заемщиков в различных категориях, таким образом, риск оценивает как средний и
меры
применяются
общие.
Для
конкретизации
рисков
необходимо,
чтобы
с
заданной
периодичность,
либо раз в месяц, либо раз в квартал, маркетинговая служба и СЭБ, находящаяся в
Челябинске,
либо
в
другом
регионе,
отправляла
данные
в
Москву
для
корректировки скорингового механизма. Данная корректировка позволит более
адекватно
реагировать
на
региональные
особенности
и
тем
самым
послужит
импульсом
к
снижению
кредитного
риска,
как
в
регионе,
так
и
в
целом
по стране.
Для того, чтобы учесть все тонкости экономической ситуации в регионе в
алгоритме скоринговой программы необходимо в саму систему скоринг ввести
новые
данные,
которые
поменяют
критерии
результатов
скоринг.
Новый
скоринговый
алгоритм
предложен в
таблице
3.2.
Таблица
3.2
–
Отредактированный
скоринговый
алгоритм
Характеристика заемщика
|
Скоринговый
балл
|
Возраст клиента
|
< 25 лет
|
3
|
26 – 39 лет
|
8
|
40 – 54 лет
|
7
|
>55 лет
|
4
|
Пол
|
Мужской
|
3
|
Женский
|
4
|
Тип образования
|
Неоконченное среднее
|
0
|
Среднее
|
3
|
Среднее специальное/ Неполное высшее
|
5
|
Высшее (одно)
|
7
|
Несколько высших
|
9
|
Наличие иждивенцев
|
Нет
|
3
|
Один
|
1
|
Два и более
|
0
|
Семейное положение
|
Холост/ не замужем
|
1
|
Женат/замужем
|
4
|
Гражданский брак/гражданское сожительство
|
3
|
Разведен(a)
|
2
|
Жилищные условия
|
Собственная квартира
|
7
|
Арендуемое жилье
|
4
|
Другое
|
2
|
Длительность проживания по настоящему адресу
|
< 3 месяцев
|
1
|
3 – 6 месяцев
|
2
|
0,5 – 3 года
|
3
|
Более 3 лет
|
4
|
Наличие дополнительных
документов
|
Да
|
4
|
Нет
|
0
|
Форма собственности предприятия
|
Индивидуальный предприниматель
|
1
|
Частная
|
3
|
Государственная/Preffered Premium
|
5
|
Рreffered
|
4
|
Стаж работы
|
0,5 – 1 год
|
1
|
1 – 3 год
|
3
|
3 – 5 лет
|
4
|
Более 5 лет
|
6
|
Окончание
таблицы
3.2
Характеристика заемщика
|
Скоринговый
балл
|
Доход, руб./мес.
|
До 15 000
|
1
|
15 001 – 25 000
|
3
|
25 001 – 40 000
|
5
|
Свыше 40 000
|
7
|
Профессия
|
Вспомогательный персонал
|
0
|
Неруководящий персонал
|
4
|
Руководство подразделения
|
6
|
Руководство организации
|
8
|
Предприниматель
|
2
|
Пенсионер
|
1
|
Сфера деятельности
|
Торговля
|
4
|
Здравоохранение/Образование
|
7
|
Правоохранительная/Военная
|
6
|
Пищевая и легкая промышленность
|
4
|
Нефте-, газовая отрасль
|
8
|
Машиностроение и металлургия/ Транспорт
|
2
|
Другое
|
2
|
Черный список
|
-2
|
Наличие автомобиля в собственности
|
Да, «возраст» автомобиля менее 5 лет
|
6
|
Да, «возраст» автомобиля более 5 лет
|
4
|
Нет
|
3
|
Сведения о ИП
|
Срок работы в качестве ИП
|
менее 5 лет
|
0
|
более 5 лет
|
5
|
Опыт ведения бизнеса
|
В качестве руководителя предприятия
|
8
|
В качестве руководителя у ИП
|
5
|
Нет опыта в управлении бизнеса
|
0
|
В первую очередь, при кризисной ситуации страдает производство и самыми первыми, кто ощущает на себе кризис, является вспомогательный персонал (уборщицы, охранники и т.д). Они в первую очередь подлежат сокращению для экономии издержек. Поэтому в скоринговую таблицу была добавлена строка с данной категорией сотрудников, при этом их скоринговый балл составляет 0. При этом для неруководящего персонала, к которому относятся сотрудники многих
«стабильных» должностей (бухгалтеры, экономисты, специалисты), скоринговый балл был увеличен до 4.
Также вводится в характеристику «Сфера отрасли» черный список – список предприятий, на которых в связи с ухудшимся финансовым положением
возникает задолженность перед персоналом по заработной плате в течение более одного месяца, скоринговый балл по таким предприятиям принять необходимо за
«-2», что отражает значительные риски невозврата долга. Черный список предприятий должен пересматриваться на ежемесячной основе с внесением регулярных изменений. По аналогии со вспомогательным персоналом, из отраслей в условиях кризиса страдает металлургическое производство, что показывает снижение балла.
