У нас уже 242733 рефератов, курсовых и дипломных работ
Заказать диплом, курсовую, диссертацию


Быстрый переход к готовым работам

Мнение посетителей:

Понравилось
Не понравилось





Книга жалоб
и предложений

 





Название Скорингові системи в кредитній діяльності банку
Количество страниц 118
ВУЗ Тернопільський національний економічний університет
Год сдачи 2016
Содержание АНОТАЦІЯ
Кузьма С. В. Скорингові системи в кредитній діяльності банку- Рукопис.
Дослідження на здобуття освітньо-кваліфікаційного рівня «магістр» за спеціальністю 8.050102 – економічна кібернетика. Тернопільський національний економічний університет. – Тернопіль, 2014.
Дослідження теоретичних основ скорингу та скорингових систем, охарактеризовано методи аналізу скорингу в кредитній діяльності банку та видів програмного забезпечення по скорингу, проведено аналіз скорингової діяльності «DVБанку».
Ключові слова: скоринг, скорингова ситема, кредитна діяльність банку.

ANNOTATION
Kuzma S.V. Scoring system in credit activity of banks - Manuscript.
Research to Master Degree in Economics on Specialization 8.050102 – Economic Cybernetics - Ternopil National Economic University. – Ternopil’, 2012.
The theoretical foundations of scoring and scoring systems, methods of analysis described in the credit scoring bank activities and types of software for scoring, scoring an analysis of «DVBanku." Keywords: monitoring, information system, market.
Keywords: scoring, scoring system works, the bank's lending activity.




ЗМІСТ
ВСТУП 3
РОЗДІЛ 1. ТЕОРЕТИКО-ПРАКТИЧНІ АСПЕКТИ КРЕДИТНОГО СКОРИНГУ 7
1.1 Зміст та значення скорингу в банківській діяльності 7
1.2 Скорингові системи 13
Висновки до розділу 1 25
РОЗДІЛ 2. АНАЛІЗ СУЧАСНИХ СКОРИНГОВИХ СИСТЕМ У БАНКІВСЬКІЙ СИСТЕМІ. 27
2.1. Методологічні аспекти управління ризиком. 27
2.2. Аналіз видів програмних засобів скорингу. 51
Висновки до розділу 2. 59
РОЗДІЛ 3. ОЦІНКА РОЗРОБЛЕНОЇ СИСТЕМИ У ДІЯЛЬНОСТІ БАНКУ НА ОСНОВІ СУЧАСНИХ МОДЕЛЕЙ СКОРИНГУ. 61
Висновки до розділу 3. 91
ВИСНОВКИ 93
СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ 96
ДОДАТКИ 101






