Українською | English

НАЗАДГОЛОВНА


УДК 338

 

Т. І. Лункіна,

к. е. н., доцент кафедри фінансів і кредиту,

Миколаївський національний аграрний університет, м. Миколаїв

К. О. Вельховацька,

магістр, Миколаївський національний аграрний університет, м. Миколаїв

 

ВИКОРИСТАННЯ СКОРИНГ МОДЕЛІ ПРИ УПРАВЛІННІ РИЗИКАМИ СПОЖИВЧОГО КРЕДИТУВАННЯ

 

T. I. Lunkinа,

k. e. n., assistant professor of finance and credit, Mykolayiv State Agrarian University, Mykolaiv

K. O. Velhovatska,

Master, Mykolayiv State Agrarian University, Mykolaiv

 

USING SCORING MODELS IN CONSUMER LENDING RISK MANAGEMENT

 

У статті проаналізовано основні тенденції та сучасний стан розвитку ринку споживчого кредитування в Україні, проведено дослідження ризиків споживчого кредитування. Узагальнено сутність та значення кредитного скорингу в запобіганні ризикам споживчого кредитування, проаналізовано основні вимоги до скорингових моделей та розглунуто різноманітні класифікаційні методи на основі яких може бути побудована скорингова модель. Виділено види і переваги скорингових моделей.

 

The article analyzes the major trends and current status of the consumer lending market in Ukraine, a study of consumer credit risk. Overview essence and importance of credit scoring in preventing risks of consumer credit, the main requirements for scoring models and different classification methods rozhlunuto on which can be built scoring models. Highlight kinds of advantages and scoring models.

 

Ключові слова: споживче кредитування, кредитний ризик, операційний ризик, ризик ліквідності, ринкові ризики, скоринг, скорингова модель.

 

Keywords: consumer loans, credit risk, operational risk, liquidity risk, market risk scoring, scoring model.

 

 

Постановка проблеми у загальному вигляді та її зв'язок із важливими науковими чи практичними завданнями. Останні роки в Україні спостерігається збільшення банківського споживчого кредитування. У зв’язку з цим банківські установи України зіткнулись із проблемою неповернення населенням отриманих кредитів. Саме тому, застосування у банківських установах методик оцінювання кредитоспроможності фізичних осіб і ризику банків при наданні споживчих кредитів у світлі сучасних кризових явищ у фінансовій сфері є необхідним. Відсутність ефективних методик оцінювання кредитоспроможності фізичних осіб і ризику банків в кінцевому результаті може привести банк до виникнення значних проблем, адже кожний недооцінений банківський ризик перетворюється у ризик структурний та завдає збитки банку в цілому. Але повністю уникнути ризиків у банківській діяльності неможливо, саме тому мета процесу управління ризиками полягає не в повному їх уникненні, а в обмеженні та мінімізації їх впливу.

Ефективним заходом, що знижує ризик банку і дозволяє оптимально вирішувати завдання, є кредитний скоринг, який являє собою математичну або статистичну модель, за допомогою якої банк визначає,  ймовірність того, що цей потенційний позичальник поверне кредит у встановлений строк [1, c. 198].

Метою кредитного скорингу є оптимізація прийняття рішень із надання споживчих кредитів, що й обумовлює актуальність даного дослідження.

Аналіз останніх досліджень та публікацій. Кредитування на споживчі потреби з різноманітних аспектів  досліджувалось такими вченими, як А.Б. Камінський [1],  В.В. Вітлінський [2], О.В. Кириченко [3], О.А. Криклій [4] та іншими вченими.

В Україні застосування скорингових систем розпочалося порівняно недавно. Розробці методик присвячені дослідження А.Б. Камінського [5], Г. Крістіогло [6], Р. Андерсон [7].

Таким чином, у сучасній науці питанням споживчого кредитування приділена значна увага, однак деякі з них вимагають окремого опрацювання. Так, потребують дослідження питання, що пов’язані із ефективними заходами нейтралізації ризиків споживчого кредитування та формалізованої оцінки факторів кредитування в умовах економічної невизначеності.

Метою статті є комплексне дослідження скорингу і доцільність використання скорингових моделей банківськими установами України.

Виклад основного матеріалу. Відповідно до Закону  України  «Про  захист  прав  споживачів»  від  12  травня 1991  року  №  1024  XII  із  змінами  і  доповненнями,  внесеними  Законом України  від 22.09.2011  року  N  3795-VI  під  споживчим  кредитом розуміють кошти,  що  надаються  кредитодавцем  (банком  або  іншою  фінансовою установою) споживачеві  на  придбання  продукції.

