Metody oceny zdolnosci kredytowej

meto

 

Metody oceny zdolności kredytowej

Pojęcie zdolności kredytowej
Ustawa z dnia 29 sierpnia 1997 roku — Prawo bankowe (Dz. U. z 1997 r. Nr 140, poz. 939, art. 70.1.)
definiuje zdolność kredytowa następujaco: Przez zdolność kredytowa rozumie się zdolność do spłaty zaciągniętego
kredytu wraz z odsetkami w terminach określonych w umowie. Kredytodawca, biorąc pod
uwagę sytuację majątkową jednostki gospodarczej, której udziela kredytu oraz zewnętrzne uwarunkowania
ekonomiczne w danym momencie, próbuje oszacować ryzyko niespłacenia kredytu. Bardzo ważne jest,
aby zdolność kredytowa kredytobiorcy dobrze określić przed podpisaniem umowy. Jednak w momencie
przyznania kredytu nie kończy się okres obserwowania kredytobiorcy, wręcz przeciwnie – przez cały czas
trwania stosunku kredytowego banki dokonują oceny zdolności kredytowej jednostek gospodarczych korzystających
z kredytu. Bank musi umieć stwierdzić, czy kredytobiorca będzie w stanie spłacić całą kwotę
w terminie zawartym w umowie.
Podmiot gospodarczy posiada zdolność kredytowa wtedy, gdy jest wypłacalny, czyli na tyle efektywnie
gospodaruje pieniędzmi, że jest w stanie regulować na bieżąco wszystkie swoje zobowiązania, a w razie
czego mieć możliwość upłynnienia swojego majątku. Badanie zdolności kredytowej ma na celu określenie
w każdym postępowaniu o przyznaniu kredytu stopnia ryzyka, na jakie narażony jest bank.

Bank przy udzielaniu kredytu narażony jest na dwa rodzaje ryzyka:

1. aktywne:
(a) straty
(b) utraty płynności
(c) utraty ubezpieczenia

2. pasywne:
(a) zmiany procentu
(b) zmiany kursu walutowego
(c) zmiany wartości pieniądza
Główna różnica miedzy tymi dwoma rodzajami ryzyka jest to, ze o ile bank jest jeszcze w stanie
kontrolować ryzyko aktywne i je chociaż w pewnym stopniu przewidywać, tak nie ma prawie żadnego
wpływu na to na jakim poziomie będzie się utrzymywało ryzyko pasywne. Ryzyko pasywne jest niezależne
od kredytodawców, dlatego też starają się oni za wszelka cenę minimalizować poziom ryzyka aktywnego.

