valoarea adăugată adusă de istoriile de credit sistemelor de credit scoring
DESCRIPTION
Biroul Istoriilor de Credit instrument eficient pentru sporirea gradului de protecţie a debitorilor şi creditorilor. Valoarea adăugată adusă de istoriile de credit sistemelor de credit scoring (în particular pentru finanţarea întreprinderilor mici şi micro). Vitalie BUMACOV - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
Biroul Istoriilor de Credit instrument eficient pentru sporirea gradului de protecţie a
debitorilor şi creditorilor
Valoarea adăugată adusă de istoriile de credit
sistemelor de credit scoring
(în particular pentru finanţarea întreprinderilor mici şi micro)
Chişinău, 27 mai 2011
Vitalie BUMACOV- Consultant, LiSim- Cercetător, Catedra Microfinanţare a Şcolii Superioare de
Comerţ din Dijon
www.lisim.com
Echilibristica în creditare sau dilema clasică a “acordării creditelor”
Riscurile în problema acordării creditelor
Riscul de credit Riscul de oportunitate
Falimentul Cifra de afaceri
creditul este refuzat
creditul este acceptat
• Riscul de credit vs. costul de oportunitate;• Implicaţiile asimetriei informaţiei;• Costul lipsei informaţiilor veridice şi a garanţiilor(în cazul întreprinderilor micro şi IMM-urilor)
www.lisim.com
Costul de oportunitate din perspectiva globală
“The Optimal Credit Acceptance Policy” de Carl C. Greer (1967)
Cost minim vs. Profit maxim
www.lisim.com
În 2001 George Akerlof, Michael Spence şi Joseph Stiglitz primesc Premiul Nobel in Economie pentru "analiza pieţelor cu informaţie asimetrică”.
Conceptul asimetriei informaţiei
Pentru fiecare nivel de risc, există (în teoria pieţii) o ofertă corespunzătoare.
Cum se explică faptul că (în 2009) 39% din întreprinderile din RM consideră accesul la credite cel mai mare impediment în dezvoltarea afacerii lor? (Sursa: Enterprise Surveys)
1. Selecţia (Refuzul)2. Costul (Condiţiile)
www.lisim.com
Particularitatea Moldovei: ponderea importantă a economiei semi- şi neoficiale
• Care este ponderea firmelor care declară totalitatea veniturilor şi profiturilor?
• Care este ponderea salariaţilor ai căror salarii reale sunt înscrise în documentele oficiale?
• Care este valoarea reală şi cea declarată (evaluată) a garanţiilor propuse?
Cu cât întreprinderea este mai mică, cu atât mai nerelevanţi indicatorii cantitativi de măsurare a performanţei afacerii => mai dificilă estimarea riscului de neplată
www.lisim.com
Metode de reducere a asimetriei informaţionale • Evaluarea intensivă: vizite, investigaţii, comitet de credit
(cost ridicat, uneori superior veniturilor aşteptate)
• Credit Rating: opinia experţilor pe marginea capacităţii de plată a subiectului
(opinie subiectivă)
• Credit Scoringul: previziune statistică (empirică)Arată ce comportament de plată avut de clienţii precedenţi având profiluri similare
• Istoriile de creditArată comportamentul precedent al subiectului
www.lisim.com
Credit scoringul: o scurtă introducere Metodologie elaborată în SUA, bazele puse în 1941 (70 de ani) de David
Durand
A devenit un standard în creditarea retail în majoritatea ţărilor dezvoltate
Din anii 1990 se aplică progresiv creditării IMM-urilor şi microîntreprinderilor
Este un instrument de ajutor în problema luării deciziei de creditare a solicitanţilor (populaţie masivă şi omogenă)
Are la bază un algoritm care prezice clasificarea solicitantului în una din cele 2 clase mutual exclusive: clienţi BUNI sau clienţi RĂI pe baza profilului solicitantului
Algoritmul (formula, scorecardul) este generat utilizând analiza multivariabilă (tehnică statistică, deci obiectivă)
Prezumţia: clienţii viitori vor avea un comportament de plată similar clienţilor recenţi cu profiluri similare
www.lisim.com
Credit scoringul: cadrul conceptual POPULAŢIA:
Două eşantioane reprezentative de debitori recenţi sau curenţi ai căror statut reciproc exclusiv de client BUN sau RĂU este cunoscută sau poate fi estimat cu precizie. Profilul detaliat al debitorilor la momentul cererii de împrumut este cunoscut.
a.) eşantionul utilizat la crearea algoritmului
b.) eşantionul de testare a algoritmului
Clienţi BUNI Clienţi RĂI Refuzaţi
ANALIZA MULTIVARIABILĂ :
Legătură statistică între caracteristicile profilul debitorilor şi statutul lor (bun sau rău)
ALGORITMUL DE SCORING:(FORMULA)
Generat pe baza eşantionului a) şi testat pe baza eşantionului b). Algoritmul este comparat cu un eşantion al solicitanţilor refuzaţi.