Важливою особливістю споживчого кредиту є те, що безпосередньою гарантією його надання виступають постійні грошові доходи фізичної особи – позичальника.

Споживчий кредит надається здебільшого без застави та поручителів, не для фінансування підприємницької діяльності, а для придбання будь-якого товару чи послуги. Таким чином банк-позичальник не уточнює цілі кредитування у фізичної особи, тобто кошти можуть бути витрачені на освіту, лікування, відпустку, ремонт чи купівлю житла, автомобіля або інших товарів як тривалого користування, так і першої необхідності.

Показники динаміки кредитів, наданих фізичним особам за період з 01.01.2008 по 01.01.2014 року відображені в таблиці 1.

 

Таблиця 1.

Динаміка кредитів, наданих фізичним особам банками України, за період 2008-2013 рр., млрд грн

Показник

Значення показників за станом на

01.01

2008 р.

01.01

2009 р.

01.01

2010 р.

01.01

2011 р.

01.01

2012 р.

01.01

2013 р.

01.01.

2014 р.

Кредити, надані фізичним особа

160,39

280,49

241,25

209,54

201,22

187,63

167, 77

У тому числі на споживчі потреби

115,03

186,09

137,11

122,94

126,19

125,01

134,85

Джерело: побудовано за даними [8]

 

Аналізуючи дані таблиці 1 варто зазначити, що станом на 01.01.2014 року обсяг споживчого кредитування у загальному обсязі кредитів, наданих фізичним особам становив майже 135 млрд грн. Втім обсяги кредитів ще не досягли обсягів докризового показника, який станом на 01.01.2009 року складав 186 млрд грн. Протягом 2012 року обсяги кредитів, наданих фізичним особам на споживчі потреби також мали негативну тенденцію до зменшення. Так, якщо за станом на 01.01.2012 року обсяги споживчих кредитів складали 126,1 млрд грн, то за станом на 01.01.2013 року – 125 млрд грн, і лише на 01.01.2014 року даний показний збільшився майже на 10 млрд грн. Отже, за даними таблиці можна дійти висновку, що коливання в посткризовий період є незначними та відображають відносну нестабільність у кредитному портфелі банків України.

Функціонуючи в умовах ринку, суб'єкт господарювання – комерційний банк України, кожний момент часу приймає рішення, але обраний ним шлях не завжди може мати позитивний результат. Таким чином, постійно стикається із ситуацією невизначеності. Внаслідок цього основною вимогою є переведення невизначеності в ризик. Теорія і практика підтверджують, що ризик є неминучим фактором банківської діяльності, тому ефективне управління ризиками є одним із найважливіших елементів банківської справи.

Споживче кредитування є одним із найдохідніших видів банківської діяльності, яке разом з тим містить у собі низку ризиків, головними серед яких є кредитний та операційний. Тому важливого практичного значення набуває потреба в комплексному дослідженні сутності та форм прояву цих ризиків, а також у обґрунтуванні ефективної системи управління ризиком банківського споживчого кредитування.

З позиції економічної науки, ризик – можливість отримання збитків або відхилення від запланованих показників, у результаті здійснення суб’єктом  економічних відносин діяльності в  умовах невизначеності.

 В банківській справі ризиком є потенційна можливість отримання банком збитків або недоотримання запланованих доходів у результаті проведення певних фінансових операцій. Останнє може бути спричинено знеціненням кредитної заборгованості,  що в свою чергу може відбуватися з двох причин: виконання зобов’язань боржником раніше встановленого строку; затримка у виконанні часткове або повне невиконання боржником своїх зобов’язань перед кредитором.

Існує безліч варіантів класифікації ризиків споживчого кредитування. Однією із найпоширеніших класифікацій є: 

- кредитні ризики;

- ризики ліквідності;

- ринкові ризики;

- операційні ризики.

Кредитний ризик - імовірність, що дебітор не зможе здійснити відсоткові платежі або виплатити основну суму кредиту відповідно до умов, зазначених в кредитній угоді - є невід'ємною частиною банківської діяльності. Кредитний ризик означає, що платежі можуть бути затримані або взагалі не виплачені, що, у свою чергу, може привести до проблем у русі грошових коштів і несприятливо відбитися на ліквідності банку. Незважаючи на інновації в секторі фінансових послуг, кредитний ризик дотепер залишається основною причиною банківських проблем.

