможно.
Поэтому логично присвоить всем индикаторам одинаковый "вес", равный
1/16 = 0,063, где 16 - это количество учитываемых индикаторов.
Теперь можно получить вероятности каждого индикатора для
реализации
события Q, или ДР. Произведя вычисления, получим ряд
указанных
вероятностей: 0,044; 0,044; 0,019; 0,032; 0,032; 0,05;
0,044;
0,044; 0,032; 0,044; 0,032; 0,044; 0,025; 0,025; 0,019;
0,05.
Суммируя эти вероятности, получим оценку вероятности события
Q ,
или вероятность ДР, под воздействием всех рассмотренных
и
(16)
индикаторов.
Получим, что Q = 0,577 и дисперсия этой оценки
(16)
и
D =
0,0135.
и
Комплексную оценку ДР найдем по вышеприведенным выражениям для
Случая
объединения двух оценок: Q = 0,589 и D = 0,014.
k k
Полученная оценка ДР является максимальной, так
как здесь искусственно учтено воздействие на ДР всех возможных индикаторов, что
в реальной действительности маловероятно. Поэтому при использовании
комплексного метода для оценки ДР в конкретных ситуациях индикаторов будет
меньше и оценки ДР будут ниже. Так, например, при наличии четырех обнаруженных
индикаторов (0,3; 0,5; 0,7; 0,4) оценки ДР примут значения:
(4)
(4)
Q =
0,475 и D = 0,042; Q = 0,562 и D = 0,020.
и
и k k
2. Субъекты предпринимательской деятельности
Ввиду большого количества возможных рисков у
этой группы, как и у предыдущей, рассмотрим для нее только кредитные риски
(КР). Градации опасности индикаторов КР те же, что и выше. Кроме того, как и
для физических лиц, рассчитаем КР по пяти обнаруженным индикаторам (0,7; 0,7;
0,8; 0,5; 0,6), что более реально, чем расчет по всем возможным индикаторам.
Информационная область:
а) неполная относительно стандартных требований
информация - КР "очень высокий", Q = 0,8;
б) несоблюдение сроков представления информации
- КР "очень высокий", Q = 0,8;
в) неполная информация, примитивные носители -
КР "очень высокий", Q = 0,8;
г) ошибки арифметические, логические,
орфографические - КР "высокий", Q = 0,7;
д) неточность информации при сравнении с
прошлыми данными, а также по параллельным и альтернативным источникам - КР
"высокий", Q = 0,7.
Финансовая область:
а) резкие скачки цен на продукцию предприятия,
отрасли, смежных или альтернативных производств - КР "высокий", Q =
0,7;
б) рост прямых и косвенных расходов - КР
"высокий", Q - 0,7;
в) снижение прибыли, в том числе
незапланированное, сезонное - КР "высокий", Q = 0,7;
г) неплатежи - дебиторская, кредиторская
задолженность - КР "высокий", Q = 0,7;
д) недостаточное финансирование простого
воспроизводства, в том числе задолженность по зарплате, - КР
"высокий", Q = 0,7;
е) снижение или прекращение выплат дивидендов -
КР "очень высокий", Q = 0,8;
ж) увеличение в доходах предприятия доли
операций высокого риска (венчурные, спекулятивные, инновационные) - КР
"высокий", Q = 0,7.
Рыночная область:
а) снижение объемов продаж продукции фирмы - КР
"высокий", Q = 0,7;
б) резкое сокращение или расширение ассортимента
продукции фирмы - КР "высокий", Q = 0,7;
в) выход на рынок с абсолютно новыми видами
продукции - КР "высокий", Q = 0,7;
г) уход с отдельных сегментов рынка - КР
"высокий", Q = 0,7;
д) разрыв контактов с постоянными клиентами
(особенно крупными), поставщиками, покупателями - КР "высокий", Q =
0,7.
Организационная и экономическая области:
а) уклонение от контактов руководителей и
ответственных сотрудников фирмы - КР "очень высокий", Q = 0,8;
б) частая смена юридического адреса фирмы - КР
"средний", Q = 0,5;
в) основная деятельность фирмы вне региона
регистрации или региона обслуживающего банка - КР "высокий", Q = 0,7;
г) частое рассмотрение дел и конфликтов фирмы в
суде, арбитраже - КР "средний", Q = 0,5;
д) ужесточение экологического законодательства в
регионе работы фирмы - КР "очень высокий", Q = 0,8.
