Формування даних для Побудови скорингової функції

Позичальники	Критерій 1	Критерій 2	...	Критерій Р
1	Х111	Х211	...	Хр11
2	Х112	Х212	...	ХР12
...	....	...	...	....
			...
Середні значення			...
1	Х121	Х221	....	Хр21
2	Х122	Х222	....	Хр22
...			....
			....	Хр2n2
Середні значення			.....

Коефіцієнт скорингової функції знаходяться за таких умов:

1) функція має мінімізувати розкид значень усередині кожної групи;

2) функція має максимізувати відстань між центрами груп.

Перша умова формалізується, використовуючи дані з кожної групи.

Упершій групі (платоспроможні позичальники) відстані від „центроїду”:

У другій групі (банкрути) відстані від «центроїду»:

Перша умова, в сукупності за двома групами, записується у такий спосіб:

Друга умова формалізується так:

Поєднуючи обидві умови в одну за допомогою критерію, вираженому у вигляді частки, отримаємо остаточну цільову функцію:

Розв’язуючи дану задачу, дістанемо коефіцієнти а₁,...,а_n та, відповідно, скорингово функцію .

Після побудови скорингової функції визначають граничне значення між „центроїдами” класу банкрутів та класу платоспроможних позичальників у вигляді: де - значення скорингу на „центроїді” першого класу; а - на „центроїді” другого класу.

Знайдену функцію використовують для подальшої класифікації позичальників банку. Тим позичальникам, у кого значения скорингової функцїї менше за С, відмовляють у наданні кредиту, а тим, у кого воно більше за С, надають кредит.

При реалізації на пракгиці скорингової моделі можуть бути допущені помилки: потенційного банкрута можна віднести до класу платоспроможних позичальників, а платоспроможного позичальника — до класу банкрутів. Економічний ефект від таких помилок буде сугтєво різний — у першому випадку банк ризикує втратити всю суму наданого кредиту, а в другому — не отримати відсотки (в ре­зультаті відмови у видачі кредиту). Перший випадок має назву помилка першого роду, а другий випадок — помилка другого роду.

Як уже зазначалося, проблема застосування скорингового підходу в трансформаційній економіці полягає в тому, що в процесі трансформації економіки змінюються умови та про предикативний характер значень фінансових показників позичальників, отриманих у минулому, важко говорити. В таких умовах перспективним є підхід, оснований на експертних скорингових моделях. Даний підхід грунгується не на статистичній оцінці коефіцієнтів дискримінантної функції а₁,...а_n, а на їх експертній оцінці. Бшь­ше того, за допомогою експертного підходу може бути визначений сам набір характеристичних критеріїв, який в трансформаційній економіці може змінюватися з часом.

Загальна схема побудови експертного скорингу виглядає так.

1. Експерти визначають набір критеріїв, за якими оцінювати- муть потенційних позичальників банку. Перевагою при цьому є те, що критерії можуть бути не тільки кількісними (основаними на значениях фінансових показників), а й якісними (такими як репутація позичальника, чи економічна обгрунтованість бізнес- проекту, під реалізацію якого здійснюється позика);

2. Експерти порівнюють між собою значимость кожного кри­ терію в кожному секторі економіці, утворюючи матриці попар- них порівнянь та, використовуючи метод Т. Сааті, знаходять значимость кожного критерію у вигляді відповідної координати нормалізованого власного вектора матриці попарних порівнянь. Знайдені координати виступають коефіцієнтами скорингової функції а₁,...,а_n.

3. Співробітники кредитного відділу банку оцінюють кожного позичальника за прийнятою в банку шкалою для якісних харак-­ теристичних критерпіїв оцінки (наприклад, економічна обгрунто- ваність позики) та використовують числові значения для число- вих критеріїв (наприклад, коефіцієнт прибутковості).

У результаті реалізації такої схеми може бути побудований експертний скоринг, який інтегрує в собі як числові характерис­тики, так і експертні оцінки.

Прикладом може виступати експертний скоринг, побудований авторами у результаті проведеного дослідження.

На основі опитування експертів з банків автори виокремили чотири основні компоненти оцінки потенційного позичальника банку:

• економічне обгрунтування необхідності фінансування;

• правове оформлення кредитної операції;

• аналіз фінансової діяльності позичальника;

• забезпеченість кредиту (характеристики застави та (чи) інших факторів зниження кредитного ризику).

Як ми бачимо, три з чотирьох компонентів (окрім аналізу фі­нансової діяльності позичальника) мають переважно якісну, сла-боформалізовану природу, та можуть бути представлені лише у лінгвістичній формі (наприклад, «добре», «середнє», «незадовільне» тощо). Для побудови скорингової моделі ми пропонували експертам оцінити ступінь пріоритетності за бальною шкалою 1 — 10, за якої 10 — характеризує найбільший ступінь важливості, а 1 — найменший.

При цьому пропонувалося оцінити пріоритети окремо за та­кими секторами економіки:

• промисловість;

• сільське господарство;

• торгівля та сфера послуг;

• фінансовий сектор.

При попередньому аналізі нами було встановлено. що суттєва різниця у значениях ваг існує між банками з групи найбільших та всіх інших банків. Результати побудови скорингових функції за різними секторами економіки виявилися такими (Х₁,Х₂,Х₃,Х₄ — позначають значення оцінки кожної з компонент для позичаль­ника банку):

Промисловість

Група найбільших банків: Z_пром = 0,26Х_} + 0,24Х₂ + 0,29 X₃+ 0,21 X_4,

Усі інші банки

: Z_пром = 0,24Х₁ +0,24Х₂ + 0,24Х₃ + 0,28Х₄

Сільське господарство

Група найбільших банків: Z_с-х = 0,27Х₁ + 0,24Х₂ + 0,27Х₃ + 0,22Х₄

Усі інші банки : Z_{с-х =} 0,24Х₁ +0,26Х₂ + 0,21Х₃ +0,29Х₄.

Торгівля та сфера послуг

Група найбільших банків: Z_торг = 0,24Х₁ + 0,23Х₂ + 0,30Х₃ + 0,23Х₄,

Усі інші банки: Z_торг = 0,23Х₁ + 0,25Х₂ + 0,24Х₃ +0,28Х_4.

Фінансовий сектор

Група найбільших банків: = 0,17Х₁ + 0,27Х₂ + 0,38Х₃ + 0,18Х_4,

Усі інші банки: = 0,21Х₁ +0,27Х₂ +0,33Х₃ + 0,19Х₄.

Наведений метод дозволяє у трансформаційній економіці більш ефективно здійснювати оцінку позичальників, ніж класичний статистичний метод, тому що враховуються експертні оцінки, значимість яких у трансформаційній економіці важко переоцінити.

27