Model de notare. Tipuri de modele de notare. Dezavantajele sistemului de notare

Să luăm în considerare modelele de faliment al întreprinderii și, mai detaliat, metodele de evaluare a solvabilității unei întreprinderi.

Ce este un model de punctaj pentru evaluarea întreprinderii?

Abordarea prin scoring pentru evaluarea solvabilității unei întreprinderi constă în analiza statisticilor privind întreprinderile privind îndeplinirea obligațiilor față de creditori, informații despre care sunt conținute în biroul de istorie de credit. Prin urmare, modelele de scoring sunt uneori numite modele de credit scoring în literatură ( credit-Scor) sau modele de credit scoring. Astfel, putem spune că modelele de credit scoring sunt modele statistice de evaluare a solvabilității unei întreprinderi.

Istoricul abordării de evaluare a punctajului

Anterior, modelele de scoring erau dezvoltate exclusiv pentru evaluarea bonității persoanelor fizice în scopul acordării de credite de către bănci. Această abordare a fost propusă pentru prima dată de D. Durand în 1941 pentru a clasifica clienții băncilor în două clase: solvabili și nesolvabili. Pentru a determina clasa, au fost calculați indicatori care să permită tragerea unei concluzii cu privire la riscul acesteia de faliment. Scorurile pentru modelele de punctare sunt calculate folosind un instrument de regresie logistică. Pe baza acesteia, de altfel, se construiesc și modele logit pentru evaluarea riscului de faliment al persoanelor fizice și al întreprinderilor.

Sarcina abordării prin scoring pentru a evalua solvabilitatea unei întreprinderi

Sarcina modelului de scoring pentru evaluarea solvabilității unei întreprinderi este de a o clasifica în funcție de gradul de risc financiar. Abordarea prin scoring este similară cu abordarea ratingului pentru evaluarea unei întreprinderi, deoarece conține și o evaluare (clasă) pentru întreprindere, pe lângă aceasta, există un scor și atribuirea unui rating indicatorilor financiari.

Diferența este că, în consecință, se atribuie un rating și compania aparține clasei de solvabilitate, adică. Pe lângă evaluare, se efectuează și clasificarea. De asemenea, ca urmare a punctajului, se obține un rating pentru întreprindere și un rating pentru indicii financiari care descriu întreprinderea.

Modele de notare pentru evaluarea solvabilității unei întreprinderi

Să luăm în considerare modelele interne de notare pentru evaluarea solvabilității unei întreprinderi. Să analizăm două modele interne de notare Dontsova-Nikiforova și Savitskaya. Aceste modele sunt concepute pentru a evalua riscul de faliment al întreprinderilor autohtone. Deci, să începem.

Modelul de punctaj al lui Dontsova-Nikiforova (1999)

Dontsova L.V.

Economiștii Dontsova L.V. și Nikiforova N.A. propune un model de scoring pentru evaluarea solvabilității unei întreprinderi, care să permită clasificarea întreprinderii într-una din șase clase de solvabilitate, pe baza unei evaluări a șase indicatori financiari.

Index	1 clasa(punct)	clasa a II-a(punct)	clasa a 3-a(punct)	clasa a IV-a(punct)	clasa a 5-a(punct)	clasa a 6-a(punct)
Rata de lichiditate absolută	0,25 și mai mult (20)	0.216	0.15(12)	0.1(8)	0.05(4)	Mai puțin de 0,05(0)
Raport rapid	1 sau mai multe (18)	0.9(15)	0.8 (12)	0.7(9)	0.6(6)	Mai puțin de 0,5(0)
	2 sau mai multe (16,5)	1.7(120	1.4(7.5)	1.1(3)	1(1.5)	Mai puțin de 1(0)
	0.6 și mai mult(17)	0.54(12)	0.43(7.4)	0.41(1.8)	0.4(1)	Mai puțin de 0,4(0)
Rata de furnizare a capitalului de lucru propriu	0,5 și mai mult(15)	0.4(12)	0.3(9)	0.2(6)	0.1(3)	Mai puțin de 0,1(0)
Rata de acoperire a stocurilor	1 sau mai multe (15)	0.9(12)	0.8(9)	0.7(6)	0.6(3)	Mai puțin de 0,6(0)
Valoarea minimă a limitei în puncte	100	64	50	28	18	–
Clasa I>100 puncte	Compania are o marjă bună de putere financiară
Clasa a II-a>64 puncte	Firma are o probabilitate nesemnificativa de a rambursa datorii, in general exista un risc
Clasa a III-a>50 puncte	Întreprindere problematică
Clasa a IV-a>28 puncte	Compania are un risc ridicat de faliment
Clasa a V-a>18 puncte	Compania are un risc foarte mare de faliment; cel mai probabil măsurile de recuperare nu vor ajuta
clasa a 6-a<18 баллов	Compania este in insolventa financiara