ВСТУП

Актуальність теми дослідження. Банкам, що видають кредити, потрібно будь-яким чином оцінити нового клієнта і прийняти рішення про видачу або невидачу йому запрошуваного кредиту.
Скорингові системи дозволяють знизити витрати і мінімізувати операційний ризик за рахунок автоматизації прийняття рішення, скорочують час обробки заявок на надання кредиту, дають можливість банкам проводити свою кредитну політику централізовано, забезпечують додатковий захист фінансових організацій від шахрайства. Водночас скоринг має і ряд недоліків: часто рішення системи грунтується на аналізі даних, наданих виключно самим позичальником. Крім того, скорингові системи необхідно постійно допрацьовувати і підтримувати, тому що вони враховують тільки минулий досвід і реагують на зміни соціально-економічної ситуації з запізненням.
Методика оцінки кредитного ризику за допомогою скорингових систем, дозволяє, оцінивши набір соціальних ознак, що характеризують позичальника, сказати, чи варто видавати йому кредит. Ця методика використовується вже протягом більш ніж півстоліття для оцінки кредитоспроможності, як підприємств, так і фізичних осіб. Важливою особливістю скорингових систем є те, що рішення про видачу кредиту може прийматися автоматично без участі фахівця.
Згідно загальної філософії скорингу, не потрібно шукати пояснення, чому даний клієнт не повернув видані гроші. Скоринг виділяє ті характеристики, які найбільш тісно пов'язані з ненадійністю або, навпаки, з надійністю клієнта.
Питаннями банківської безпеки та протидії легалізації доходів, отриманих злочинним шляхом, через банки досліджували: С. Гуржій, С. Дмитров, О.Васюренко, М. Єрмошенко, В. Гамза, В. Коваленко, А. Мещеряков, І. Ткачук, О.Барановський, М. Азаров, А. Степаненко, А. Бекряшев, В. Ярочкін, О.Романченко, В. Рисін та ін.
Серед найбільш значимих варто зазначити праці вчених А. Камінського, В. Вітлінського, Є. Солодженцева, Р. Андерсона, Дж. Белотті, Т. Крука, Т. Ліна, Н. Сіддікі, О. Криклій, О. Кириченко. Зазначені автори пропонують вирішення таких проблем як розробка скорингових систем, впровадженні їх до бізнес-процесів кредитних установ, вибір методів оцінки кредитного ризику, включення часового параметру до моделей кредитного скорингу тощо.
Камінський у роботі [1] представив аплікаційну та колекторську скорингові моделі, а також у своїй праці [2] запропонував структуру кредитного ризик-менеджменту на основі скорингових моделей. Нарейн [3]одним з перших використав аналіз виживання для реалізації моделі кредитного скорингу. Белотті та Крук [4] реалізували модель пропорційного ризику Кокса з залежними від часу змінними для оцінки ймовірності дефолту за кредитними картками. У іншій праці [5]вони представляють непропорційну модель кредитного скорингу, що дозволяє оцінити час дефолту за кредитними картками. Також у праці пропонується підхід до реалізації стрес-тестування. Сара Міллер у праці [6]представляє модель аплікаційного динамічного скорингу.
Мета і завдання дослідження. Метою є дослідження cкорингових систем в кредитній діяльності банку.
Досягнення даної мети зумовило вирішення таких основних завдань:
• розкрити сутність скорингу;
• виявити особливості скорингових систем в банківській діяльності;
• представити теоретичні аспекти скорингових систем;
• ідентифікувати основні тенденції і проблеми в програмному забезпеченні скорингу;
• провести аналіз скорингової системи в банку;
• виокремити системний підхід до аналізу скорингової системи в банку.
Об’єктом дослідження є скорингова система «DVБанку».
Предметом дослідження є процес розробки скорингової системи «DVБанку».
Методи дослідження. Теоретичною та методологічною основою дослідження є наукові концепції українських та іноземних вчених, програми соціально-економічного розвитку в Україні та вітчизняні нормативно-правові акти у сфері скорингової діяльності.
Для досягнення мети дослідження у роботі використовувалися такі методи пізнання, як аналіз і синтез, індукція і дедукція, порівняння, групування, узагальнення (при вивченні теоретичних основ інформаційної діяльності), спостереження (при аналізі офіційних сайтів органів центральної влади, міністерств та інших державних органів управління).
У роботі використано положення законодавчих та нормативно-правових актів, статистичну інформацію про скорингову діяльності в Україні.
Наукова новизна одержаних результатів полягає у визначенні основних тенденцій і проблем скорингу, проведено аналіз скорингової діяльності та основні його напрямки розвитку на майбутннє в Україні, розроблено скорингову систему аналізу на прикладі «DVБанку».
Практичне значення одержаних результатів полягає у тому, що основні положення роботи стосовно визначення основних напрямків скорингу в Україні та проведення детального аналізу. Розробка скорингової системи на прикладі даних «DVБанку».
