Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


МЕТОДИКИ АНАЛИЗА КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ ФИЗИЧЕСКОГО ЛИЦА

Работа №45773

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

экономика

Объем работы105
Год сдачи2018
Стоимость4320 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
440
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение 3
1. Теоретические основы анализа кредитоспособности физического лица 6
1.1. Понятие кредитоспособности физического лица и критерии ее определения 6
1.2. Методики анализа кредитоспособности физического лица 12
2. Практические аспекты анализа кредитоспособности физических лиц 24
(по материалам АО «Российский Сельскохозяйственный банк»)
2.1. Этапы и показатели анализа кредитоспособности физических лиц в АО 24
«Российский Сельскохозяйственный банк»
2.2. Методика анализа кредитоспособности физических лиц, применяемая в АО 36
«Российский Сельскохозяйственный банк»
3. Совершенствование методов анализа кредитоспособности физического лица 51
3.1. Проблемы оценки кредитоспособности физических лиц и направления 51
совершенствования
3.2. Рекомендации по совершенствованию анализа кредитоспособности 61
физического лица в АО «Российский Сельскохозяйственный банк»
Заключение 73
Список использованных источников 78
Приложения

Кредитные операции являются механизмом реализации кредитной политики банка. Они имеют большую долю в структуре всех операций банка и приносят наибольший доход. Следовательно, процесс снижения кредитного риска является принципиально важным для любого банка.
Понятно, что полностью обезопасить себя от невозврата кредитов коммерческие банки могут только единственным способом - не выдавать их, но это, конечно, не выход. Поэтому вопросы управления банковским кредитным риском, от своевременного решения которых зависит эффективность деятельности каждого конкретного банка и стабильность функционирования всей банковской системы страны, в сложившихся условиях приобретают первостепенное значение.
При организации кредитных операций усилия коммерческих банков направлены на то, чтобы минимизировать возможные потери от неисполнения клиентами своих обязательств по кредитному договору. Один из основных способов снижения риска неплатежа по кредиту - тщательный отбор потенциальных заемщиков. Учитывая, что заемщиками могут быть как юридические, так и физические лица, то и отбор потенциальных заемщиков у банков происходит в разрезе двух сегментов. В условиях стремительного развития розничного кредитования, совершенствования программ потребительского кредитования на современном этапе - именно оценка кредитоспособности заемщика - физического лица видится нам более актуальной и значимой темой исследования.
Общеизвестно, что в настоящее время в мировой банковской практике не существует единой методики оценки кредитоспособности заемщика - физического лица. Существует множество различных моделей, каждая из которых обладает определенными достоинствами и недостатками. Кроме того, необходимо отметить, что авторы большинства методик фактически сводят анализ кредитоспособности заемщика к анализу его финансового состояния. Однако, финансовое состояние розничного клиента коммерческого банка - всего лишь один из факторов его кредитоспособности.
Цель данной работы - изучить теоретические аспекты и методологические подходы к оценке кредитоспособности заемщика - физического лица. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи, определившие логику исследования и структуру работы:
- рассмотреть подходы к определению понятия «кредитоспособность заемщика - физического лица», выявить критерии ее определения;
- провести обзор традиционных методик оценки кредитоспособности заемщика - физического лица;
- изучить этапы проведения и особенности методики оценки кредитоспособности заемщика - физического лица, используемой в исследуемом банке;
- выявить современные проблемы и факторы, негативно влияющие на эффективность проведения оценки кредитоспособности розничного заемщика;
- дать рекомендации по совершенствованию методики оценки кредитоспособности заемщика - физического лица.
В соответствии с поставленной целью объектом исследования является процесс определения уровня кредитоспособности заемщика - физического лица.
Объектом исследования является АО «Россельхозбанк». Предметом кредитоспособность клиента как инструмент оценки кредитного риска.
В качестве методологической основы исследования были использованы метод системного анализа, методы группировки и сравнения, метод коэффициентов, методы наглядного изображения, методы экономико-математического моделирования и методы экспертной оценки.