Metody scoringowe – idea

Metody scoringowe oceny zdolności kredytowej są obecnie najpowszechniejsze i najbardziej rozwijane,
dają również najlepsze rezultaty. Odpowiedzmy sobie zatem na pytanie ’czym jest scoring?’. Najprościej
mówiąc, jest to ocena punktowa reprezentująca wiarygodność kredytową kredytobiorcy. Jednak obecnie
banki oraz różne inne instytucje finansowe wykorzystują metody scoringowe do tworzenia rozbudowanych
modeli statystycznych prognozujących różnego rodzaju prawdopodobieństwa, które w praktyce wykorzystywane
sa jako element procesu decyzyjnego.
Metody scoringowe powstały ponad 50 lat temu. Pierwsza firma, która zaczęła je stosować była Fair Isaac
Corporation (obecnie FICO), utworzona w 1956 roku przez inżyniera Billa Faira oraz matematyka Earla
Judsona Isaaca. Założyciele FICO rozpoczęli budowę metod scoringowych od sporządzania prostych tablic
aplikacyjnych. Dopiero w 1975 roku wprowadzony został system scoringu behawioralnego do oceny
ryzyka kredytowego związanego z obsługa dotychczasowego klienta.
Oczywiście z postępem technologii informatycznych metody te były coraz bardziej rozwijane i doskonalone.
Dla scoringu było to tak bardzo istotne ze względu na możliwość przechowywania i obróbki dużych
ilości danych (m.in. socjodemograficznych i transakcyjnych). Oprócz danych o klientach, które banki
same zbierają głównie na podstawie wywiadu, w Polsce mogą one również korzystać z baz danych różnych
instytucji takich jak Biuro Informacji Kredytowej, Związek Banków Polskich czy biura informacji
gospodarczej. Wiedza zebrana w ten sposób umożliwia ograniczenie ryzyka współpracy z nieuczciwymi
klientami.
Główna idea scoringu kredytowego opiera się na badaniu ryzyka poniesienia kosztów związanych z prawdopodobieństwem
spłaty kredytu. Dla uproszczenia przyjmijmy, ze populacja kredytobiorców składa się
z dwóch grup G i B, oznaczających dobrych i złych klientów, odpowiednio. Dobry kredytobiorca spłaca
kredyt w całości i na czas. Natomiast zły kredytobiorca zależy od stopnia niewywiązania się z umowy.
Zazwyczaj wielkości obu grup są bardzo zróżnicowane. Oznaczmy przez pG prawdopodobieństwo tego, ze
losowo wybrana osoba jest dobrym kredytobiorca, podobnie pB – prawdopodobieństwo wybrania złego
kredytobiorcy. Przy losowo wybranej populacji nie zdarza się, żeby zachodziła równość pG = pB. Niech x
będzie wektorem niezależnych zmiennych wykorzystywanym w procesie podejmowania decyzji, do której
grupy zaliczyć rozpatrywanego klienta. Niech prawdopodobieństwo tego, ze dany klient z opisującym go
wektorem x należy do grupy G wynosi p(G|x), a gdy nalezy do grupy B – p(B|x). Niech prawdopodobieństwo
p(x|G) oznacza, ze dobry kredytobiorca posiada wektor opisujących go cech równy x. Podobnie
dla złego kredytobiorcy prawdopodobieństwo to wynosi p(x|B). Zadaniem jest estymacja prawdopodobieństwa
p(.|x) na podstawie posiadanego zbioru danych dotyczących kredytobiorców, o których wiemy
w jakim stopniu spłacili kredyt. Dodatkowo chcemy znaleźć zasadę podziału przestrzeni X wszystkich
wektorów mierzalnych x na dwie grupy AG i AB, takie ze w grupie AG znalazłyby się jedynie wektory
opisujące dobrych kredytobiorców, natomiast w grupie AB – wektory opisujące wyłącznie złych kredytobiorców.
Niestety w większości przypadków nie jesteśmy w stanie znaleźć idealnego podziału przestrzeni
X, ponieważ może się zdarzyć, ze dwóch kredytobiorców z różnych grup posiada identyczny wektor cech
x. Dlatego tez niezbędne jest znalezienie reguły, która będzie minimalizowała koszty błędnej klasyfikacji
kredytobiorcy. Oznaczmy przez cG koszt związany z zaklasyfikowaniem dobrego kredytobiorcy jako złego,
oraz przez cB – koszt związany z zaklasyfikowaniem złego kredytobiorcy jako dobrego. Zazwyczaj cB > cG
ponieważ koszty związane z błędną klasyfikacją złego kredytobiorcy są dużo wyższe niż jakiekolwiek inne
koszty.
Jeśli klient z opisującym go wektorem x zostanie zaklasyfikowany do grupy G oczekiwane koszty bądą
wynosić cBp(B|x) i wtedy oczekiwana strata dla całej próbki wynosi
cB
X
x2AG
p(B|x)p(x) + cG
X
x2AB
p(G|x)p(x)
gdzie p(x) oznacza prawdopodobieństwo tego, ze rozpatrywany wektor wynosi x. Wielkość ta jest minimalizowana
wtedy, gdy do grupy AG należą kredytobiorcy których wektor x należy do zbioru:
AG = {x|cBp(B|x) ¬ cGp(G|x)} (1)
Po przekształceniach dostajemy:
AG = {x|p(G|x) ­
cB

cB + cG} (2)
Bez straty ogólności możemy znormalizować poniesione koszty i przyjąć, że cB + cG = 1. Zatem reguła
klasyfikacji będzie polegała na tym, ze kredytobiorcę o wektorze zmiennych x przypiszemy do zbioru AG
wtedy, gdy p(G|x) ­ cB. W przeciwnym razie będziemy go zaliczać do grupy AB.
Patrząc na powyższe widzimy, że najważniejszym zadaniem jest ustalenie wysokości kosztów granicznych,
czyli oszacowanie optymalnego punktu odcięcia. Bank musi ustalić czy bardziej zależy mu na uniknięciu
ryzyka czy na dużych dochodach i w zależności od tego ustalić najlepszą dla niego granice kosztów.

Literatura
[1] http://www.statsoft.pl/textbook
[2] Matysiak S. (2011) Zarzadzanie ryzykiem kredytowym w banku.
[3] Vojtek M., Kocenda E. (2006) Credit Scoring Methods. Czech Journal of Economics and Finance 56:
3-4.

Autorem tekstu jest Marta Mrozek.

Zobacz więcej na:

Modelowanie ryzyka kredytowego czym jest ryzyko kredytowe credit scoring analiza ryzyka kredytowego

Ryzyko kredytowe

Metody oceny zdolności kredytowej
Ryzyko kredytowe i ocena zdolności kredytowej na podstawie cech osobowości