На первом этапе получаем математическую оценку
КР для конкретного заемщика. Примем для этого заемщика, что он один раз брал
кредит и полностью и своевременно его вернул. Используя известные
математические методы, получим, что для этого случая математическая оценка КР
составит: Qм = 0,5 и ее дисперсия Dм = 0,083.
(5)
Далее получаем оценку КР для этого случая по индикаторам: Q = 0,660 и
и
(5)
D =
0,032 и комплексную оценку в виде Q = 0,548 и D = 0,026.
и
k k
3. Банки
Как и выше, рассмотрим из ряда возможных здесь
рисков только один - риск ликвидности (РЛ). Градации опасности рассматриваемых
индикаторов РЛ те же. Расчеты проведем не для всех возможных индикаторов РЛ, а
только для шести (0,8; 0,5; 0,5; 0,4; 0,3; 0,1) как наиболее реального их
количества.
Организационная область:
а) значительная нарастающая активность
менеджмента банка - РЛ "средний", Q = 0,5;
б) частые контакты с прессой не первых лиц
банка, профессионально не связанных с банковской деятельностью, - РЛ
"очень высокий", Q = 0,8;
в) очереди за просроченными вкладами с
"черного хода" (чтобы не портить солидный вид фасада) - РЛ
"очень высокий", Q = 0,8;
г) отсутствие специального помещения для курения
и отдыха (персонал курит и общается у входа, что ведет к утечке информации) -
РЛ "высокий", Q = 0,7;
д) чрезмерная "игривость" банковской
рекламы, использование нестандартных специфических носителей - РЛ "очень
высокий", Q = 0,8;
е) использование эксклюзивных благотворительных
актов в рекламных целях - РЛ "средний - низкий", Q = 0,4;
ж) необоснованное увлечение строительством (в
том числе жилищным) и приобретением представительских и имиджевых активов
(особенно в проблемных ситуациях) - РЛ "средний - низкий", Q = 0,4;
з) частые перемены в составе правления и совета
директоров банка - РЛ "низкий", Q = 0,3;
и) нечетко установленные должностные обязанности
персонала - РЛ "средний", Q = 0,5;
к) социальная напряженность и трудовые споры в
коллективе - РЛ "низкий", Q = 0,3;
л) резкое и явно чрезмерное усиление охраны,
укрепление дверей, окон и др. - РЛ "средний", Q = 0,5.
Информационная область:
а) чрезмерная конфиденциальность, отсутствие
информации о положении дел в банке - РЛ "очень высокий", Q = 0,8;
б) отсутствие системы поэтапного раскрытия
информации - РЛ "средний", Q = 0,5;
в) информация раскрыта, но запутана, искажена,
модифицирована - РЛ "средний", Q = 0,5;
г) требование от клиентов информации (часто
конфиденциального характера), не относящейся к банковскому продукту, - РЛ
"очень высокий", Q - 0,8;
д) значительные расхождения между декларируемой
специализацией банка и его реальной деятельностью - РЛ "средний", Q =
0,5.
Финансовая область:
а) падение или резкий рост дивидендов - РЛ
"средний", Q = 0,5;
б) частая эмиссия дополнительных выпусков акций
(возможно, сопровождаемых низким уровнем выплат дивидендов) - РЛ "очень
высокий", Q = 0,8;
в) нечеткая фиксация (расплывчатые формулировки)
или множественность баз плавающих ставок - РЛ "очень высокий", Q =
0,8;
г) предложения клиентам и партнерам о переносе
сроков возвращения вкладов или депозитов без переоформления договоров и
соответствующих компенсаций - РЛ "средний - низкий", Q =0,4;
д) резкие скачки или необоснованное торможение
изменения уровней меняющихся процентных ставок - РЛ "средний -
низкий", Q = 0,4.