Notă:

În modelul de evaluare, accentul principal este pus pe ratele de lichiditate (raportul rapid de lichiditate, raportul de lichiditate absolută), precum și pe ratele cifrei de afaceri (raportul capitalului de lucru propriu, rata de acoperire a stocurilor).

Cote	Formulă	Calcul
Rata de lichiditate absolută	(Numerar + Investiții financiare pe termen scurt) / Datorii pe termen scurt	str.1250 / (pag.1510+p.1520)
Raport rapid	(Active circulante - Stocuri) / Datorii curente	(pag.1250+p.1240) / (pag.1510+p.1520)
Raportul curent
Raportul de independență financiară	Capitaluri proprii/Active	pagina 1300 / p.1600
Rata de furnizare a capitalului de lucru propriu	(Capitaluri proprii - Active imobilizate) / Active circulante	(p.1300-p.1100) / p.1200
Rata de acoperire a stocurilor	Rata de rotație a stocurilor= Venituri din vânzări / Stoc mediu	p.2110 / (p.1210 np.+p.1210 kp.)0,5*

n.p. și k.p. – valoarea bilanţului la începutul perioadei, respectiv la sfârşitul perioadei.

Modelul de punctaj al lui Savitskaya (2007)

Savitskaya G.V.

Profesorul G.V. Savitskaya oferă modelul ei de credit pentru evaluarea stării financiare a unei întreprinderi. Diferența constă în faptul că, în model, întreprinderea este clasificată în cinci clase și pentru aceasta sunt utilizate trei rapoarte financiare.

Index	1 clasa	clasa a II-a	clasa a 3-a	clasa a IV-a	clasa a 5-a
Rentabilitatea capitalului total, %	30 și peste (50 de puncte)	29,9-20 (49,9-35 puncte)	19,9-10 (34,9-20 puncte)	9,9-1 (19,9-5 puncte)	Mai puțin de 1 (0 puncte)
Raportul curent	2 sau mai multe (30 de puncte)	1,99-1,7 (29,9-20 puncte)	1,69-1,4 (19,9-10 puncte)	1.39-1.1(9.9-1)	1 și mai jos (0 puncte)
	0,7 sau mai mult (20 puncte)	0,69-0,45 (19,9-10 puncte)	0,44-0,3 (9,9-5 puncte)	0,29-0,2 (4,9-1 puncte)	Mai puțin de 0,2 (0 puncte)
Limitele clasei	100 de puncte	99-65	64-35	34-6	0 puncte
Clasa I>100 puncte	Întreprindere cu putere financiară bună
Clasa a II-a65-99 puncte	Compania are un risc scăzut de nerambursare a datoriilor
Clasa a III-a 35-64 puncte	Întreprindere problematică
Clasa a IV-a6-34 puncte	Compania are un risc ridicat de faliment. Creditorii riscă să-și piardă fondurile investite
Clasa a V-a0 puncte	Firma este in insolventa

Notă:

Două dintre cele trei indicatori financiari determină solvabilitatea întreprinderii, în care raportul curent determină lichiditatea pe termen scurt, iar raportul de independență financiară determină lichiditatea pe termen lung a întreprinderii.

