Статистический анализ банковской деятельности. Исследование моделей оценки кредитных рисков. Признаки устойчивости банков

    Федеральное агентство по образованию

ГОУ ВПО  «СИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ  УНИВЕРСИТЕТ»

Факультет экономический 
 
 
 
 
 
 
 
 

Курсовая  работа

     Статистический  анализ банковской деятельности.

     Исследование  моделей оценки кредитных рисков.

     Признаки  устойчивости банков. 
 
 
 
 
 
 

                                                       Руководитель:

    _____________Захарова  Л.Н.

                                                  (подпись)

                                                                               ________________________

                                                                         (дата, оценка)

                                                     Разработала:

                                                                      Студентка группы 82-5

                                                                                ______________Магола С.А.

                                                    (подпись)

                                                                               ________________________

                                                                             (дата) 
 
 
 
 

Содержание

Введение………………………………………………………………….3

1. Обзор моделей  оценки кредитного риска…………………………...6

   1.1 Подходы к оценке кредитного риска…………………………...6

   1.2 Понятие качества и прозрачности методик…………………….7

   1.3 Характеристики физического лица. Структура данных………10

2. Статистические  и экономические методы оценки  риска…………..11

   2.1 Скоринговые  методики………………………………………….11

   2.2 Кластерный  анализ………………………………………………12

   2.3 Дискриминантный  анализ……………………………………….15

   2.4 Дерево  классификаций…………………………………………..18

   2.5 Нейронные  сети…………………………………………………..19

   2.6 Технология  Data mining………………………………………….20

   2.7 Линейная  вероятностная регрессионная модель……………….20

   2.8 Логистическая  регрессия………………………………………...24

3. Признаки устойчивости  банка……………………………………….27

Заключение………………………………………………………………33

Список литературы……………………………………………………...36 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

    Введение

    Динамичное  развитие финансового рынка, появление новых инструментов и институтов способствуют возникновению явных и скрытых угроз стабильности. Предупреждение кризисов непосредственно связано с выявлением рисков и управлением ими. Примером по внедрению в международную практику методов оценки рисков является Базельское соглашение о норме собственного капитала, в котором достаточность капитала определяется при помощи коэффициентов, учитывающих кредитный, рыночный и операционный риски. За последнее десятилетие Базельский комитет банковского надзора опубликовал семь нормативов по управлению процентными, кредитными, операционными и связанными с производными финансовыми инструментами и электронным банкингом рисками. Сегодня существует множество различных методов их определения и управления.

    В 1988 г. было заключено Базельское соглашение о норме собственного капитала банков (Базель-1), которое с учетом накопленного опыта было улучшено. Новый вариант соглашения (Базель-2) опубликован в июне 2004 г. В него входят почти методы предупреждения кризисов, которые составляют три основания (части) соглашения. Как отмечено выше, установлены требования к достаточности капитала банков с учетом возможного покрытия рисков, методики оценки рисков и управления ими. Таким образом, установлены стандарты и нормы банковской практики, позволяющие учитывать риски, избегать их и предотвращать.

    Данное  соглашение направлено на усиление надзора  за достаточностью капитала, предполагающего  эффективный контроль за адекватностью  оценки принимаемых рисков и функционированием внутренних методик банка. Базель-2 делает акцент на необходимости укрепления рыночной дисциплины, требуя раскрытия банком полной информации о составе капитала и принятых рисках. Предлагаемый Базельским соглашением–2 механизм предупреждения банковских кризисов наиболее логичен и целостен. В различных документах по банковскому надзору рекомендуется использование стресс-тестирования и раннего предупреждения.

    Невозможно  гарантировать полное предупреждение всех кризисов, так как это форма  проявления противоречий процесса развития и следствие множества факторов, часто находящихся вне финансовых рынков. Поэтому механизмы предупреждения кризисов должны служить не только для информирования, надзора и применения надлежащей практики по укреплению стабильности и предупреждению кризисов, но и рассмотрению различных вариантов развития кризисных ситуаций. Делается это для оценки возможного ущерба и определения путей его уменьшения или предотвращения. Именно такие методы, основанные на стресс-тестировании и сценарном планировании, используются МВФ в рамках Программы оценки финансовой стабильности стран-членов и рекомендуются Базельским комитетом банковского надзора национальным надзорным органам для оценки устойчивости банков и банковской системы в целом.

    Актуальна задача построения стабильной и эффективной банковской системы, которую можно решить путем повышения уровня капитализации и внутреннего контроля банков.

    По  мере роста объемов кредитования растут риски, принимаемые на себя банковской системой. Для повышения эффективности банковского надзора и деятельности самих банков назрела необходимость в более точной оценке этих рисков. В международной практике для оценки достаточности капитала банковской системы используются нормативы, разрабатываемые Базельским комитетом по банковскому надзору, получившие название соглашений по капиталу. Эти соглашения, с одной стороны, дают ориентиры национальным надзорным органам по контролю за банковской системой страны, а с другой - представляют собой международные «правила игры», отказ от которых снижает доверие к банкам. 

