Курсовая работа: Статистический анализ банковской деятельности. Исследование моделей оценки кредитных рисков

Таблица2. Структура статистических данных

В работе используются реальные данные. Всего 1000 наблюдений. 700 заемщиков не вернули кредит «1», 300 – вернули «0».

В банках используются, главным образом, следующие методики:

·  Скоринговые методики;

·  Кластерный анализ;

·  Дискриминантный анализ;

·  Дерево классификаций;

·  Нейронные сети;

·  Технологии Data mining;

·  Линейная вероятностная регрессионная модель;

·  Logit-анализ;

Приступим к описанию этих методик.

2.1. Скоринговые методики

Скоринг кредитов физических лиц представляет собой методику оценки качества заемщика, основанную на различных характеристиках клиентов, таких как доход, возраст, семейное положение, профессия и др. В результате анализа переменных получают интегрированный показатель, который оценивает степень кредитоспособности заемщика по ранговой шкале: «хороший» или «плохой». Дается ответ на вопрос, вернет заемщик кредит или нет? Качество заемщика оценивается опре­деленными баллами, отражающими степень его кредитоспособности. В зависимости от балльной оценки принимается решение о выдаче кре­дита и его лимитах [4].

Привлечение банками для оценки кредитоспособности квалифици­рованных специалистов имеет несколько недостатков: во-первых, их мнение все же субъективно; во-вторых, люди не могут оперативно об­рабатывать большие объемы информации; в-третьих, оплата хороших специалистов требует значительных расходов. Поэтому банки все боль­ше интересуются такими системами оценки риска, которые позволили бы минимизировать участие экспертов и влияние человеческого фак­тора на принятие решений.

Для оценки кредитного риска производится анализ кредитоспособ­ности заемщика, под которой понимается его способность полностью и в срок рассчитаться по своим долговым обязательствам. В соответ­ствии с таким определением основная задача скоринга заключается не только в том, чтобы выяснить, в состоянии клиент выплатить кредит или нет, но и в степени надежности и обязательности клиента.

Скоринг представляет собой математическую или статистическую модель, с помощью которой на основе кредитной истории «прошлых» клиентов банк пытается определить, насколько велика вероятность, что потенциальный заемщик вернет кредит в срок. Скоринг является методом классификации всей интересующей нас популяции на различ­ные группы, когда нам неизвестна характеристика, которая разделяет эти группы, но зато известны другие характеристики.

В западной банковской системе, когда человек обращается за кре­дитом, банк располагает следующей информацией для анализа: анкетой, которую заполняет заемщик; информацией на данного заемщика из кредитного бюро, в котором хранится кредитная история взрослого населения страны;  данными движения по счетам, если речь идет о клиенте банка.

Кредитные аналитики оперируют следующими понятиями: «харак­теристики-признаки» клиентов и «градации-значения», которые принимает признак. В анкете клиента характеристиками-признаками яв­ляются вопросы анкеты (возраст, семейное положение, профессия), а градациями-значениями— ответы на эти вопросы. В упрощенном виде скоринговая модель дает взвешенную сумму определенных характери­стик. В результате получают интегральный показатель (score); чем он выше, тем выше надежность клиента (табл.3.). Интегральный показатель каж­дого клиента сравнивается с неким заданным уровнем показателя. Ес­ли показатель выше этого уровня, то выдается кредит, если ниже этой линии, — нет.

Сложность в том, какие характеристики-признаки следует вклю­чать в модель и какие весовые коэффициенты должны им соответ­ствовать. Философия скоринга заключается не в поиске объяснений, почему этот человек не платит. Скоринг использует характеристики, которые наиболее тесно связаны с ненадежностью клиента. Неизвест­но, вернет ли данный заемщик кредит, но известно, что в прошлом люди этого возраста, этой профессии, с таким уровнем образования и числом иждивенцев кредит не возвращали (или возвращали).

Таблица 3. Скоринговая карта

Среди преимуществ скоринговых систем западные банкиры указы­вают в первую очередь снижение уровня невозврата кредита. Далее отмечаются быстрота и беспристрастность в принятии решений, воз­можность эффективного управления кредитным портфелем, определе­ние оптимального соотношения между доходностью кредитных опера­ций и уровнем риска.

2.2. Кластерный анализ

Методы кластерного анализа позволяют разбить изучаемую совокупность объектов на группы однородных в некотором смысле объектов, называемых кластерами или классами. Иерархические и параллельные кластер-процедуры практически реализуемы лишь в задачах классификации не более нескольких десятков наблюдений. К решению задач с большим числом наблюдений (как в наших целях) применяют последовательные кластер-процедуры - это итерационные алгоритмы, на каждом шаге которых используется одно наблюдение (или небольшая часть исходных наблюдений) и результаты разбиения на предыдущем шаге. Идею этих процедур реализована в «SPSS» методе средних («K-Means Clustering») с заранее заданным числом  классов.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12