Coeficient de independență financiară = coeficient de autonomie.

Calcularea ratelor financiare în modelul de scoring

Cote	Formulă	Calcul
Rentabilitatea capitalului total	Profit înainte de impozitare/Datorii	str.2300 / str.1700
Raportul curent	Active curente / Datorii curente	p.1200 / (p.1510+p.1520)
Raportul de independență financiară	Capitaluri proprii/Active	pagina 1300 / p.1600

rezumat

Să rezumăm analiza modelelor de credit scoring pentru evaluarea solvabilității unei întreprinderi. Unul dintre avantajele incontestabile este că aceste modele au fost dezvoltate pentru întreprinderile autohtone. Una dintre dificultățile evaluării folosind astfel de modele este marea greutate a calculelor și utilizarea adesea de neînțeles a ratelor financiare de scoring. Utilizarea lor poate fi combinată bine cu alte metode de evaluare a stării financiare.

Vă mulțumim pentru atenție! Noroc!

Scoring (din engleză scor, account) este o metodă de evaluare a bonității. Dumneavoastră, în calitate de împrumutat, sunteți interesat să punctați pentru autodiagnosticare: să aflați motivele refuzului unui împrumut sau să evaluați șansele unui împrumut viitor. În acest articol vă vom spune cum să vă aflați scorul și cum să îl creșteți.

Cum funcționează punctajul

Pentru a evalua bonitatea, scoring necesită date. Datele pot proveni din diferite surse: istoricul creditului, profilul debitorului, rețelele sociale etc. Scoring prelucrează datele și atribuie un scor. Cu cât scorul este mai mare, cu atât sunt mai mari șansele de a obține un împrumut în condiții favorabile.

Scorul de punctaj nu este o valoare constantă. Se schimbă în funcție de acțiunile împrumutatului. De exemplu, un împrumutat a contractat un împrumut - sarcina creditului a crescut și scorul a scăzut. Dacă faceți o plată întârziată, scorul dvs. scade și mai mic. Dacă împrumutatul rambursează cu grijă împrumutul fără întârziere, scorul va crește.

Tipuri de punctaj

Băncile folosesc aplicații, scoruri comportamentale și fraude.

Punctajul aplicațieiîmpărțite în sociodemografice și creditare. Prima analizează profilul împrumutatului: vârstă și sex, loc de muncă, vechime în muncă, venit. Al doilea analizează istoricul creditului: câte împrumuturi a luat împrumutatul, cum a plătit, cât plătește acum etc.

Scor comportamental prezice modul în care împrumutatul va rambursa împrumutul: în mod egal, înainte de termen sau cu restanțe. Scorul comportamental poate fi efectuat, de exemplu, de o bancă de salarii - știe cum folosește împrumutatul cardul, câți bani cheltuiește și pe ce.

Scor fraudulent luptă cu neplata intenționată a împrumuturilor. Acest punctaj analizează bazele de date ale Ministerului Afacerilor Interne, Serviciul Federal de Execuții Judecătorești, serviciul de securitate internă, precum și date suspecte din istoricul creditului, de exemplu, schimbări frecvente de adrese și numere de telefon.

Tu, în calitate de împrumutat, te poți evalua folosind două tipuri de scoring: credit și socio-demografic.

Scorul de credit

Scorul de credit este utilizat pentru a evalua debitorii care au contractat deja împrumuturi. Scorul de scor este calculat pe baza unei analize a istoricului dvs. de credit.

Exemplu de raport de credit scoring

Scorul sociodemografic

Scorul sociodemografic este destinat debitorilor cu un istoric de credit gol sau lipsit. Analizează vârsta, sexul, starea civilă, prezența persoanelor aflate în întreținere, educația, profesia, experiența de muncă, venitul și regiunea de reședință.