    Группа  центральных банков 10 стран, являющихся членами Базельского комитета по банковскому надзору, после пяти лет обсуждений официально одобрила новое Базельское соглашение (Базель II). Новые правила, вступающие в силу в конце 2006 года, предусматривают более справедливую оценку банковских рисков и пересмотр стандартов достаточности банковского капитала и резервов для надежных и крупных банков. Новое Соглашение призвано содействовать развитию системы регулирования капитала банков и повышению чувствительности минимально допустимого размера капитала к оценке рисков. Глобальное регулирование капитала банков необходимо для надежной и здоровой международной банковской системы стран-участниц, применяющих данные соглашения.

    Соглашение  будет внедряться в странах-членах Банка международных расчетов, начиная с конца 2006 года и ориентировочно до 2008-2009 годов. Оно состоит из трех компонентов:

1. Требования к минимальному размеру капитала с учетом реального риска экономических потерь каждого банка.
2. Надзор за достаточностью капитала. Необходимость осуществления эффективного надзорного процесса за внутренними системами оценки рисков, принимаемых банками. Этот процесс направлен на подтверждение того факта, что руководством банка выносятся адекватные суждения об уровне рисков и, соответственно, величина капитала, создаваемого банками для их покрытия, достаточна.
3. Публичное раскрытие информации - перечень информации, подлежащей публичному раскрытию, что позволяет более точно оценить адекватность капитализации банка.

    Соглашение  «Базель II» направлено на увязывание требований к капиталу с кредитоспособностью заемщиков. Оно предлагает три подхода к оценке кредитного риска. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

1. Обзор моделей оценки кредитного риска
0. Подходы к оценке кредитного риска

     Стандартный подход разработан для банков, осуществляющих менее сложные формы ссудных операций и кредитного андерайтинга, а также имеющих более простые структуры внутреннего контроля. Такие банки могут использовать внешние источники оценки кредитного риска для определения кредитного качества заемщиков в целях поддержания капитала на уровне, требуемом надзорными органами. Например, использовать рейтинги, присвоенные такими агентствами, как Moody's Investors Services u Standard & Poor's.

     Базовый подход на основе внутренних рейтингов. Банки сами производят расчет вероятности дефолта для своих заемщиков, а затем используют цифры, предоставляемые органами банковского надзора по убыткам в случае дефолта, риску потенциальных убытков в случае дефолта и сроку погашения для расчета требований по капиталу.

     Усовершенствованный подход на основе внутренних рейтингов. Банки используют свои собственные оценки по всем четырем переменным. Банкам необходимо собрать данные за несколько прошедших лет о состоянии своих заемщиков и показать надзорным органам надежность и стабильность своих рейтинговых оценок. Это требует крупных инвестиций по времени и финансам. Только относительно небольшое число крупных банков будет использовать усовершенствованный подход на основе внутреннего рейтинга.

     Базель  II нацеливает банки на совершенствование и использование более сложных и точных систем оценки рисков, а также на осуществление более эффективных процессов контроля за принимаемыми рисками. Эти побудительные мотивы реализуются в форме пониженных требований к капиталу.

     В целом новый механизм оценки рисков призван уменьшить сроки организации процесса кредитования, привести к снижению издержек и значительному удешевлению кредитов и инвестиций, более эффективно использовать ценные бумаги для привлечения ликвидности с внешних рынков капитала. В то же время он не лишен недостатков. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

    Проблема  количественной оценки и анализа  кредитных рисков и рейтингов заемщиков и создания резервов на случай дефолта является актуальной как для западных, так и российских банков, занимающихся кредитованием физических и юридических лиц. В общем случае кредитный риск при предоставлении кредитов коммерческими банками физическим и юридическим лицам характеризуется следующими количественными параметрами: риск как вероятность неуспеха (невозврата) кредита;  допустимый риск; средний риск; возможные потери от дефолта кредита;  среднее значение потерь; максимально допустимые потери; число  кредитов в банке; возможное число разных кредитов; число опасных кредитов;   энтропия опасных кредитов.                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            

          Под кредитным риском понимают риск возникновения у кредитной организации убытков вследствие неисполнения, несвоевременного либо неполного исполнения должником финансовых обязательств перед кредитной организацией в соответствии с условиями договора. В балансе банка кредитный риск присутствует в составе активов по большинству позиций: ссуды, остатки на корреспондентских счетах, краткосрочные кредиты коммерческим банкам, ценные бумаги, приобретенные для перепродажи или инвестирования. Кредитный риск также возникает в связи с широким спектром банковской деятельности, включая выбор инвестиционных портфелей, контрагентов по сделкам с производными инструментами и иностранной валютой. Кредитный риск может появляться в связи с риском проведения операций в данной стране, а также при выполнении функций гаранта. Кредитный риск оказывает прямое воздействие на состояние банковского капитала. В результате высокий кредитный риск снижает рыночную стоимость акций банка и сужает возможности кредитной организации воспользоваться облигационными займами с целью привлечения средств.