Теоретическую базу исследования составляют труды ведущих ученых- экономистов О.И. Лаврушина, А.Д. Шеремета, А.И. Ачкасова, В.Т. Севрука, В.А. Москвина, Л.Т. Гиляровской и других. Информационной базой работы являются публикуемая на официальном сайте Банка России финансовая отчетность кредитных организаций, статистические материалы, публикуемые на официальном сайте АО «Россельхозбанк» годовые отчеты, публикации в периодической печати, материалы рейтингового агентства «Эксперт РА», а также нормативные акты Банка России по рассматриваемой проблеме.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь студентам в написании работ!


В ходе теоретического исследования нами было определено, что на современном этапе встречаются два подхода к определению кредитоспособности заемщика - физического лица. Первая группа авторов отождествляют понятие кредитоспособность с понятием платежеспособность, вторая группа авторов разграничивают данные понятия. Нами был сделан вывод, что понятия в целом схожи, но отождествлять и говорить, что данные слова являются синонимами не допустимо. Поскольку платежеспособность отражает способность физического лица погашать всю имеющуюся задолженность перед кем-либо, будь то алименты, платежи в бюджет, налоги, штрафы, за обучение, за страховку и т.д. Также следует отметить, что платежеспособность - это показатель, который рассчитывается на основе ретроспективных данных, в то время как кредитоспособность - показатель, который оценивают на будущее, то есть является прогнозной величиной. При этом кредитоспособность является показателем, который означает способность погашать заемщика только платежи по кредиту и процентам по ним, не включая туда иные платежи, даже если они обязательные. Следовательно, нами был сделан вывод, что неплатежеспособное физическое лицо в принципе не может рассчитывать на получение кредита.
В результате исследования методик оценки кредитоспособности заемщика, были выделены два подхода - количественный и качественный. Количественный подход, в отличие от качественного подхода, позволяет дать оценку уровня кредитоспособности в формализованном виде. В рамках каждого подхода выделяются присущие ему методики оценки кредитоспособности. Так, в рамках количественного подхода можно выделить следующие методики для оценки кредитоспособности физических лиц - скоринговую оценку и систему финансовых показателей платежеспособности. Качественный подход подразумевает анализ делового риска и изучение кредитной истории частных лиц. В работе были определены преимущества и недостатки каждой из методик оценки кредитоспособности. Нами были исследованы основные тенденции рынка кредитования физических лиц. Стоит отметить, что рынок характеризуется улучшением ситуации с просроченной задолженностью.
Улучшение ситуации с просроченной задолженностью подтверждают и данные Национального бюро кредитных историй (НБКИ). Согласно его ин-формации, за прошлый год доля просроченной задолженности по потребительским кредитам снизилась с 21,5 до 20,6%, по автокредитам - с 9,7 до 9,5%, по ипотеке - с 3,9 до 3,1%. Единственный сегмент кредитования, где доля «плохих» долгов выросла, - это кредитные карты (с 18,8 до 19,8%).
В этой связи в дальнейшем были рассмотрены особенности методики кредитоспособности заемщика - физического лица по материалам АО «Россельхозбанк». В Банке оценка кредитоспособности заемщика - физического лица является неотъемлемой частью Банка по кредитованию физических лиц и включается как отдельный этап работы Банка по кредитному процессу. В рамках оценки кредитоспособности физического лица определяются такие показатели заемщика, как среднемесячные доходы и расходы заемщика, платежеспособность заемщика, коэффициент платежа, максимальная сумма кредита, лимит кредитования, коэффициент обеспечения.
Особенностью методики оценки кредитоспособности физического лица в АО «Россельхозбанк» является то, что для всех видов кредитных продуктов Банком используется методика, основанная на системе финансовых коэффициентов. При этом Банк опирается на кредитную историю заемщика и принимает решение о выдаче кредита при положительной кредитной истории заемщика и если платежеспособность заемщика находится на хорошем уровне (финансовое состояние хорошее).