Оперативная область:
а) очереди в операционных залах как следствие
неспособности маневрировать нагрузкой персонала в экстремальные периоды - РЛ
"средний", Q = 0,5;
б) крупные кредиты предприятиям под
государственным или криминальным контролем - РЛ "случайный", Q = 0,1;
в) отсутствие схем выхода из проблемных ситуаций
- РЛ "низкий", Q = 0,3;
г) расхождения между рекламными предложениями и
реальными характеристиками банковских продуктов - РЛ "средний", Q =
0,5;
д) недостаточная, неадекватная техническая
оснащенность - РЛ "средний", Q = 0,5.
Сначала оцениваем РЛ математическими методами.
Пусть рассматриваемый банк 10 раз проверялся на ликвидность и в двух случаях
было зафиксировано нарушение ликвидности этого банка. РЛ этого банка составит
Qм = 0,273 и дисперсия этой оценки Dм = 0,017.
Вероятность
РЛ рассчитаем по шести вышеприведенным индикаторам этого
(6) (6)
риска.
Получим: Q = 0,436 и D = 0,031.
и и
Комплексная
оценка РЛ для данного случая будет иметь вид:
Q =
0,313 и дисперсия этой оценки D = 0,021.
k
k
Несомненно, первые оценки финансовых рисков по
этому методу на реальных событиях покажут его истинную ценность. Возможно,
степени опасности индикаторов рисков придется снизить, но начинать лучше с
максимальных оценок. Было бы целесообразным проверить этот метод оценки финансовых
рисков на базе экспериментального банка. Тем не менее и в этом виде метод можно
использовать следующим образом:
а) вести текущие оценки финансовых рисков по
предложенному методу параллельно с оценками финансовых рисков по методам,
принятым в данном банке. Сравнивая результаты, можно быстро определить, какой
метод лучше и достоин внедрения в практику;
б) можно применять метод с использованием двух
оценок. Первой оценкой будет всегда существующая математическая оценка. В
качестве второй можно использовать сумму штрафных баллов. Так, если
обнаруженный индикатор риска имеет степень опасности "очень высокий",
то это 8 штрафных баллов, если "высокий" - 7, "средний" - 5
баллов, "низкий" - 3 балла и "случайный" - 1 балл. Чем выше
будет математическая оценка риска и выше сумма штрафных баллов, тем более
вероятен будет финансовый риск.
Выводы
1. Предложен метод экспресс-оценки финансовых
возможностей физических (население) и юридических (банки, субъекты
предпринимательской деятельности и др.) лиц. Он базируется на комплексной
скоринговой модели дефолта клиента, обладающей повышенной точностью оценки за
счет расширения используемой информации о клиенте. Это расширение
осуществляется путем перевода качественной (экспертной) информации о клиенте в
виде индикаторов риска в количественную форму.
2. Практическое применение предложенного метода
можно осуществлять по следующим этапам:
1) получение математических (экспериментальных)
оценок дефолта клиента, которые (оценки) можно получать всегда, даже при полном
отсутствии информации о клиенте;
2) перевод качественной информации в виде
индикаторов риска клиента в количественную форму;
3) комплектование математических и индикаторных
оценок и получение выходной оценки вероятности дефолта клиента.
3. Текущая комплексная экспресс-оценка
вероятностей дефолтов клиентов на основе превалирующей экспериментальной
(математической) оценки вероятностей этих дефолтов позволяет достаточно быстро
установить в количественном виде степень опасности как всех обнаруженных
индикаторов риска, так и каждого в отдельности.
4. Применение данного метода экспресс-оценки
дефолта клиента актуально по всем направлениям финансовой деятельности и
особенно по линии потребительского кредитования.
Литература
1. Готовчиков И.Ф. Кредитные истории в экономике
России // Банковские услуги. 2003. N 6 - 7.
2. Готовчиков И.Ф. Методы снижения
асимметричности информации от кредитных историй заемщиков // Оперативное
управление и стратегический менеджмент в коммерческом банке. 2003. N 5.
3. Гусева А. Кредитные бюро и кредитный скоринг
// Банки и технологии. 2004. N 5.
4. Русанов Ю.Ю. Индикаторы мониторинга рисков в
банковском менеджменте // Банковское дело. 2004. N 1.
Страницы: 1, 2
|