Formula dă un scor
DISTRIBUŢIA:Aplicarea algoritmului pe eşantionul de testare ne dă distribuţia clienţilor buni şi răi pe diferite niveluri de scor
PRAGUL (DE RENTABILITATE):
Determinarea unei limite de scor pe baza analizei de profitabilitate a creditelor bune şi a pierderilor generate de creditele neperformante
UTILIZAREA:
Solicitanţii sunt evaluaţi şi sunt acceptaţi sau respinşi
CONTROL
www.lisim.com
Suprapunerea produselor de credit
Profilul solicitantului:
Informaţia socio-demografică: vârsta, domiciliul, ocupaţia, starea civilă, etc.
Informaţia business-demografică: număr angajaţi, vechime, amplasament, etc.
Date financiare: nivelul datoriilor, indicatori financiari.
Caracteristicele împrumutului: durata, forma de rambursare, valută, etc.
Comportamentul de plată din trecut: date istorice privind suma şi data efectuării rambursărilor, întârzierile, penalităţile, soldurile, etc.
Retail
Microfinanţare
Business
• Micro întreprinzătorii operează deseori în sectorul semi- sau neoficial;
• Documentele contabile au puţină relevanţă;• Activele au un slab potenţial de a servi ca garanţii;
• Măsurările cantitative reale trebuie estimate• Măsurările calitative au importanţă sporită
www.lisim.com
1 + 1 = 3 (Efectul de sinergie) Dintre toate categoriile de variabile ce descriu profilul solicitantului, comportamentul istoric de plată are cea mai înaltă putere de discriminare a clienţilor buni şi răi.
Un comportament de plată impecabil constituie un “activ nematerial” important, ce poate deseori înlocui gajul – un instrument ce poate facilita accesul la credite pentru cei “mici”.
În 1981 (30 ani) FICO introduce primul sistem de credit scoring generat de un burou de istorii de credit Weingartner (1966) “credit scoring distribution”
www.lisim.com
Valoarea adăugată a istoriilor de credit Reduce parţial asimetria informaţională existentă (în special în cazul întreprinderilor mici şi micro)
Constituie un activ nematerial sub formă de reputaţie de plată
Puterea disuasivă şi încurajatoare de a avea un comportament acceptabil
Creează o sinergie cu sistemele de credit scoring îmbunătăţind considerabil puterea lor de discriminare
În 2004 LiSim a efectuat un studiu al microfinanţării în Nicaragua găsind dovezi empirice legate de beneficiile sinergiei dintre existenţa unui birou de istorii de credit pentru acest segment şi utilizarea scoringului.
Prin simulare s-a obţinut: - o creştere de 58% a clienţilor buni; - o reducere a ratei de faliment de la 46.17% la 26.39%.
Ipoteza: instituţiile partajau informaţia pozitivă şi negativă şi utilizau credit scoringul.
www.lisim.com
Informaţia şi costul ei
Diapazonul de Scor
Clienţi Buni
Clienţi Răi
Total pe linie
% Total
Proporţia celor răi
Riscul de credit
Acţiune
0 - 400 430 655 1,085 11.8% 60.4% Înalt Refuz401 – 600 901 226 1,127 12.3% 20.1%
RidicatAnaliză avansată, consultarea
biroului istoriilor de credit601 - 750 910 127 1,037 11.3% 12.2%751 - 800 1,318 102 1,420 15.5% 7.2%
MediuAnaliză, consultarea biroului
istoriilor de credit801 - 850 1,387 64 1,451 15.8% 4.4%851 - 900 1,492 26 1,518 16.5% 1.7%
Redus Verificare, acceptare901 - 950 898 12 910 9.9% 1.3%
951 - 1000 625 4 629 6.9% 0.6% Scăzut Acceptare imediatăTOTAL 7,961 1,216 9,177 100% 13%
Costul informaţiei (suplimentare) impune un nou raţionament instituţiilor bancare:
Cumpărăm dacă utilitatea informaţiei > costul ei.
www.lisim.com
Rolul scoringul în ciclul de creditare
Credite noi
Credite cu probleme
Credite consecutiveMarketing
www.lisim.com
Mulţumiri pentru atenţie!!!
LiSim
Cra. 13 No. 98 - 70 Bogota, [email protected]
LiSim Peru
Calle Donatello 206San Borja, Lima, PERU+51-1-7185062
LiSim Mexico
San Borja 816-I Col. del Valle DelegacionBenito Juarez, CP:03100Mexico D.F., MEXICO+52-55-84219469
LiSim Moldova
Fondată 1996
Listă selectivă a clienţii LiSim:
Columbia: Bancolombia, Banco de Bogota, EPM, Movistar, Codensa, Banco Agrario…
Mexic: Banco Santander, Banco Azteca – Elektra, Finrural, FinComun…
Peru: Ripley, Interbank, Mi Banco, Edelnor…
Ecuador: Banco Pichincha, Banco Territorial, Telefonica…
AFRICA: Alexandria Business Association / SME (Egypt), Compuscan (South Africa)
ASIA: PKSF (Bangladesh), FINO (India)
Sub-contractaţi de BFC în cadrul proiectelor BERD: Mobiasbanca (Moldova), Anelik Bank (Armenia), Constanta Foundation (Georgia), The First Micro Finance Bank (Tajikistan)