Также раздел «Транспорт» перенесен на один уровень с нестабильным металлургическим производством, поскольку в силу большой конкуренции и низкого спроса, многие предприятия, занимающиеся перевозками либо приносят низкие дохода (что отражается на заработных платах сотрудников, которые в большинстве случае являются «серыми» или «черными»), либо вообще являются прикрытием для обналичивания денежных средств, полученных от других видов деятельности.
Таким образом, по новой скоринговой
системе
максимальное
количество
баллов составляет 93, а минимальное – 14. При новой системе скоринга изменятся
и
пороговые значения,
до
тех,
что
представлены в
таблице 3.3.
Таблица
3.3
–
Диапазоны
результатов
статистического
скоринга
№
|
Результат анкетного скоринг
|
Минимальное пороговое
значений
|
Максимальное
пороговое значение
|
1
|
Сразу одобрение
|
65
|
101
|
2
|
Сразу отказ
|
14
|
43
|
3
|
Ответ после рассмотрения
|
54
|
64
|
Введенные изменения в скоринговый алгоритм позволят отсеять клиентов, у
которых
высокий
риск
возникновения
просроченного
платежа
из-за
ухудшающегося
экономического
состояния
предприятия-работодателя.
Важным при проведении кредитных операций АО «Альфа-Банк» является не
только оценка кредитоспособности заемщика, но и оценка ресурсного потенциала
банка
для
проведения
активных
операций.
Методику
банка
в
части
оценки
достаточности
ресурсов
для
проведения
кредитных
операций
предлагается
дополнить
рядом коэффициентов:
-
коэффициент покрытия выданных кредитов суммой привлеченных средств определяется как соотношение между суммой привлеченных депозитов и выданных кредитов. Позволяет определить достаточность средств для кредитования;
-
коэффициент покрытия потребительского кредитования краткосрочными депозитами определяется как соотношение между суммой депозитов до востребования, на срок от 31 дня до 90 дней, от 91 дня до 180 дней и суммой потребительского кредитования на срок до 1 года. Позволяет определить достаточность депозитных ресурсов для финансирования краткосрочных кредитов;
-
коэффициент покрытия выданных кредитов суммой депозитов и собственных ресурсов банка определяется как соотношение между суммой банковских пассивов в виде привлеченных средств физических лиц, а также собственного капитала и суммой выданных кредитов в целом. Позволяет определить достаточность капитала (собственного и заемного) банка для финансирования всех видов кредитования;
-
коэффициент покрытия банковскими пассивами суммы выданных кредитов определяется как соотношение между суммой банковских пассивов (собственный капитал банка, средства кредитных организаций на корреспондентских счетах,
средства
юридических
лицах
на
расчетных
счетах,
средства
в
виде
депозитов
физических лиц) и чистой ссудной задолженностью банка. Позволяет определить
достаточность
ресурсов
банка
для
проведения активных
операций.
В
таблице
3.4
представим
апробацию
данных
коэффициентов
для
оценки
достаточности
ресурсного
потенциала
АО
«Альфа-Банк»
для
проведения
кредитных
банковских
операций.
Таблица 3.4 – Результаты расчета коэффициентов оценки
достаточности ресурсного потенциала
АО
«Альфа-Банк»
c
2018–2020 гг.
Показатель
|
Значение
|
2018 год
|
2019 год
|
2020 год
|
Коэффициент покрытия выданных кредитов суммой прив-ых средств
(Депозиты / Ссудная задолженность)
|
1,08
|
1,11
|
1,07
|
Коэффициент покрытия выданных кредитов суммой депозитов и собственных средств (Депозиты физ. лиц +
Собств.капитал)/Ссудная задолженность
|
1,20
|
1,17
|
1,19
|
Коэффициент покрытия суммы кредитов банковскими пассивами (Пассивы банка /
Ссудная задолженность)
|
1,26
|
1,22
|
1,21
|
Таким
образом,
по
результатам
проведенной
оценки
обеспеченности
стоимости
выдаваемых
АО
«Альфа-Банк»
кредитов
получены
следующие
результаты:
-
привлеченные депозиты превышают стоимость выданных кредитов в 1,08 раза в 2018 году, в 1,11 раза – в 2019 году и в 1,07 раза в 2020 году, что следует расценивать положительно;
-
депозитов физических лиц и собственного капитала как источников кредитных средств АО «Альфа-Банк» в 2018 году было достаточно на 119,64%, в 2019 году – на 116,95%, в 2020 году – на 118,54%. Таким образом, можно сделать вывод o том, что источники кредитных средств банка покрывают возможные потери;
-
всей стоимости капитала АО «Альфа-Банк» (и собственного, и привлеченного) достаточно для финансирования кредитования, так сумма совокупного капитала банка превышала ссудную задолженность в 1,26 раза в 2018 году, в 1,22 раза в 2019 году и в 1,21 раза в 2020 году, что следует расценивать как положительное явление в структуре источников средств банка для проведения активных операций.