Кредитний ризик тісно пов'язаний з ризиком ліквідності. Залежно від того, за яким терміном сформований кредитний портфель і яка структура пасивів, за рахунок яких сформований портфель, можна оцінити збалансованість зобов'язань і активів банків та оцінити ризик ліквідності, властивий банку й всій банківській системі в цілому. Ліквідність - це здатність фінансових активів оперативно перетворюватися в готівку. Керування ризиками ліквідності передбачає співвіднесення структури зобов'язань і вимог банку за строками погашення. Ризик ліквідності виникає в тому випадку, якщо банк у певний момент часу не може виконати свої зобов'язання через недостатність коштів. Ця ситуація може виникнути через незбалансованість активів і пасивів за строками. Банку необхідно мати завжди деякий запас ліквідності на випадок несподіваних змін у балансі.

Операційний ризик – це ризик прямих або непрямих збитків у результаті невірної побудови бізнес-процесів неефективності  процедур  внутрішнього  контролю  технологічних  збоїв, несанкціонованих дій чи зовнішнього впливу.

Ринковий ризик - ризик виникнення у банківської установи фінансових втрат (збитків) внаслідок зміни ринкової вартості фінансових інструментів портфеля цінних паперів на продаж, а також курсів іноземних валют.

Основна мета контролю за кредитами полягає в тому, щоб не допускати підвищення кредитного ризику понад встановлений рівень. Рівень кредитного ризику постійно змінюється, оскільки змінюються умови, за яких надається кожний конкретний кредитізичні особи можуть мати проблеми зі здоров'ям або втратити роботу, що негативно відіб'ється на можливості погасити позику; ринкова вартість і ліквідність застави також може змінюватись). Згідно зі статистичними дослідженнями, 80% проблемних кредитів виникають через недостатній контроль за рівнем кредитного ризику. Способами вирішення данного завдання є контроль за своєчасністю погашення кредиту і процентів за його користування; контроль за забезпеченням; контроль за виконанням всіх зобовязань за договором.

Сучасні тенденції розвитку кредитного сектора економіки змушують українських аналітиків банківської справи і безпосередньо банкірів виявляти інтерес до методики оцінки кредитного ризику.

Оскільки теорія і практика підтверджують, що ризик є неминучим чинником банківської діяльності, то важливим у діяльності будь-якого комерційного банку є вміння оцінити ризики.

У зарубіжній банківській практиці найбільш поширеним методом оцінки ризиків споживчого кредитування є скоринг (або скоринг-система). Скоринг – це математична модель у вигляді зваженої суми певних характеристик, за допомогою якої на основі минулого досвіду банк намагається з'ясувати ймовірність того, що позичальник вчасно не поверне кредит. Основний принцип про побудові скорингової системи є припущення, що майбутній клієнт комерційного банку буде вести себе так, як існуючий клієнт.

Техніка кредитного скорингу була вперше запропонована американським економістом Д. Дюраном для відбору позичальників за споживчим кредитом. Дюран відмічав, що виведена ним формула “може допомогти кредитному робітнику легко і швидко оцінити якість звичайного претендента на позику” [9].

Метод скорингу дозволяє провести експрес-аналіз заявки на кредит в присутності клієнта. При аналізі ділових позик також застосовуються різні прийоми кредитного скорингу - від найпростіших формул до складних математичних моделей.

Використання скорингу як одного з головних інструментів в управлінні ризиками кредитних операцій визнано в світі як одне з найефективніших. При цьому рівень даної ефективності варіюється в залежності від факторів, що враховуються в ній.

Розроблені скорингові моделі потребують постійного вдосконалення у зв’язку з появою нових факторів, що впливають на кредитний ризик банків.

Скорингова модель дозволяє банку на основі класифікації та визначення характерних ознак надійних, ненадійних та безнадійних клієнтів щодо погашення кредитної заборгованості, що отримані за допомого аналізу кредитних історій попередніх позичальників, визначити, якої величини є ймовірність того, що конкретно взятий позичальник поверне кредит у визначений термін. Це реалізовується за допомогою розрахунку інтегрального показника, на основі значення якого, здійснюється розподіл позичальників відносно бар’єру надійності – клієнти з показниками оцінки вище за бар’єр відносяться до надійних та отримують кредит, ті ж, що мають оцінки нижче за бар’єр потрапляють до списку неблагонадійних.

