Анализ рынка потребительского кредитования в РоссииРефераты >> Банковское дело >> Анализ рынка потребительского кредитования в России
Сравним соответствующие показатели крупнейших участников рынка потребительского кредитования. Данные сконцентрированы в таблице 2.5.
Таблица 2.5 – Анализ просроченной задолженности по потребительскому кредитованию по состоянию на 01.04.05
Наименование банка |
Объем ссудной задолженности (БС2 45502-45509) |
Объем просроченной задолженности (БС2 45815) |
В процентном соотношении к объему ссудной задолженности |
РВПС (БС2 45515) |
В процентном соотношении к объему ссудной задолженности |
Сбербанк России |
288 683 117 |
691 885 |
0,24 % |
5 788 790 |
2,00% |
ХКФ-Банк |
20 404 231 |
1 908 131 |
9,35% |
1 652 415 |
8,09% |
Раффайзен |
11 100 162 |
29 266 |
0,26% |
141 525 |
1,27% |
МДМ-Банк |
7 327 741 |
70 815 |
1 |
443 353 |
6,05 |
Уралсиб |
7 255 440 |
65 284 |
0,9% |
50 253 |
0,7% |
Банк Москвы |
5 438 734 |
78 572 |
1,44% |
73591 |
1,35% |
Росбанк |
5 561 410 |
19 750 |
0,36% |
62 229 |
1,11% |
Банк Русский стандарт |
Н/д |
Н/д |
- |
Н/д |
- |
Примечание – при составлении таблицы использованы данные с официального сайта Банка России http://cbr.ru.
Особенно велики показатели просроченной задолженности у ХКФ Банка. Но как утверждают сами сотрудники этого банка, «в большинстве случаев просроченная задолженность является сугубо технической, т.е представляет собой не что иное, как просроченные на короткий срок платежи», которые гасятся с небольшим опозданием.
Безусловно, банки стремятся любыми способами снизить риски кредитного бизнеса, и при достаточно жестких условиях выдачи кредитов, как, например, в Акционерном коммерческом Сберегательном банке Российской Федерации, процент их невозврата может доходить всего до 0,3%.
Для грамотного управления кредитным риском и для поддержания просроченной задолженности на уровне не выше расчетного показателя (используемого, например, при установлении цены кредита) банк должен вести эффективную деятельность по двум направлениям.
5. Оценка кредитоспособности заемщика с применением скоринговой модели. Проблема построения скоринговой модели
Первое направление - эффективная оценка кредитоспособности заемщика, т.е. прогноз банка, насколько потенциальный заемщик в будущем будет аккуратно и своевременно обслуживать долг.
В зависимости от принятой в банке кредитной политики, оценка кредитоспособности заемщика может проводиться особенно тщательно - кредитным экспертом на основании предоставленных документов либо по упрощенной схеме - на основании заполненной анкеты и, как правило, небольшого пакета документов (справка о доходах с места работы, копия паспорта и др.).
В первом случае имеет место наиболее трудоемкая работа, которая требует продолжительных временных затрат, проведения расчетов различных финансовых коэффициентов.
Решение по кредитной заявке может приниматься в течение нескольких дней или даже недель. В том случае если банк уверен в надежности клиента, ему предоставляется кредит.
Оценка на основании финансовых коэффициентов и экспертного мнения сотрудника банка является наиболее точной, обеспечивает низкие показатели просроченной задолженности. Возвращаемость таких кредитов близка к 100%.
Данная методика применяется, когда сумма запрашиваемого кредита велика. В нашей стране подобную методику применяет Сбербанк России и, как видно, из проведенного анализа показатели просроченной задолженности в этом банки очень низки.
При втором методе заключение о выдаче кредита выносится на основании данных анкеты, заполненной потенциальным заемщиком. Каждому ответу присваивается определенное количество баллов, итоговое количество баллов сравнивают со шкалой. Этот метод основан на анализе статистических данных, выверенных эмпирическим путем. Данный метод называют скорингом.
Решение принимается, как правило, в течение нескольких минут. Банки строго засекречивают свои скоринговые модели, поскольку они строятся на дорогостоящих социологических исследованиях и от того, насколько точны эти исследования, напрямую зависит прибыль банка. Теоретические аспекты данного метода были рассмотрены в теоретической главе.
На практике банки, решающие применять в своей работе скоринговую модель, всегда сталкиваются с вопросом: приобретать ли ему готовую скоринговую модель у разработчиков скоринговых карт или заниматься созданием скоринговой системы самостоятельно. Такой же вопрос возник и перед Международным московским банком при внедрении в его деятельности скоринговой модели.
Плюсами покупки готовой скоринговой карты является то, что эти карты предлагаются ведущими мировыми агентствами, которые представлены на рынке достаточно давно и накопили существенный опыт.
Минусами покупки скоринговой модели можно назвать то, что банк теряет контроль над процессом создания скоринговой модели. И с экономической точки зрения, если подходить к процессу применения скоринга грамотно, ориентировать различные скоринговые карты на различные сегменты, на различные регионы, то ценообразование таково, что банк платит за каждую скоринговую карту отдельно.