Методология кредитного скоринга и её применение в процедурах выбора

1. Методология Кредитного скоринга и ее применение в процедурах выбора

МЕТОДОЛОГИЯ
КРЕДИТНОГО
СКОРИНГА И ЕЕ
ПРИМЕНЕНИЕ В
ПРОЦЕДУРАХ
ВЫБОРА
Семинар

2. Метод кредитного скоринга

• Предложен Дэвидом Дюраном (David Durand, 1941-43)
• Метод предназначен для оценки потенциальной
кредитоспособности заемщика и рейтингования
заемщиков по степени их надежности для банков.
• В дальнейшем расширен на все сферы деятельности

3. Скоринговая процедура

• В отличии от рейтинговой оценки состоит в том, что в
формулу рейтинговой оценки вместо Кi (значения i-го
показателя) подставляется частная бальная оценка i-го
показателям (значение показателя заменяется классом!).
• Для каждого показателя определяются несколько
интервалов значений, и определяется класс ( ). Каждому
интервалу приписывается определенное количество
баллов (1, 2, 3,…).
• Число баллов определяется числом классов, на которые
можно разбить показатели (при этом 1 – лучший).
• Классов при оценке показателей может быть произвольное
количество (но: обычно 5–7).

4. Метод кредитного скоринга

• Предполагает построение двух видов таблиц: скоринговой и
итоговой.
• Точность процедуры определяется экспертной
погрешностью, т.е. адекватностью построения итоговой
таблицы и зависит от компетентности специалистов.

5. Погрешность

• Если у Вас данные приведены с погрешностью, это значит, что
вместо точки x у Вас возник отрезок x±δ…
• Следовательно, для того, что бы позиционировать Ваши данные
на матрицу Вам необходимо будет проверить, не попадает ли
значение в 2 класса… Итак:
х1=0,58, Первый класс определяется, как х 1>0,6, а δ=5%
• х1+δ= 0,58*(1+0,05)=0,609.
• Следовательно, х1 попадает и во II класс и в I класс.
Мы присваиваем ему номер 1,5.

6. Итак… пример скоринговой процедуры…

• Представим себе, что нам необходимо составить
рейтинг компаний, что бы оценить их
инвестиционные перспективы.
• Причем есть информация по 3 показателям (k1, k2,
k3), причем показатели прямо не сравнимы.
• Известно, что точность определения информации
(погрешность – ) равна 10%

7. Показатели

8. Компания 1: ОАО «Домашние булочки»

• ОАО «Домашние булочки» – один из
лидеров рынка хлебобулочной
продукции.
• Известно своей благотворительной
деятельностью (продажа по
себестоимости продукции социальным
столовым и кафе, передача партий
продукции к праздникам в детские
дома, дома инвалидов и пр.).
• Имеет 5 специализированных магазинов
и 1465 пунктов продажи продукции.
• Вектор значений коэффициентов (0,72,
0,76, 0,01).

9. Компания 2: «Tuvalu e-comers Virtual Cazino» AG

• «Tuvalu e-comers Virtual Cazino» AG – виртуальное казино,
расположенное в оффшорной зоне (королевство Тувалу
относится ЦБ РФ к 12 наиболее подозрительны оффшорным
зонам мира).
• Находится под пристальным вниманием Интерпола, ЦРУ, Моссад
и СВР как возможный источник, через который отмываются
наркодоллары и, возможно, финансируется Аль Каида).
• Вектор значений коэффициентов (0,08, 2,9, 0,98).

10. Компания 3: ООО «Best Vine Export Inc.»

• ООО «Best Vine Export Inc.» – крупная фирмаимпортер алкогольной продукции из Турции,
Египта, Индии, Лихтенштейна, британских
Виргинских островов, Молдавии и т.д.
• Находится под подозрением в связи с
контрабандой спирта из Эстонии и продаже
«левой» продукции через собственную
дистрибьюторскую сеть.
• Находится в эпицентре 8 крупных скандалов,
связанных с продажей подозрительной
продукции, однако судебные преследования
завершились только некрупными штрафами.
• Имеет 26 филиалов на территории России.
• Вектор значений коэффициентов (-0,45, 1,2,
0,61).

11. Строим скоринговую таблицу

• Таблица показывает, КАК значения показателей распределяются
по классам. Для простоты введем всего три класса: с отличными
значениями показателей (1 класс), со средними (2 класс) и с
плохими (3 класс).
• Теперь строим скоринговую таблицу. Какая доходность может
считаться отличной? Та, которая выше средней по рынку (т.е.,
например, k2>1)!
• Будем считать, что превышения доходности на 10% вполне
достаточно. Значит, k2>1,1.
• Какая доходность на рынке считается плохой? Предположим,
что это такая доходность, которая ниже 70% от средней.
• Таким образом, 0,7> k2.

12. Строим скоринговую таблицу

• Какие значения имиджа можно считать отличными? Можно
полагать, что если мы не рассматриваем лидеров рынка, то
значения имиджа должны быть выше 0,25 (т.е. k1 0,25). Почему
именно 0,25?
• Это можно трактовать так: каждый 4 респондент хорошо знает и
симпатизирует компании (можно сказать, что является ее
приверженцем), остальные не имеют информации или
индифферентны.
• Какое значение имиджа является плохим? Следуя данной
логике, если каждый 4 респондент крайне отрицательно
настроен к компании (т.е. -0,25 k1).

