Ликвидность банка и методы управления ею

Ликвидность банка и методы управления ею

Ликвидность банка – это основной принцип работы банковской системы и основной объект управления финансового менеджера.

Страхование, его экономическое содержание

Страхование, его экономическое содержание

Человеку всегда было присуще желание как-то обезопасить себя от вредоносных последствий жизни или хотя бы свести их к минимуму.

Разработка скоринговых карт как инструмента оценки уровня риска

Финансовая информация » Национальные особенности кредитного скоринга » Разработка скоринговых карт как инструмента оценки уровня риска

Страница 3

Количество необходимых данных может быть разным, но в целом оно должно удовлетворять требованиям статистической значимости и хаотичности. На этом этапе точное количество данных не имеет значения, так как это зависит от определения «плохого» заемщика, которое будет установлено на следующем этапе. Однако по правилам для корректного построения скоринговой карты претендента достаточно приблизительно 2 тыс. «плохих» записей и 2 тыс. «хороших», которые могут быть случайно выбраны для каждой скоринговой карты из набора заемщиков, получивших кредит в течение определенного интервала времени. Для поведенческих скоринговых карт это будет уже другой набор данных, отражающий «платежное» поведение клиента, а для скоринговых карт должников используются записи со статусом просрочки платежа. Данные об отказах (2 тыс. записей) также могут применяться для построения скоринговой карты. Количество заявлений и отчеты по потерям/просрочкам платежей дают первоначальную идею относительно цели и степени ее достижения. На практике труднее найти достаточное количество «плохих» записей, чем «хороших».

Проектная команда также должна определить, насколько «надежны» внутренние данные, предназначенные для разработки скоринговой карты. Демографические данные, а также неподтвержденные публичные данные, например доход, указанный самим заемщиком, могут оказаться искаженными, в то время как данные кредитного агентства, сведения о регистрации недвижимого имущества, финансовая отчетность и т.д. являются более достоверными и реально могут использоваться. Если решено, например, что данные о заемщиках, предоставленные филиалами, ненадежны, то скоринговая карта может быть построена исключительно на данных кредитного бюро.

Банк решает самостоятельно - разработать скоринговую карту на основе только внутренних данных или добавить к этим данным еще и внешние источники, такие как кредитные бюро и внешние информационные провайдеры. Предпочтительно иметь эти данные в электронном виде, хотя в российской банковской практике, к сожалению, до сих пор практикуется «бумажный» вариант анкет заемщика, которые буквально вручную приходится вносить в компьютер. Естественно, это требует дополнительных ресурсов и задерживает процесс разработки. При этом любопытен тот факт, что региональные отделения в этом вопросе зачастую оказываются более «подкованными» и «продвинутыми» по сравнению с центром.

Определившись с типом данных, следует переходить к непосредственному их сбору. Собирать их необходимо в строго определенном формате, отражающем параметры проекта разработки скоринговой карты.

Проектные параметры прежде всего включают в себя определение «хороших» и «плохих» заемщиков, временной горизонт и ограничения (исключения) в использовании определенных данных при создании выборки и непосредственно в процессе разработки карты.

Есть поля, обязательные к заполнению, а есть опционные. В первую очередь нас интересуют следующие поля, извлеченные из данных:

l номер клиента/идентификационный номер;

l дата обращения/получения кредита;

l демографические характеристики заемщика;

l история задолженности в течение жизни скоринговой карты;

l индикатор заявки заемщика - Одобрить/Отказать;

l продукт (тип кредита);

l текущий статус заемщика (например, нет операций по счету/счет закрыт/потеря пластиковой карты/мошенничество и т.д.)

При разработке скоринговой карты поведения заемщика учитывается вся информация на протяжении определенного временного интервала, обычно за последние 6 - 12 месяцев.

В зависимости от бизнес-целей карты в нее могут добавляться всевозможные другие данные, в том числе демографические: возраст, регион, время проведения определенных акций, индикаторы на основе данных бюро и любые другие критерии, которые могут оказаться полезными при создании всестороннего профиля клиентской базы вашего банка.

Данные формируются в структуре, соответствующей задаче проекта. Например, эти банковские данные могут быть размещены с многократными строками для каждой комбинации продукта/учетной записи или с отдельной строкой для каждой учетной записи и многократных столбцов для каждого продукта.

Подготовка данных занимает 90% ресурсов проекта. В принципе, процесс моделирования мог бы принести гораздо большую выгоду, но после изнурительной фазы подготовки данных времени, чтобы провести очистку моделей предсказания, как правило, просто не остается.

Страницы: 1 2 3 4 5

Статьи по банковскому делу:

Оценка качества обслуживания юридических лиц в региональном филиале АКБ «МБРР»
Банк в целях изучения спроса и интересов клиентов провел маркетинговое исследование. Предмет исследования был направлен на изучение качества банковского обслуживания, а объектом исследования выступили главные бухгалтеры, директора фирм или их заместители как представители юридических лиц, которые я ...

Страхование ответственности руководителей в РФ
На данный момент российский рынок страхования ответственности директоров отличается от зарубежного рынка своей узостью. Если на Западе по оценкам экспертов, полис страхования ответственности руководителей имеет около 90% крупных компаний, то в России всего 11% компаний сообщили о наличии данного по ...

Основные направления денежно-кредитной политики в 2009-2011 годах
Зависимость российской экономики от внешнеэкономической конъюнктуры и продолжение структурных преобразований в экономике делают необходимой поддержку денежно-кредитной политики Банка России действиями Правительства Российской Федерации в области бюджетной, налоговой, тарифной, структурной и социаль ...

Навигация

Copyright © 2022 - All Rights Reserved - www.silline.ru