Крім того, кредитний скоринг використовується з метою:

- прискорення процедури оцінки позичальника;

- зменшення обсягу неповернутих позик, знизити сформовані резерви під можливі втрати за кредитними зобов’язаннями,

- створити централізоване накопичення даних про позичальників,

- швидко і якісно оцінити динаміку змін позичкового рахунку кожного конкретного клієнта та кредитного портфеля в цілому.

Відповідно до цілей, які ставить перед собою банк, виділяються наступні типи скорингу:

- application-скоринг (скоринг заявок на кредит) – здійснює оцінку кредитоспроможності клієнта-позичальника для отримання кредиту. Даний тип скорингу є найбільш поширеним як у світі, так і в Україні;

- collection-скоринг (скоринг стягнення) – визначення найбільш пріоритетних дій у роботі з позичальниками, стан позичкових рахунків яких класифіковано як «незадовільний»;

- behavioral-скоринг (скоринг поведінки) – даний тип скорингудовзоляє оцінити динаміку стану позичкового рахунку клієнта. Для цього використовуються ймовірнісні скорингові моделі, за допомогою яких прогнозується зміна платоспроможності позичальника, оптимальні ліміти кредитування та ін.;

- pre-sale (передпродажний скоринг) – за допомогою даного типу скорингу здійснюється виявлення потенційних потреб клієнта на основі кредитних історій позичальників, що входять в таку ж категорію, та створення різноманітних пропозицій, цікавих клієнту;

- response (скоринг відгуку) –пов'язаний з pre-sale та дає можливість оцінки ймовірності відгуку на пропозиції, що робить банк клієнту;

- attrition(скоринг утримання) – оцінює ймовірність розриву ділових відносин між клієнтом та банком. Дає змогу заздалегідь, оцінивши ситуацію, застосувати заходи щодо підвищення лояльності клієнта;

- flaud-скоринг (скоринг шахрайства) – оцінює ймовірність шахрайства потенційного позичальника. Використовується, як правило, з application- та behavioral-скорингами для більш детального аналізу позичальника.

Скорингова модель може бути побудована на основі різноманітних класифікаційних методів:

- статистичні методи, в основі яких лежить дискримінаційний аналіз;

- дерево класифікації;

- лінійне програмування;

- нейронні мережі;

- генетичні алгоритми;

- методів найближчих сусідів та ін.

Ключовою складовою скоринг-моделі при оцінці кредитоспроможності позичальника є набір характеристик, на основі яких робиться висновок  про можливість видачі кредиту клієнту. Тому приділимо даному аспекту скоринг-моделей детальну увагу.

Набори характеристик, які мають зв'язок з затримками виплат або неповерненням кредитів, різні для різних країн. Тут повинні враховуватися національні, культурні та економічні особливості. Прогнозування скорингової моделі будуть більш точними, чим однорідніше вибірка, по якій будується прогноз, та при умові, що всі наступні клієнти також будуть потрапляти в цю категорію клієнтів. Тому не можна перенести модель з її вагами та пороговим значенням з однієї держави в інше, так, щоб вона залишилась ефективною. І навіть в середині одного банку буде доцільним застосовувати різні моделі для різних груп клієнтів і груп банківських продуктів.

У банківській практиці такі характеристики-показники прийнято поділяти на кількісні та якісні. «Положення про порядок формування та використання банками України резервів для відшкодування можливих втрат за активними банківськими операціями», затверджене Постановою НБУ № 23 від 25.01.2012 р. містить наступний перелік кількісних показників:

- сукупний чистий дохід (щомісячні сукупні доходи, зменшені на сукупні витрати та зобов’язання, крім зобов’язань перед банком, що здійснює оцінку фінансового стану боржника - фізичної особи з метою формування резерву);

- накопичення на рахунках у банку (інформація надається за бажанням боржника - фізичної особи);

- коефіцієнти, що характеризують поточну платоспроможність боржника - фізичної особи і його фінансові можливості виконати зобов’язання за кредитом (зокрема співвідношення сукупних доходів і витрат/зобов’язань боржника - фізичної особи; співвідношення обсягу боргу за кредитом до вартості об’єкта кредитування/застави; співвідношення щомісячних витрат боржника на обслуговування боргу до обсягу його щомісячних доходів тощо). Оптимальні значення цих коефіцієнтів банк установлює самостійно з урахуванням видів кредитів і залежно від форми їх надання, цільового призначення, строку користування, наявності забезпечення, способу сплати тощо.