Scorul social demo compară datele împrumutatului care sunt verificate cu clienții anteriori ai băncii pentru a evalua fiabilitatea. De exemplu, conform statisticilor băncii, persoanele de peste 30 de ani plătesc împrumuturile mai consistent decât tinerii. Prin urmare, debitorii de peste 30 de ani, toate celelalte lucruri fiind egale, primesc un punctaj mai mare.

Exemplu de raport de punctaj socio-demografic

Decodificarea punctelor de notare

Credit	Sociodemogr.	Decodare
690-850	1000-1200	Rezultat maxim. Faceți parte din categoria debitorilor de încredere. Băncile sunt dispuse să aprobe împrumuturi în condiții mai bune
650-690	750-1000	Bun rezultat. Probabilitate mare de a obține un împrumut în condiții standard.
600-650	500-750	Rezultat acceptabil. Banca va solicita certificate suplimentare pentru a confirma solvabilitatea, de exemplu, 2-NDFL.
500-600	250-500	Rezultat slab. Cu un astfel de scor, este puțin probabil să obțineți un împrumut de la bănci mari. Contactați băncile regionale mici sau cooperativele de credit.
300-500	0-250	Cel mai prost rezultat. Este puțin probabil ca băncile să aprobe un împrumut. Contactați MFO sau KPK. Oferiți garanția creditorului.

Cum să-ți crești scorul

Dacă aveți un scor de credit scăzut, există o singură opțiune pentru a-l crește - îmbunătățiți-vă istoricul de credit. Pentru aceasta:

și verificați dacă totul este adevărat. Uneori, instituțiile de credit transmit date foarte târziu, sau chiar deloc. De exemplu, ați rambursat un împrumut, dar acesta este listat ca deschis în istoricul dvs. de credit. Acest lucru reduce scorul de punctaj.
Citește articolul
Închideți plățile întârziate și împrumuturile inutile: carduri de credit, microîmprumuturi, împrumuturi pentru echipamente. Cu cât sunt mai puține împrumuturi deschise, cu atât scorul este mai mare.
Dacă ați avut împrumuturi restante în ultimii doi ani, trebuie să vă restabiliți reputația de împrumutat de încredere. Pentru a face acest lucru, contractați noi împrumuturi și plătiți-le cu grijă. Ei nu acordă un împrumut fără garanții - oferă garanții, găsește un co-împrumutat. Utilizați serviciul. După șase luni sau un an, punctajul va crește.

Pentru a vă crește scorul socio-demografic, studiați „factorii” din raport și încercați să-i corectați. De exemplu, dacă sunteți antreprenor individual, obțineți un loc de muncă și lucrați timp de șase luni ca angajat. Găsiți un co-împrumutat, plecați în străinătate, găsiți o sursă de venit suplimentar.

Tine minte

Scorul îi ajută pe debitori să-și evalueze propria solvabilitate și să înțeleagă motivele refuzurilor băncilor.

Există diferite tipuri de scoring: unii analizează un istoric de credit, alții un chestionar, iar alții caută semne de fraudă. Există două tipuri de punctaj disponibile pentru dvs.: sociodemografică și sociodemografică. Primul este relevant pentru debitorii cu experiență de creditare, al doilea - pentru cei care nu au contractat niciodată împrumuturi.

Scorul de scor variază în funcție de comportamentul creditului. Scorul poate fi redus sau crescut.