          К методикам для  количественной оценки кредитных рисков предъявляется особое требование по прозрачности, включающей количественные оценки точности и робастности.

          Прозрачность  методики кредитного риска - это возможность видеть не только явление в целом, но и его детали. Прозрачность стала важнейшей характеристикой методик оценки кредитных рисков в силу необходимости наиболее полной идентификации как кредитного риска, так и самой модели кредитного риска. Под прозрачностью методики будем понимать строгость используемых математических методов, сглаживание субъективности экспертных оценок, наглядность результатов оценки и анализа риска, полное их понимание самими работниками банков, открытость методик для контролирующих органов и заемщиков. Прозрачность методики и результатов достигается вычислением вкладов инициирующих событий (критериев) в кредитный риск.

          Для анализа, прогнозирования  и управления кредитным риском каждому банку необходимо уметь количественно определять названные характеристики, анализировать риск и выполнять постоянный мониторинг компонент характеристик кредитного риска.

          От точности распознавания  зависит решение о выдаче или  отказе в кредите, цена (процент) за риск и уровень резервирования на случай дефолта кредита. Точность оценивается количеством относительных ошибок в распознавании «плохих» и «хороших» кредитов требование, чтобы «плохие» кредиты распознавались лучше. Отношение неправильно (клиентов) и их средним количеством. Обычно выдвигается распознанных «хороших» и «плохих» кредитов выбирают от 2 до 10. Аналогично формулируется задача точности, если кредиты классифицируются не на два, а несколько классов. Сравнение разных методик на одних и тех же данных показало, что разные методики оценки риска отличаются по точности почти в два раза.

          Робастность характеризует стабильность методик оценки кредитных рисков. Разные методики риска или одна методика при разных алгоритмах обучения по статистическим данным неодинаково классифицируют кредиты на «хорошие» и «плохие». Один и тот же кредит по одной методике может быть признан «плохим», а по другой методике «хорошим». Такая нестабильность в классификации достигает 20% от общего числа кредитов. Сравнение разных методик на одних и тех же данных показало, что разные методики риска могут отличаться по робастности в семь раз.

          Кредитование юридических  и физических лиц является одним  из основных видов деятельности коммерческих и государственных крупных, средних и мелких банков. Каждый банк индивидуален, так как работает по различным технологиям, обслуживает различные сегменты рынка банковских услуг, ориентируется на различные стратегические задачи. Индивидуальности банков способствует также конкуренция.

          Кредитный бизнес связан с риском. Условия кредитной деятельности изменяются, изменяется также допустимый уровень риска. Кредитная деятельность адаптируется к условиям развивающейся экономики страны и уровню жизни ее населения.

          Большое значение для  обеспечения устойчивого функционирования банка имеют методы количественной оценки и анализа кредитного риска. Цена за риск должна максимально точно учитывать величину риска каждого кредита. Кроме средней величины риска, определяемой по статистике предыдущей деятельности, банк должен знать количественную оценку и составляющие риска для каждого кредита.

          Каждый банк разрабатывает  свою модель риска для количественной оценки и анализа риска кредитов с учетом общих рекомендаций Базельского комитета по банковскому надзору. Чем выше точность оценки риска кредитов, тем меньше потери банка, меньше процент за кредит и выше конкурентоспособность банка. От повышения точности и прозрачности методик выигрывает все общество в целом. Создание эффективной модели риска и оптимальное управление кредитным риском возможны только на основе постоянного количественного анализа статистической информации об успехах кредитов.

          Существуют различные  подходы к определению кредитного риска частного заемщика, начиная с субъективных оценок специалистов банка и заканчивая автоматизированными системами оценки риска. Мировой опыт показывает, что основанные на математических моделях системы являются более действенными и надежными. В целях построения модели кредитного риска сначала производится выборка клиентов кредитной организации, о которых уже известно, хорошими заемщиками они себя зарекомендовали или нет. Такая выборка может варьироваться от нескольких тысяч до сотен тысяч, что не является проблемой на Западе, где кредитный портфель компаний может состоять из десятков миллионов клиентов. Выборка содержит информацию по двум группам кредитов, имевшим место в деятельности банка: «хорошим» и «плохим» (проблемным или невозвращенным).

          Ниже выполнен анализ прозрачности скоринговых методик  оценки кредитных рисков. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Кредиты физических лиц описываются 20 признаками, каждый их которых имеет градации (Таблица 1.)

Таблица1. Описание кредита физического лица

2. Статистические  и экономические  методы оценки риска

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.

    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.

      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