Структура і обсяг роботи. Основний зміст викладено на 98 сторінках комп’ютерного тексту. Робота складається зі вступу, трьох розділів, висновків, списку використаних джерел із 45 найменувань, містить 6 таблиць і 27 рисунків.
Список литературы ВИСНОВКИ
Скорингові програми застосовуються у всьому світі. Насамперед, скоринг це шкала, по якій співробітники банку оцінюють платоспроможність клієнта.
Співробітник банку вводить в скорингову програму параметри клієнта, яких хоче взяти кредит. Це не тільки рівень зарплати, але і сімейний стан, наявність у сім'ї дітей, стаж роботи, рівень кваліфікації. Ну, а наявність нерухомості у власності майбутнього позичальника побічно свідчить про його здатність повернути кредит. У скорингової програмі кожному фактору, будь то рівень доходу або стаж роботи, присвоєно певний коефіцієнт. Це означає, що вплив цих факторів на остаточне рішення неоднаково. Наприклад, підлога позичальника в деяких програмах скорингу значення не має. В інших програмах перевага віддається чоловікам. Але, звичайно, це зовсім не означає, що жінка не зможе взяти кредит. Адже вага цього чинника зазвичай дуже невеликий.
Скоринг - використовувана банками система оцінки клієнтів, в основі якої закладені статистичні методи. Як правило, це комп'ютерна програма, куди вводяться дані потенційного позичальника. У відповідь видається результат - чи варто надавати йому кредит. Назва скоринг походить від англійського слова score, тобто «рахунок».
Відомі сьогодні розробки SAS, KXEN, Experian, SPSS, EGAR - це не спеціалізовані програмні засоби для скорингу, а універсальні аналітичні інструменти (Data Mining), так зване «інтелектуальне ядро», яке можна в тому числі використовувати і для побудови власних скорингових моделей. Тому, в більш повному розумінні, скорингова система зсередини являє собою складну систему автоматизації видачі споживчих кредитів у банківських відділеннях, торгових точках, через інтернет, яка в якості аналітичного ядра використовує вирішення однієї з відомих компаній-розробників.
Єдина проблема, яка сьогодні є вагомою перепоною у справі секьюритизаціі і торгівлі банківськими активами - це відсутність в українських банках досвіду реструктуризації кредитної заборгованості. Згідно доступною статистикою, професійних шахраїв в загальній структурі заборгованості вітчизняних банків поки близько 1,5-2%, але реального стану справ не знає ніхто. Таким чином, створення фондів, які могли б управляти сумнівної та безнадійної заборгованістю українських позичальників, може виявитися бізнесом з великою часткою ризику
Управління ризиками (УР) «це комплекс знань і навичок, що дозволяють за умови виконання бюджету та розкладу проекту планувати і реалізовувати дії з реагування на негативні чи позитивні події, які з деякою часткою ймовірності можуть проявитися в ході виконання проекту. У всьому світі УР існує і як окрема дисципліна »так само, як і багато інші області знань, об'єднані в загальну методологію управління проектами.
Найбільш відомі програмні пакети від зарубіжних розробників: SAS Credit Scoring, K4Loans (KXEN), Experian Decision Analytics, EGAR Scoring, Scorto, а також рішення від компанії FICO, яка раніше називалася Fair, Isaac and Company і в 2013 р. вийшла на російський ринок. Серед російських розробок у даній області можна виділити компанії «Диасофт» і Basegroup Labs. Крім них, на ринку існує безліч невеликих гравців.
Аналізуючи функціонал і технології спеціалізованих систем кредитного скорингу, можна побачити, що в них містяться і засоби обробки та зберігання інформації, і інструментарій формування вітрин даних, і широкий набір аналітичних інструментів для побудови й аналізу моделей кредитного скорингу, а також система звітності для оцінки працездатності скорингових моделей та стану кредитного портфеля. Саме в ІТ-рішеннях, що автоматизують застосування скорингових моделей, активно використовуються всі технології поглибленої аналітики, які і дозволяють давати прогнози і приймати правильні рішення.
Скорингова модель - математична модель, що дозволяє зіставити характеристикам позичальника чисельне значення - скоринговий рейтинг, що характеризує кредитоспроможність (ймовірність успішного результату кредитної угоди або PD).
Проаналізовано дані «DVБанк», де представлено нам 100 кредитів з відомими наслідками платежів протягом декількох місяців після видачі кредиту.
Нами виконана модель завдання виявлення неблагонадійних потенційних позичальників. Але, оскільки в скоринг загальноприйнято, що чим вище рейтинг клієнта, тим вище його кредитоспроможність, то будемо вважати позитивним результатом успішне погашення позики, а негативним - дефолт по кредиту.









СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ

1. 1. Камінський А.Б., Писанець К.К. Cкорингові технології в кредитному ризик-менеджменті // Бізнес-інформ. – 2012. – № 4. – С. 197-201..
2. 2. Камінський А.Б., Писанець К.К. Структура та інструментарій ризик-менеджменту у споживчому кредитуванні // Теоретичні та прикладні питання економіки. Збірник наукових праць. Випуск 27, том 2– К.: Виданвичо-поліграфічний центр «Київський університет», 2012.
3. 3. Narain B. (1992). Survival analysis and the credit granting decision. In: Thomas LC, Crook JN, and Edelman DB (eds). Credit Scoring and Credit Control. Oxford University Press: pp.109-121..
4. 4. Bellotti T., Crook J. (2009) Credit scoring with macroeconomic variables using survival analysis. Journal of the Operational Research Society, vol. 60, 1699-1707.
5. 5. Bellotti T. and Crook J. Forecasting and stress testing credit card default using dynamic models, International Journal of Forecasting, vol. 29, Issue 4, 2013, pp. 563–574.
6. 6. Miller S. Risk Factors for Consumer Loan Default: A Censored Quantile Regression Analysis. Working Paper. [Electronic resource]. – Access mode: www.economics.illinois. edu/ docs/seminars/Risk_Factors _for_Consumer_Loan_Default.Pdf..
7. 7. Цыплаков А. А. Некоторые эконометрические методы. Метод максимального правдоподобия в эконометрии. Учебное пособие..
8. 8. Fawcett T. ROC Graphs: Notes and Practical Considerations for Researchers // 2004 Kluwer Academic Publishers..
9. 9. Davis J., Goadrich M. The Relationship Between Precision-Recall and ROC Curves // Proc. Of 23 International Conference on Machine Learning, Pittsburgh, PA, 2006.
10. 10. http://www.pcweek.ua/themes/detail.php?ID=132969.
11. 11. http://www.scorto.ru/model_maestro.htm.
12. 12. http://www.ksema.ru/solutions/solution/3.html.
13. 13. http://habrahabr.ru/post/173135/.
14. 14. http://www.programbank.ru/site/actual-kredit-03.
15. 15. http://www.scorto.ru/scoring_models_development.htm.
16. 16. Zweig M.H., Campbell G. ROC Plots: A Fundamental Evaluation Tool in Clinical Medicine // Clinical Chemistry, Vol. 39, No. 4, 1993..
17. 17. Колдовський М. В. Складові безпеки комерційного банку / М. В. Колдовський // Проблеми і перспективи розвитку банківської системи України : зб. наук.праць. Т. 14. – Суми : УАБС НБУ, 2005. – С. 254–258.
18. 18. Вітлінський В. В. Кредитний ризик комерційного банку [Текст]: навч. посіб. / В.В. Вітлінський, О. В. Пернарівський. Я. С. Наконечний, Г. І. Великоіваненко. – К. : Т-во «Знання», КОО, 2000. – 251 с..
19. 19. Кириченко О., Патєрікіна Л. Аплікаційний кредитний скоринг, його побудова та застосування комерційними банками України // Банківська справа. – 2009. – № 2. – С. 23-30..
20. 20. Криклій, О.А. Управління кредитним ризиком банку: монографія / О.А. Криклій, Н.Г. Маслак. – Суми: ДВНЗ "УАБС НБУ", 2008. – 86 с..
21. 21. Anderson, R. A., 2007. The Credit Scoring Toolkit: Theory and Practice for Retail Credit Risk Management, Oxford UniversityPress: UK. 790..
22. 22. Baesens B., Van Gestel T., Stepanova M., Van den Poel D., Vanthienen J. (2005). Neural network survival analysis for personal loan data. Journal of the Operational Research Society 56, 1089-1098..
23. 23. Pysanets K. Survival concept for credit scoring models // Инновационные и информационные технологии в развитии национальной экономики: теория и практика: Монография / Под ред. Т.С. Клебановой, В.П. Невежина, Е.И. Шохина. – М.: Научные технологии, 2013. – .
24. 24. iddiqi N., 2006. Credit risk scorecards: developing and implementing intelligent credit scoring. USA. 196..
25. 25. Жмайло М. А. Потребительское кредитирование в контексте соціально-экономического развития [Текст] / М. А. Жмайло // Вісник Хмельницького національного університету. – 2010. – № 4. – С. 185–188. .
