Пути повышения роли краткосрочного кредитования в улучшении финансового состояния коммерческого банка

Предельная ошибка выборки рассчитывается по следующей формуле:

∆=t, (8)

где ∆ - предельная ошибка выборки;

t - кратность ошибки, связывающая размер ошибки с заданной вероятностью;

w - выборочная доля или частота наступления события в эксперименте;

n - объем выборки.

Верхняя граница интервала изменения вероятности кредитных потерь (Lh) с учетом предельной ошибки выборки находится по формуле:

Lh=w+∆ (9)

Для наглядности приведем пример. В 2009г. кредитные вложения филиала составили 758493,4 млн. руб., просроченными от 181 до 1 года оказались 99399,8 млн. руб., то есть 13,5%. Показатель w в данном случае будет равен 50%, то есть соответствовать размеру отчислений в резерв по четвертой группе риска. Тогда предельная ошибка выборки (∆) будет равна

∆=1,65= 0,00065,

где t = 1,65 - квантиль нормального распределения для 90% -ного доверительного интервала.

В свою очередь, верхняя граница интервала изменения вероятности кредитных потерь

(Lh) = 50%+0,065%= 50,065%.

Таким образом, рассмотренный экономико-математический метод отражает объективную вероятность риска и используются при наличии информации о статистике банкротств или потерь по кредитам. Использование специальных экономико-математических методов для измерения банковского кредитного риска в настоящее время рассматривается банковскими специалистами не просто как рекомендация по более эффективному управлению рисками, а как ярко выраженная потребность и необходимое условие адекватной оценки и измерения риска, от правильности проведения которых зависит результативность деятельности кредитного учреждения [27, с.29-31].

Существует еще один метод оценки кредитоспособности заемщика - метод кредитного скоринга - новый метод оценки кредитоспособности. Система скоринга, впервые предложенная в 1941г. американским экономистом Дэвидом Дюраном, обычно основывается на дискриминантных моделях или аналогичном им методе под названием "логическая регрессия" (логит), в которых используются несколько переменных, дающих в сумме цифровой балл каждого потенциального заемщика. Если балл превышает критический уровень, кредит в случае отсутствия другой компрометирующей информации будет предоставлен. Если балл потенциального заемщика не достигает критического уровня и нет смягчающих обстоятельств, в кредите будет отказано. Такая система использует накопленную в ходе наблюдения базу данных по группам "хороших" и "плохих" кредитов.

В числе важнейших переменных, используемых в подобных системах, - рейтинги кредитного бюро, опыт работы в отрасли, наличие активов в собственности, уровень дохода, количество и виды банковских счетов, количество обслуживающих банков, кредитная история.

Основополагающая идея балльной оценки кредита заключается я том, что банк может выявить и оценить "вес" финансовых, экономических и мотивационных факторов, влияющих на ход возврата ссуд и отделяющих хорошие кредиты от плохих путем анализа крупных групп клиентов, являющихся в прошлом заемщиками. Каждый ключевой фактор (показатель) получает в баллах числовую величину, соответствующую уровню его рискованности. По результатам такого ранжирования составляется балльная шкала в виде сгруппированной по факторам таблицы. Путем сравнения ее данных с показателями, характеризующими потенциального заемщика, производится оценка его кредитоспособности.

Дискриминация (не в статистическом, а в социальном значении этого слова) заключается в характере скоринга, т.е. если потенциальный заемщик по формальным признакам близок к группе с плохой кредитной историей, то в финансировании будет отказано.