Другой спецификой методики является тот факт, что при определении кредитоспособности заемщика в рамках банковского продукта кредитная карта, Банком не учитываются прочие расходы заемщика, а учитываются лишь действующие кредитные обязательства заемщика, что естественно будет снижать лимит кредитования.
Методику оценки кредитоспособности физических лиц в АО «Россельхозбанк» можно охарактеризовать следующим образом: по глубине анализа (стандартная методика), по основному объекту анализа - система финансовых коэффициентов, основанная на анализе финансового положения физического лица. В то же время этой методикой не производится учет качественных характеристик заемщика (возраст, семейное положение, образование, стаж работы, занятость), то есть те факторы, которые в пределах минимальных требований скорингового подхода, однако учитывается кредитная история физического лица. В этой связи были приведены примеры по четырем основным кредитным продуктам Банка - автокредит, ипотечные кредит, кредитная карта и потребительский кредит наличными.
Далее на примере действующей методики по определению кредитоспособности заемщика в АО «Россельхозбанк» были выявлены ее недостатки. В частности в действующей методике Банка используемые понижающие коэффициенты, ниже по сравнению с другими банками. При рассмотрении кредитной заявки по одному продукту (к примеру, кредитная карта), в части расходов учитывается платежи по одобренному, но не выданному на руки заемщику кредиту по другому продукту (например, потребительская ссуда наличными). Следовательно, такую неточность Банку необходимо исправлять, данная проблема висит именно в программном обеспечении, которое используется при оценке кредитоспособности клиента.
Также были рассмотрены проблемы участников банковского сектора России, нами были выявлены проблемы, которые являются общими для всех банков при оценке кредитоспособности заемщиков. К таким проблемам нами были отнесены: неопределенность получения ими достаточного дохода в будущем в связи с потерей работы, болезнью и другими негативными факторами; перенастройка скоринговых моделей при изменении кредитной политики банка.
Был сделан вывод, что современная банковская система России не готова к принятию новых требований Базельского комитета. Невысокая активность рейтинговых агентств России, отличия в международном и отечественном банковском законодательстве, отсутствие четких критериев системы рейтинговой оценки кредитоспособности сдерживают введение в действие передовых мировых норм в области анализа кредитоспособности заемщика.
Следовательно, направлениями совершенствования оценки кредитоспособности физических лиц является разработка скоринговых систем, совершенствование анкет для оценки кредитоспособности заемщика, создание автоматизированных систем, основанных на технологии анализа голоса. Поэтому модели оценки кредитоспособности необходимо разрабатывать на основе выборки из наиболее новых клиентов, периодически проверять качество работы системы и, когда качество ухудшается, разрабатывать новую модель.
В современных условиях развития IT-технологий и дигитализации финансового рынка, особую значимость приобретает использование инновационных технологий, для улучшения качества оценки кредитного риска, при кредитовании физических лиц. Перед банками встает необходимость, применения искусственного интеллекта; сбора и обработки больших данных (Big Data); анализ клиентского опыта и учет жизненных траекторий клиентов (в рамках Lifestyle- банкинга).
Кроме этого, мегарегулятору необходимо стандартизировать процесс оценки кредитоспособности заемщиков - физических лиц близким к международным стандартам, разграничивая большую вертикаль при определении класса заемщика. Также в отечественной практике необходима разработка единой методической базы организации кредитования, в настоящее время эта база имеет незавершенный характер: в инструкциях по организации кредитования, рекомендованных коммерческим банкам, детально не прописан механизм выдачи и погашения ссуд; банки нуждаются в нормативных документах, более подробно раскрывающих порядок планирования, процедуру кредитования и контроля за использованием кредита. При этом актуальным становится применение принципиально новых методик определения кредитоспособности физических лиц на основе нейронных сетей.