26. 26. Лагутін В. Д. Кредитування: теорія і практика / В. Д. Лагутін. – К. : Знання, 2002. – 215 с.
27. 27. Закон України «Про організацію формування та обігу кредитних історій» від 23 червня 2005 р. [Еклектронний ресурс] Режим доступу: http://zakon4.rada.gov.ua/laws/show/2704-15?pass=4%2FUMfPEGznhhesS. ZiehIMqCHI4BIs80msh8Ie6.
28. 28. Чернов В. А. Анализ коммерческого риска / В. А. Чернов.– М.: Финансы и статистика, 1998. – 128 с..
29. 29. Хохлов Н. В. Управление риском / Н. В. Хохлов.– М.: ЮНИТИ, 2001. – 239 с..
30. 30. Івченко І. Ю. Економічні ризики: Навчальний посібник / І. Ю. Івченко. – Київ: «Центр навчальної культури», 2004. – 304 с. .
31. 31. Кредитування та ризики: навчальний посібник / [М.П. Денисенко, В.М. Домрачев, В.Г. Кабанов, А.В. Ігнатенко., К.А. Чигирин].–К.: «Видавничій дім «Професіонал», 2008.- 480 с. .
32. 32. Брітченко І. Г. Особливості використання скорингових систем у банківському кредитуванні фізичних осіб / І. Г. Брітченко, О. М. Момот [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.nbuv.gov.ua/portal/ Soc_Gum/Foa/2011_17/17_04.pdf.
33. 33. Кредитование физических лиц // Технологии анализа данных. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.basegroup.ru/solutions/case/credit.
34. 34. Цыплаков А. А. Некоторые эконометрические методы. Метод максимального правдоподобия в эконометрии. Учебное пособие. 2000,– c. 21-201.
35. 35. Невмержицький Є. І. Сучасні інструменти оцінки кредитних ризиків з використанням продуктів кредитного бюро/ Невмержицький Є. І. // Ефективна економіка. – 24.05.2010..
36. 36. Алексєєнко Л. М. Економічний словник: банківська справа, фондовий ринок : укр.-англ.-рос. тлумачн. сл. / Л. М. Алексєєнко, В. М. Олексієнко, А. І. Юркевич - К. : ВД "Максимум", 2000. - C. 117..
37. 37. Банківська енциклопедія / під ред. А. М. Мороза. - К. : Ельтон, 1993. - 328 с..
38. 38. Гроші та кредит : підручник / за ред. М. І. Савлука. - К. : КНЕУ, 2002. - 578 с.
39. 39. Костюченко О. А. Банківське право : навч. посібник / О. А. Костюченко - 2-ге вид., перероб. і доп. - К. : МАУП, 2000. - 240 с..
40. 40. Лаптєв С. М. Банківська діяльність (вітчизняний та зарубіжний досвід) : навч. посібник / С. М. Лаптєв, М. П. Денисенко, В. Г. Кабанов, О. С. Любунь. - К. : ВД "Професіонал", 2004. -320 с. - ISBN 966-8556-32-1..
41. 41. Банківська справа: Центральний банк і грошово-кредитна політика. Банківські операції : у 5 т. / В.О. Сичов, В.Т. Александров, В.В. Астапенко таін.; за ред. В.О. Сичова. — Т. 1. — К. : НВП "АВТ лтд.", 2004. — 628 с..
42. 42. Волошин ИВ. Оценка банковских рисков: новые подходы / И.В. Волошин. — К.: Эльга : Ника-Центр, 2004. — 216 с..
43. 43. Заруцька О.П. Управління ризиками — провідний чинник фінансової стійкості вітчизняних банків / О.П. Заруцька // Банківська справа. — 2006. — № 3. — С. 122—128..
44. 44. Карчева Г. Використання методів непараметричної статистики для оцінки ризику ліквідності банків / Г. Карчева // Вісн. Нац. банку України. — 2007. — № 7. — С. 31—34..
45. 45. Коваленко В.В. Фінансовий моніторинг банків: навч. посіб. / В.В. Коваленко. — Суми: Мрія-1, 2005. — 120 с..
Стоимость доставки работы, в гривнах:

(при оплате в другой валюте, пересчет по курсу центрального банка на день оплаты)		 500





Найти готовую работу


ЗАКАЗАТЬ

Обратная связь:


Связаться

Доставка любой диссертации из России и Украины

Вход для партнеров

Регистрация

Восстановить доступ

Материал для курсовых и дипломных работ


Ссылки:

Выполнение и продажа диссертаций, бесплатный каталог статей и авторефератов

Счетчики:

Besucherzahler
счетчик посещений

© 2006-2022. Все права защищены.
Выполнение уникальных качественных работ - от эссе и реферата до диссертации. Заказ готовых, сдававшихся ранее работ.