Pentru a construi modele de notare (și indiferent de abordarea matematică aleasă), este prelevat un eșantion reprezentativ de solicitanți anteriori (de la câteva mii la sute de mii - ceea ce nu este o problemă pentru o industrie care deservește zeci de milioane de clienți). Pentru fiecare solicitant din eșantion, informații complete din formularul de cerere și informații din istoricul său de credit sunt extrase pentru o perioadă fixă de timp (de obicei 12, 18 sau 24 de luni). Apoi se ia o decizie expertă care poveste este acceptabilă, adică dacă clientul este „bun” sau „rău”. Cel mai adesea, un client care nu a plătit împrumutul timp de 3 luni la rând este considerat „rău”. Există întotdeauna un anumit număr de clienți care nu pot fi clasificați nici ca „buni” sau „răi”, deoarece
fie au primit împrumutul nu cu mult timp în urmă (a trecut prea puțin timp), fie istoricul lor de credit este „neclar” (de exemplu, au existat întârzieri de 3 luni, dar nu la rând). De regulă, astfel de clienți „intermediari” sunt excluși din eșantion.
Cerințe empirice pentru baza de date utilizată pentru a construi modelul de scor:
dimensiunea eșantionului - cel puțin 1500 total, cel puțin 500 rău;
o definiție clară a criteriului „rău”/„bun”. Nu este întotdeauna clar în ce stadiu al istoriei creditului, pe ce bază și la ce nivel să se separe „rău” și „bun”;
o definiție clară a perioadei de timp - perioada de viață a produsului (depinde de produsul în sine și poate varia de la o lună - un telefon mobil la zeci de ani - o ipotecă);
stabilitatea grupului de clienți - demografie, migrație, păstrarea obiceiurilor de consum;
cerință implicită, dar obligatorie: stabilitatea condițiilor economice, politice, sociale și de altă natură.
La construirea modelelor de credit, este important să alegeți un orizont de timp - perioada de timp dintre depunerea unei cereri (emiterea unui împrumut) și clasificarea „rău”/„bun”. Analiza arată că rata de nerambursare în funcție de durata șederii clientului la organizație crește inițial și abia după 12 luni (carduri de credit) sau chiar mai multe (împrumuturi unice) începe să se stabilizeze. Astfel, un orizont de timp mai scurt duce la subestimare și nu ține cont pe deplin de toate caracteristicile care prezic implicit. Pe de altă parte, un orizont de timp de peste doi ani lasă modelul susceptibil la schimbări în componența grupului de clienți în acest timp, deoarece modul în care compoziția clienților din eșantion la începutul orizontului de timp poate fi semnificativ diferită de compoziția clienților care intră în prezent. De fapt, două secțiuni simultane sunt utilizate (la începutul și la sfârșitul orizontului de timp) pentru a crea un model care este stabil în timp (dincolo de orizontul de timp inițial). Aceasta dictează alegerea lungimii perioadei de timp - orizontul de timp în timpul modelării.
O altă problemă extrem de importantă și controversată rămâne raportul dintre „bun” și „rău” din eșantion. Ar trebui să reflecte raportul real al acestora în populație sau ar trebui să existe un număr egal (un astfel de raport facilitează foarte mult construcția unui model din punct de vedere matematic)?
În continuare, construirea unui model de punctare se transformă într-o problemă de clasificare, în care caracteristicile de intrare (sau parametrii) sunt răspunsuri la întrebările din formularul de cerere și parametrii (sau datele) obținuți în urma verificărilor de la diverse organizații (de exemplu, poliția). , tribunale, consilii locale, birouri de credit etc.), iar caracteristicile de ieșire (răspunsul) - rezultatul dorit - este împărțirea clienților în „buni” și „răi” în funcție de istoricul de credit disponibil, comparat în funcție de aceste intrări. caracteristici.
Tabelul de rating efectiv (tabelul de punctaj) este un sistem de atribuire a punctelor numerice (scorurilor) caracteristicilor (sau parametrilor) împrumutatului pentru a obține valoarea numerică dorită, care reflectă probabilitatea ca împrumutatul în raport cu alți debitori să experimenteze o anumită eveniment sau efectua o anumită acțiune (aspectul „în relație” din definiție este foarte important).
Un tabel de rating de credit, de exemplu, nu indică ce nivel de risc ar trebui să fie așteptat (de exemplu, ce procent de împrumuturi de un anumit tip este probabil să nu fie rambursat); în schimb, arată cum este probabil să se comporte un anumit împrumut în raport cu alte împrumuturi. De exemplu, este de așteptat ca rata implicită sau implicită pentru împrumuturile cu un anumit set de atribute să fie mai mare sau mai mică decât pentru împrumuturile cu un set diferit.
Majoritatea tabelelor sunt construite prin calcularea unui model de regresie - un model statistic care testează modul în care un singur parametru (caracteristică) afectează un alt parametru sau (cel mai adesea) un întreg set de alți parametri.
Un model de regresie are ca rezultat un set de coeficienți, numiți factori de regresie, care pot fi interpretați ca o corelație între parametrii de interes (de stabilire) și parametrii explicativi, păstrând constante toate celelalte influențe asupra parametrilor de interes. Acești coeficienți sunt transformați în ponderi de puncte în tabelul de ligă.
Cea mai des folosită metodă pentru construirea tabelelor de ligă
Cel mai adesea, metoda statistică a regresiei logistice este utilizată pentru a construi tabele de evaluare. Cu toate acestea, pentru a explica această abordare, merită să începeți cu o regresie liniară simplă și apoi să treceți la regresia logistică - ca un caz special de liniară.
În forma sa cea mai simplă, regresia liniară încearcă să găsească o relație liniară între două variabile: X și K. Variabila Y care încearcă să fie prezisă este definită ca variabilă dependentă (deoarece depinde de X). Variabila X este explicativă pentru că „explica” de ce Y variază de la un individ la altul.
Folosind regresia liniară, ei încearcă să afle următoarele: dacă X se schimbă, atunci cu cât