С развитием скоринговых систем развиваются и методы отбора заемщиков. Они включают в себя: статистические методы; методы, основанные на дискриминантном анализе (линейная регрессия, логистическая регрессия); различные варианты линейного программирования; дерево классификации; нейронные сети; генетический алгоритм; метод ближайших соседей. В этой связи в качестве моделирования был применен математический аппарат, способствующий раннему распознаванию потенциальных рисков от заемщиков и формировании их в кластеры в зависимости от количественных и качественных показателей.
Были сформированы заемщики в количестве 38 клиентов по различным социальным и экономическим положениям, которым необходим кредит на различный период, следовательно, ставки по кредитам также отличались. В итоге на основе трех факторов (срок, сумма кредита и доход заемщика) были определены вариация и факторные нагрузки, затем проведен корреляционный и регрессионный анализ с учетом качественных факторов и сформированы кластерные группы заемщиков по четырем классам.
Предложенная модель для АО «Россельхозбанк» в области определения потенциального состояния платежеспособности заемщика - физического лица с высокой долей точности разграничивает заемщиков на кластеры по их рейтингам и отображает потенциальные риски, следовательно, Банк заранее будет осведомлен о потенциальной опасности рисков невозврата кредита, максимальные и минимальные суммы кредитов по нижестоящему кластеру всегда будут ниже, чем у вышестоящего.



1. Гражданский кодекс Российской Федерации (часть вторая) ФЗ от 26.01.1996 г., №14-ФЗ (ред. от 18.04.2018 г.) // Справочно-правовая система «Консультант Плюс»: [Электронный ресурс] / Компания «Консультант-Плюс».
2. О банках и банковской деятельности ФЗ от 2.12.1990 г., №395-1 (ред. от 31.12.2017 г.) // Справочно-правовая система «Консультант Плюс»: [Электронный ресурс] / Компания «Консультант-Плюс».
3. Об ипотеке (залоге недвижимости) ФЗ от 16.07.1998 г., № 102-ФЗ (ред. от 31.12.2017 г.) // Справочно-правовая система «Консультант Плюс»: [Электронный ресурс] / Компания «Консультант-Плюс».
4. Об обязательных нормативах банков [Электронный ресурс]: инструкция банка России 28.06.2017 N 180-И г. в ред. от 06.12.2017 г. // СПС «Консультант Плюс»: [Электронный ресурс] / Компания «Консультант-Плюс».
5. О несостоятельности (банкротстве) ФЗ от 26.10.2002 г., №127-ФЗ (ред. от 23.04.2018 г.) // Справочно-правовая система «Консультант Плюс»: [Электронный ресурс] / Компания «Консультант-Плюс».
6. О Центральном банке Российской Федерации (Банке России) ФЗ от 10.07.2002 г., №86-ФЗ (ред. от 07.03.2018 г.) // Справочно-правовая система «Консультант Плюс»: [Электронный ресурс] / Компания «Консультант-Плюс».
7. О кредитных историях [Электронный ресурс]: ФЗ от 30.12.2004 г., №218-ФЗ (ред. от 31.12.2017 г.) // Справочно-правовая система «Консультант Плюс»: [Электронный ресурс] / Компания «Консультант-Плюс».
8. О потребительском кредите ФЗ от 21.12.2013 г., № 353-ФЗ (ред. от
03.07.2016 г.) // Справочно-правовая система «Консультант Плюс»:
[Электронный ресурс] / Компания «Консультант-Плюс».
9. О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ней задолженности
Положение Банка России от 28.06.2017 г., №590-П // Справочно-правовая система «Консультант Плюс»: [Электронный ресурс] / Компания
«Консультант-Плюс».
10. Ачкасов, А.И. Активные операции коммерческих банков / А.И. Ачкасов. - М.: Консалтбанкир, 2011.- 204 с.
11. Москвин, В.А. Кредитование инвестиционных проектов:
рекомендации для предприятий и коммерческих банков / В.А. Москвин. - М.: Финансы и статистика, 2011.- 305 с.