13. Строим скоринговую таблицу

• И, наконец, возможные проблемы с юридическими органами.
• Посчитаем, что данный показатель определен на отрезке [0, 1].
• Если он равен 0, проблемы отсутствуют, если равен 1, то бизнес
столь же приемлем как бизнес г-на У. бин Ладена в США.
• Будем считать, что отличные показатели значений данного
коэффициента меньше ⅓ (т.е. k3<0,33), а плохие – больше ⅔ (т.е.
k3>0,66).
Очень плохие показатели, k3~1
→

14. Строим скоринговую таблицу

• Теперь сформируем вектор приоритетов .
• Будем считать, что наиболее важным для нас является k2,
затем идет k3 и, наконец, k1.
• Поскольку суть веса (т.е. ∑ =1), то для удобства будем
считать 2=0,5, 3=0,3, 1=0,2.

15. Строим скоринговую таблицу

• Вот так строится скоринговая таблица. В задании, на
самостоятельной работе она, как правило, дана в условии
задачи.

16. Строим рейтинговую оценку

• Будем считать, что если значение показателя попадает в какойнибудь класс, то мы присваиваем ему номер класса.
• Если показатель (с учетом погрешности) попадает в два
соседних класса, то мы присваиваем ее среднее значение
между классами.
• Затем перемножаем значение на соответствующий вес и
складываем полученное:
• Iбул= 1•0,2 + 2,5•0,5 + 1•0,3 = 0,2 + 1,25 + 0,3 = 1,75
• Iказино= 2•0,2 + 1•0,5 + 3•0,3 = 0,4 + 0,5 + 0,9 = 1,8
• Iвино= 3•0,2 + 1,5•0,5 + 2,5•0,3 = 0,2 + 1,25 + 0,3 = 2,10

17. Строим итоговую таблицу

• Поскольку значение рейтинга из-за перенормировки (т.е. мы
присваивает номер класса коэффициенту, значение которого
попадает в этот класс) носит качественный характер, то
необходимо сформулировать требования к итоговой таблице,
которая покажет «качество» компании (т.е. отличная она,
хорошая, средняя или плохая).
• Для простоты, будем считать, что мощность множества хороших
компаний (А) в два раза меньше мощности множества средних
компаний (B), а множество средних компаний – в пять вторых
раза меньше множества плохих компаний (C). Понятно, что чем
выше значение рейтинга, тем лучше.

18. Строим итоговую таблицу

• Из условия ясно, что A = ½B, 2,5B = C.
• Подумаем, чему может быть равен самый лучший рейтинг по
данной процедуре и самый худший? Самая лучшая компания
имеет все показатели в первом классе, самая худшая – в
третьем (если бы было 4 класса – то в 4 и т.д.).
• Поскольку ∑ =1, то значение рейтинга для лучшей компании
будет равно 1, а для худшей – 3 (при 3 классах).
• Следовательно, длинна отрезка равна 3-1=2. Строим уравнение,
выражая все через А:
• А + 2А + 5А = 2 8А=2 А=¼. Т.е. А=0,25, В=0,5, С=1,25.
• Откладывая, получаем исходную таблицу:

19. Итак

• Следовательно, ОАО «Домашние булочки» относится к средним
компаниям (правда, на границе), «Tuvalu e-comers Virtual Cazino»
AG относится к плохим компаниям (правда к лучшей их части), а
ООО «Best Vine Export Inc.» – однозначно к плохим компаниям.
Вывод: Для инвестирования (по методологии скоринга) при
заданных приоритетах, коэффициентах и подходов к построению
таблицы наилучшим из вышеприведенных объектов для
инвестирования становятся ОАО «Домашние булочки».
• Но поскольку данная компания имеет
не лучшие показатели (некоторые ее
показатели еще и сомнительны…), то
для инвестирования не подходит ни
одна из вышеприведенных компаний

20. Достоинством метода кредитного скоринга является:

•Простота и легкость (в т.ч. и экспертных
оценок)
•Отсутствие сложных вычислений
•Возможность построения интегральной
оценки по несравнимым параметрам,
которые имеют большую погрешность.
•Дешевизна

21. Однако у данного метода имеются и недостатки

• Субъективность оценок
• Приблизительность оценок (действительно, мы
можем только разделить компании на классы, а выбор
между близкими по рейтингу компаниями не всегда
возможен).
• Невозможность увеличения точности сравнений
(метод работает лучше всего, когда в нем до 5 2
коэффициентов и классов: при попытке превышения
данных параметров точность экспертных оценок,
используемых при построении таблицы,
лавинообразно снижается)

22. Поэтому данная процедура используется:

• Для кросс-оценки (мгновенная оценка)
• Для того, чтобы отбросить «ненужные» компании (допустим
из 48 компаний 5 попадают в «хорошие» – их мы и исследуем
далее). Это существенно убыстряет и удешевляет процедуру
выбора.
• Данный метод используют с иными методами в
совокупности. Например, использование Метода анализа
иерархий (МАИ), позволяет более корректно строить вектор
и итоговую таблицу.