este probabil ca în urma acestui lucru să se schimbe și K. Pentru a face acest lucru, aveți nevoie de un set de date în care puteți observa un set de perechi X și K corespunzătoare. Când sunt reprezentate pe planul XY și un anumit se obține un set, se poate dovedi că se află pe o anumită linie dreaptă, adică există o anumită relație între X și Y, pe care o puteți încerca să o aproximați folosind ecuația:
Y = B_0 + B_1 x X_1
Unde
B0 este valoarea lui Y când X = 0;
B1 - panta dreaptă.
Acești V. sunt coeficienți de regresie. În practică, este probabil să existe mai multe variabile explicative:
Y = B_0 + B_1 x X_1 + B_2 x X_2 + ... + B_n x X_n.
Regresia logistică versus regresia liniară
Când se utilizează scoring, de regulă, variabila dependentă ia valori într-un interval foarte mic. Cel mai adesea ele lucrează cu o variabilă binară, de ex. unul care ia doar două valori întregi: de exemplu, un împrumut fie neplată sau nu; clientul care a primit catalogul prin poștă fie a răspuns, fie nu. De obicei, în acest caz, implicit i se atribuie o valoare de „1”, iar împrumutului rambursat i se atribuie o valoare de „0”.
În cele din urmă, modelul ar trebui să estimeze probabilitatea de nerambursare a unui împrumut (sau un răspuns al clientului la catalog).
Și, deși modelul liniar este uneori folosit pentru a calcula clasamentul, regresia logistică se dovedește a fi mult mai convenabilă, deoarece este construită special pentru cazurile în care variabila dependentă este binară (adică este nevoie, așa cum am spus deja, doar două valori).
Regresia liniară poate da valori de probabilitate atât mai mici decât zero, cât și mai mari decât unu, ceea ce este lipsit de sens. Modelul logistic evită acest lucru deoarece se ocupă nu de valoarea binară a variabilei dependente în sine, ci de probabilitatea sau șansele (cotele) ca acea valoare să apară de fapt. Logaritmul raportului dintre probabilitatea de implementare și probabilitatea de nerealizare se numește logit, care poate lua orice valoare, atât negativă, cât și pozitivă. Prin urmare, pentru logits este foarte posibil să se utilizeze un model de regresie liniară (de unde și numele „logistic”).
Într-un model de regresie logistică, variabilele explicative, înmulțite cu coeficienții lor, sunt presupuse a fi liniare nu în raport cu Y, ca în regresia liniară, ci în raport cu logit - logaritmul natural al raportului de cote:
ln (p/(1 - p)) = B_0 + B_1 x X_1 + B_2 x B_2 + X_2 + ... + B_n x X_n, unde
p este probabilitatea ca V să apară;
p/(1 - p) - raportul de cote.
Cote și cote
Raportul de cote vă permite să comparați nivelurile de risc pentru diferite împrumuturi. Deci, dacă pentru unul p1/(1 - p_1) = 0,11, iar pentru celălalt p2/(1 - p2) = 0,052, atunci raportul lor va fi 0,46, adică. riscul de nerambursare la un împrumut este puțin mai mic de jumătate din riscul de neplată pentru al doilea împrumut.
Cele mai importante concluzii din aceasta sunt următoarele: este necesar să se obțină cotele în sine și rapoartele acestora pentru diferite împrumuturi din regresii logistice, deoarece Acesta este singurul mod de a compara direct și de a lua în considerare atât influența caracteristicilor individuale asupra nivelului de risc, cât și riscul relativ al unui împrumut în raport cu altul. Încercările de a se mulțumi cu un singur tabel de rating nu permit evaluarea riscului unui împrumut față de altul din cauza posibilei influențe a unor caracteristici care au fost luate în considerare pentru unul și nu au fost luate în considerare pentru celălalt.
Calculul greutăților relative ale caracteristicilor individuale ale tabelului de rating
După ce ați construit și estimat modelul logistic, puteți înlocui valorile X pentru orice solicitant sau împrumut și puteți calcula scorul folosind ecuația:

Cu toate acestea, acest număr este prezentat pe o scară logaritmică naturală, care este dificil de interpretat. Prin urmare, scorul este convertit la o scară liniară, unde se alege un anumit număr de puncte, astfel încât acest număr să ofere dublul șanselor ca un anumit eveniment să se întâmple. Pentru a face acest lucru, înmulțiți scorul cu un factor egal cu numărul de puncte care ar trebui să reprezinte dublarea cotelor și apoi împărțiți la 1n(2):
numărând pe o scară liniară = (B 1 x X 1 + ... + Bp x Xp) x (20/1p(2)),
dacă numărul dorit de puncte necesare pentru a dubla șansele este de 20.
În caz contrar, dacă trebuie să aflați exact câte puncte oferă fiecare caracteristică, puteți înmulți fiecare B_1 cu (20/(1n(2)) și apoi înmulțiți cu valoarea parametrului X_1.
Utilizarea statisticilor KS pentru a evalua tabelul de rating rezultat
Un tabel de punctaj este construit pentru a clasifica diferite împrumuturi în termeni de cote în raport cu un anumit eveniment. Este necesar ca un astfel de tabel de punctaj să aloce diferite conturi împrumuturilor care experimentează un eveniment și împrumuturilor care nu.
De exemplu, o diagramă de credit scoring atribuie un scor mai mic acelor împrumuturi care ulterior au dificultăți serioase de rambursare sau intră în situație de nerambursare, astfel încât, în general, un grup de credite neperformante ar trebui să aibă scoruri mai mici decât un grup de credite bune.
Pentru a determina calitatea tabelului rezultat, sunt trasate grafice - curbe de distribuție a procentului de bun și procent de credite neperformante (din numărul total corespunzător de bune și rele) în funcție de dimensiunea contului și de calitatea punctajului tabelul (harta) se caracterizează prin cât de mult sunt separate aceste două curbe.
Pentru determinarea numerică a calității separării este utilizată statistica Kolmogorov-Smirnov (statistica K-S), care oferă o măsură numerică a acestei separări. Statistica KS se calculează simplu: este diferența maximă dintre procentul cumulat al distribuției „bun” și procentul cumulat al distribuției „rău”. În teorie, statistica KS poate varia de la 0 la 100, dar în practică, de obicei, variază de la 25 la 75.
O gradație aproximativă arată astfel:
mai puțin de 20 - tabelul de punctaj este probabil nepotrivit pentru utilizare;
20-40 este o masă bună;
41-50 este o masă bună;
51-60 este o masă foarte bună; />61-75 este o masă uimitor de bună;
mai mult de 75 este probabil prea frumos pentru a fi adevărat, probabil că ceva nu este în regulă* (128).
Trebuie remarcat faptul că calitatea modelelor de punctare trebuie verificată în mod constant, iar monitorizarea este o procedură obligatorie în timpul funcționării. De-a lungul timpului, atât condițiile economice, cât și caracteristicile comportamentale ale debitorilor se pot schimba și numai ajustarea în timp util sau chiar înlocuirea modelelor de scoring va asigura gestionarea eficientă a riscurilor de credit.