12. Пещанская, И.В. Организация деятельности коммерческого банка: учебное пособие / И.В. Пещанская. - М.: ИНФРА-М, 2009.- 254 с.
13. Гиляровская, Л.Т., Вехорева, А.А. Анализ и оценка финансовой устойчивости коммерческого предприятия / Л.Т. Гиляровская., А.А. Вехорева. - СПб.: Питер, 2009.-320 с.
14. Ендовицкий, Д.А., Бочарова, И.В. Анализ и оценка
кредитоспособности заемщика / Д.А. Ендовицкий., И.В. Бочарова. - М.:
КНОРУС, 2016.- 205 с.
15. Лаврушин, О.И., Мамонова, И.Д. Банковское дело / О.И. Лаврушин., И.Д. Мамонова. - М.: КНОРУС, 2014. 157 с.
16. Шеремет, А.Д., Сайфулин, Р.С., Негашев, Е.В. Методика финансового анализа предприятия /А.Д. Шеремет., Р.С. Сайфуллин., Е.В.Негашев. - М.: Юни-Глоб, 2012.- 198 с.
17. Корниенко, С.Л. Оценка кредитоспособности заемщика в процессе управления кредитным риском: автореф. дис. ... канд. эк. наук: / Корниенко Светлана Леонидовна. - М., 2011. -20 с.
18. Потехина, С.А. Оценка кредитоспособности ссудозаемщика как метод снижения банковских рисков: автореф. дис. ... канд. эк. наук. / Потехина Светлана Александровна. - СПб., 2011.- 17 с.
19. Тарасова, Н.И. Интегрированная оценка кредитоспособности заемщиков банка: автореф. дис. ... канд. эк. наук. / Тарасова Надежда Ивановна.
- М., 2017.- 14 с.
20. Международная конвергенция измерения капитала и стандартов капитала: Уточненные рамочные подходы (Перевод ЦБ РФ рекомендаций Базельского комитета по банковскому надзору) / Банк международных расчетов, 2012.- 43 с.
21. Банкова, К.В. Использование скоринговых моделей для оценки кредитоспособности заемщиков в России / К.В. Банкова // Известия Академии управления: теория, стратегии, инновации.- 2017.- № 4.- С.38.
22. Бесулин, А.М. Анализ программного обеспечения «sas credit scoring» для коммерческого банка / А.М. Бесулин // Инновационные информационные технологии.- 2016.- № 2.- С.24.
23. Бондаренко, С.В. Сравнительный анализ методик кредитоспособности заемщика / С.В. Бондаренко // Финансы и кредит.- 2014.- №24.- С.35.
24. Глинкина, Е.В. Кредитный скоринг как инструмент эффективной оценки кредитоспособности / Е.В. Глинкина // Финансы и кредит. - 2015.- №16.- С.34.
25. Дуболазов, В.А. Нечетко-множественный подход к оценке кредитоспособности физических лиц / В.А.Дуболазов // Финансы и кредит. - 2013- № 13.- С.52.
26. Дяченко, О. Рост невозвратов требует доработки скоринга / О.Дяченко // Банковское обозрение. - 2017.- № 5.- С.45.
27. Евтюхина, Е. Визы в загранпаспорте повышают шанс на кредит / Е. Евтюхина // Банковское обозрение. - 2015.- № 2.- С.19.
28. Исмагилова, Л.А., Орлова Е.В. Нейросетевые технологии в экономике: сравнение с классическими методами / Л.А. Исмагилова, Е.В. Орлова // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. - 2017.- № 9.- С.54.
29. Ишина, И.В. Проблемы формирования и развития бюро кредитных историй/ И.В. Ишина // Аудит и финансовый анализ. - 2015.- № 2.- С.28.
30. Казакова, И.И. О методах оценки кредитоспособности заемщика / И.И.
Казакова // Деньги и кредит. - 2014.- № 6.- С.37.
31. Клементьев, В.А. Совершенствование формы заявления-анкеты заемщика в целях снижения рисков потребительского кредитования /В.А. Клементьев // Финансы и кредит. - 2013.- № 28. - С. 46.
