Ткачук А.Р, Ревенок В.І

ВТЕЇ КНТЕУ

Економетрична модель оцінювання кредитного позичальника відповідно до експертної оцінки

Кредитний скоринг містить моделі прийняття рішень і основні методи, які забезпечують підтримку кредиторам під час вибору рішення зі споживчого кредиту. Використання цих методів дає змогу визначити, хто отримає кредит, у якому обсязі, які оперативні стратегії допоможуть підвищити рентабельність позичальників, а також допомагає оцінити ризик. Кредитнийскоринг ґрунтується на реальних даних, що дає змогу віднести його до надійних оцінок персональної кредитоспроможності. На сьогодні найефективнішим є поєднання кількох методів скорингу –статистичного й експертного.

Позначення: d – середньомісячний дохід, s – сума кредиту, t – термін кредиту,r – відсот кова ставка, ТС – трудовий стаж на останньому місці праці, ТП – термін проживання клієнта в цьому регіоні, В – вік, О – оцінка експерта професії та соціально-економічного становища клієнта. Розрахуємо коефіцієнт кредитоспроможності фізичної особи за формулою [3]:

(1)

Підготовлені дані, фрагмент яких подано в табл. 2, будемо використо-

вувати для оцінювання невідомих параметрів економетричної логіт-моделі [1]:

де

–ймовірність того, що i-е значення бінарної змінної дорівнює

1 за умови - логістична функція; εі – випадкова складова; x1-коефіцієнт кредитоспроможності фізичної особи; x2-трудовий стаж на останньому місці праці; x3-термін проживання клієнта в даному регіоні; x4-вік; x5-оцінка експерта професії та соціально-економічного становища клієнта

Як видно з параметрів, п'ятичинникова логіт-модель забезпечує високу надійність, що підтверджується розрахунковим значенням хі-квадрать (25,5) і майже нульовою вірогідністю не відкинути нульову гіпотезу. Аналітичний вираз побудованої моделі виглядатиме так:

(3)

Адекватність побудованої моделі можна визначити за допомогою ін-

дексу відношення правдоподібності Макфадена, використовуючи формулу

ln L(b) – максимальне значення логарифмічної функції правдоподібності, що

досягається в точці, координати якої дорівнюють оцінкам параметрів моделі

b= (b0,b1,K,bm), a ln L(b0) – значення логарифмічної функції правдоподібнос-

ті, обчислене у припущенні, що bl = b2 =… = bт = 0.

Виконані розрахунки свідчать про можливість надання кредиту лише

другому та третьому клієнтам.

Висновки. Побудована модель кредитного скорингу надає банківському кредитному аналітикові змогу самостійно приймати обґрунтовані рішення з кредитного обслуговування клієнтів й управління кредитним портфелем в умовах гострої конкуренції на ринку роздрібного кредитування.З часом будь-яка статистична модель стає неточною. Це відбувається з багатьох причин: внаслідок економічних циклів, зміни клієнтської бази банку, структурних зрушень в економіці, інфляції тощо.На мові ймовірнісної моделі це означає, що вплив характеристик позичальника на ймовірність повернення або неповернення ним кредиту не залишається постійною, а змінюється з часом. І для того, щоб скорингова модель могла продовжувати виконувати свої функції, її потрібно періодично корегувати.

Література

1. Ґрін В.Г. Економетричний аналіз. – К. : Вид-во "Основи", 2005. – 1196 с.

2. Примостка Л.О. Аналіз банківської діяльності: сучасні концепції, методи та моделі :

монографія. – К. : Київ. нац. екон. ун-т, 2002. – 313 с.

3. Прокопенко І.Ф. Основи банківської справи : навч. посіб. / Прокопенко _______І.Ф., Га-

нін В.І., Соляр В.В., Маслов С.І. – К. : Центр навч. літ-ри, 2005. – 410 с.

УДК 681.3 Доц. О.М. Березький, канд. техн. наук; доц. К.М. Березька