Scoringul este un sistem de evaluare a clienților utilizat de bănci, care se bazează pe metode statistice. De regulă, acesta este un program de calculator în care sunt introduse datele unui potențial împrumutat. Ca răspuns, se dă un rezultat - dacă merită să-i acordăm un împrumut. Numele scoring provine din cuvântul englezesc scor, adică „cont”.

Există patru tipuri de punctaj:

application-scoring (traducere literală din engleză - „notarea unei cereri, recurs”) - evaluarea bonității debitorilor la emiterea unui împrumut. Acesta este cel mai comun tip de punctaj cunoscut clienților. Se bazează pe colectarea inițială a datelor cu caracter personal ale împrumutatului, prelucrarea lor pe calculator și rezultatul: acordarea sau nu a unui împrumut;

collection-scoring - un sistem de notare în stadiul de lucru cu împrumuturi nerambursate. Determină acțiunile prioritare ale angajaților băncii de rambursare a creditelor „rele”. De fapt, programul vă permite să faceți o serie de pași pentru a face față datoriilor nerecuperate, de exemplu, de la o avertizare inițială până la transferarea cazului la o agenție de colectare. Se crede că în timpul unei astfel de procesări, aproximativ 40% dintre clienți susțin uitare și returnează împrumutul;

scoring comportamental, „scorarea comportamentului” este o evaluare a celor mai probabile acțiuni financiare ale împrumutatului. Un astfel de sistem face posibilă prezicerea schimbărilor în solvabilitatea împrumutatului și ajustarea limitelor stabilite pentru acesta. Analiza se poate baza pe acțiunile clienților pe o anumită perioadă, de exemplu, tranzacții cu cardul de credit;

scoring fraudulos - o evaluare statistică a probabilității acțiunilor frauduloase din partea unui potențial împrumutat. O astfel de notare este de obicei utilizată împreună cu alte tipuri de cercetare a clienților. Se crede că până la 10% din împrumuturile din Rusia sunt asociate cu fraudă totală, iar această cifră este în creștere.

Multe sisteme de scoring nu numai că prelucrează datele introduse, ci sunt și capabile de auto-învățare: ele iau în considerare modelul de comportament al clienților deja acceptați pentru servicii pentru a-și ajusta evaluarea asupra viitorilor debitori.

Există soluții gata făcute pe piața de software bancar. Cele mai cunoscute programe occidentale sunt SAS Credit Scoring, EGAR Scoring, Transact SM (Experian-Scorex), K4Loans (KXEN), Clementine (SPSS). Printre dezvoltatorii ruși se remarcă Basegroup Labs și Diasoft, iar compania ucraineană Business Neuro-Systems este binecunoscută. În același timp, multe bănci își dezvoltă propriile sisteme.

Sistemele de notare fac posibilă reducerea costurilor și minimizarea riscului operațional prin automatizarea procesului decizional, reduc timpul de procesare a cererilor de împrumut, permit băncilor să-și conducă politica de credit la nivel central și oferă protecție suplimentară organizațiilor financiare împotriva fraudei. În același timp, notarea are și o serie de dezavantaje: de multe ori decizia sistemului se bazează pe analiza datelor furnizate exclusiv de împrumutatul însuși. În plus, sistemele de notare trebuie îmbunătățite și menținute în mod constant, deoarece iau în considerare doar experiența trecută și răspund la schimbările din situația socio-economică cu întârziere.