32. Ковалев, В.А. О кредитоспособности заемщика / В.А.Ковалев // Деньги и кредит. - 2017.- №1.- С.31.
33. Кораблин, М.А. Категориальный анализ как метод оценки кредитоспособности клиента - физического лица / М.А. Кораблин // Экономический анализ: теория и практика. - 2014. - № 6.- С.19.
34. Лебедев, Е.А. Синтез скоринговой модели методом системно-когнитивного анализа / Е.А. Лебедев // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. - 2015. - № 29.- С.20.
35. Литвинова, С.А. Скоринговые системы как средство минимизации кредитного риска банка / С.А. Литвинова // Аудит и финансовый анализ. - 2017.- № 2. - С.54.
36. Луценко Е.В. Определение кредитоспособности физических лиц и риска их кредитования / Е.В. Луценко // Финансы и кредит. - 2014. - № 32.- С. 21.
37. Мальцев, Э.В. Скоринговые системы в кредитовании физических лиц / Э.В. Мальцев // Банковский ритейл. - 2017.- № 1.- С.37.
38. Непомнящий, А.В. Вопросы совершенствования банковского потребительского кредитования в России / А.В. Непомнящий // Банковские услуги. - 2014. -№ 1.- С.24.
39. Норд, К.В. Обзор зарубежных моделей анализа кредитоспособности заемщика / К.В. Норд // Внедрение МСФО в кредитной организации. - 2013. - № 4.- С.45.
40. Орлова, Е.В. Оценка кредитного риска на основе методов многомерного анализа / Е.В. Орлова // Банковское дело. -2015. -№ 9.- С.27.
41. Тен, В.В. Проблемы анализа кредитоспособности заемщиков / В.В. Тен // Банковское дело. - 2017. - № 3.- С.49.
42. Уланов, С.В. Оценка качества и сравнение скоринговых карт / С.В. Уланов // Экономические науки. - 2013.- № 9.- С.54.
43. Черкашенко, В.Н. Этот «загадочный» скоринг / В.Н. Черкашенко // Банковское дело. - 2017. - № 3.- С.46.
44. Чернова, М.В. Оценка платежеспособности заемщика в личном потребительском кредитовании / М.В. Чернова // Экономический анализ: теория и практика.- 2014.- № 26.- С. 34
45. Шевченко, И.В. Создание виртуальной клиентской базы для анализа кредитоспособности российских предприятий / И.В. Шевченко // Финансы и кредит. - 2014. -№ 1.- С.25.
46. Макаренко, Т.М. Сочетание сценарного прогнозирования с процедурами динамического ранжирования экспертов при оценке кредитного риска заемщика - физического лица в банке / Т.М. Макаренко // Вестник Ленинградского государственного университета им. А. С. Пушкина. - 2017.- Т. 8, -№ 3.- С.53.
47. АО «Россельхозбанк» [Электронный ресурс]. - Режим доступа:
http://www.rshb.ru
48. Информация о банках и банковских продуктах / Информационный портал Banki.ru2018 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.banki.ru
49. Уровень жизни [Электронный ресурс]. - Режим доступа:
http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat main/rosstat/ru/statistics/population/leve
50. Общероссийский народный фронт [Электронный ресурс]. - Режим доступа:https://onf.ru/2018/02/15/kreditnaya-karta-rossii-v-2017-g-zadolzhennost-rossiyan-dostigla-rekorda-no-dolya-plohih/
51. Аналитический центр НАФИ [Электронный ресурс]. - Режим доступа:https://nafi.ru/
52. Общероссийский народный фронт [Электронный ресурс]. - Режим доступа:https://onf.ru/2018/02/15/kreditnaya-karta-rossii-v-2017-g-zadolzhennost-rossiyan-dostigla-rekorda-no-dolya-plohih/
53. Отчетные материалы АО «Россельхозбанк».


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