Серед якісних критеріїв Національний банк виділяє наступні:

- загальний матеріальний стан клієнта (наявність у власності майна, крім майна, переданого в заставу);

- соціальна стабільність клієнта (тобто наявність постійної роботи, ділова репутація, сімейний стан тощо);

- вік клієнта.

Спираючись на досвід банківської системи, зрозуміло, що разом із стрімким розвитком споживчого кредитування, підвищенням кількості невиплат та шахрайств, та, беручи до уваги зручність та корисність скоринг-методу оцінки кредитоспроможності позичальника-фізичної особи, необхідно удосконалення моделі скорингової оцінки. Тоді як кількісні показники достатньо розвинуті та враховують економічний стан клієнта-позичальника, якісні, через свій неширокий спектр, не охоплюють повністю всі сторони життєдіяльності клієнта, наражаючи при цьому банк на збитки від затримок з виплатами або неповернення всього розміру кредиту.

Крім того, багато програмних продуктів, які використовуються банками, для отримання рішення використовують тільки один із вищезгадуваних аналітичних методів. Хоча широкий спектр показників, які повинні бути враховані для повної та ґрунтовної оцінки кредитоспроможностi клієнта-фізичної особи, потребує одночасного використання різних способів отримання рішення, а тому доцільним є застосування гібридних експертних скорингових систем.

Гібридна скорингова модель включає 5 блоків, на основі результатів яких приймається рішення про кредитоспроможність клієнта та можливості видачі йому кредиту:

- соціальне положення;

- економічне положення;

- майнове положення;

- ділова репутація;

- характеристика кредитної угоди.

Кожен блок включає в себе набір показників, які дають змогу оцінити стан позичальника з різних сторін. Значення показників отримуються із заповненої анкети позичальника та висновку служби безпеки банку.

Значення кожного блоку, які використовуються для отримання загального інтегрального показника кредитоспроможності клієнта, отримуються за допомогою одного з методів рішення:

- аналітичною формулою;

- нейронною мережею;

- експертною системою.

Блок «Соціальне положення» характеризує соціальну сторону життя позичальника, його сімейний стан, освіту, розширені характеристики параметрів.

Пошук рішення за блоком «Соціальне становище» доцільно здійснювати за допомогою методу нейронних мереж, оскільки за даними значень не можливо однозначно визначити яким чином деякі фактори впливають на здатність позичальника здійснювати погашення кредиту та через досить велику вибірку даних.

До блоку «Економічне становище» включено найбільшу кількість показників, які характеризують позичальника з сторін його економічного життя, працевлаштування, сфери діяльності, місце та час проживання. Блок містить у собі сукупність даних, частину з яких можливо оцінити за допомогою згадуваного вище методу нейронних мереж, а іншу частину – експертним методом. Зокрема, останнє стосується тих показників, оцінити які можливо за допомогою правил, аналогічних судженню експерта.

Кожному з під блоків буде присвоюється вага, що дає можливість отримати інтегральний показник «Економічного середовища» позичальника.

Блок «Ділова репутація» містить показники, які характеризують позичальника як учасника ділових відносин з банком, до якого він звертається за кредитом, з банками, з якими він має або мав кредитні угоди, з іншими контрагентами, з якими його пов’язують економічні відносини. Крім цього, до блоку включено характеристики клієнта як особистості та учасника соціуму.

Як і частина показників «Економічного становища», що стосуються, головним чином, майнового стану позичальника, блок «Ділова репутація» оцінюється методом експертних оцінок.

До блоку «Майнове становище» включено показники, які характеризують наявність нерухомості, депозитний рахунок, цінні папери позичальника.

Метою останнього блоку «Характеристика кредитної угоди» є комплексна оцінка кредитоспроможності позичальника шляхом визначення його платоспроможності та максимального розміру кредиту, що може бути йому наданий. В його оцінці використовується аналітичні формули. Сума розрахованих показників дає загальну оцінку здатності позичальника розраховуватися за кредитом та враховується при підрахунку інтегрального показника кредитоспроможності клієнта.При оцінці характеристики угоди враховуються показники, що безпосередньо стосуються самої кредитної угоди, а саме, бажаний розмір кредиту, відсоткова ставка, термін погашення, строк кредитування та тип погашення кредиту.

Підсумкова оцінка кредитоспроможності клієнта-фізичної особи визначається на основі додавання оцінок кожного з п'ятьох блоків, помножених на вагові коефіцієнти, визначені експертним методом.

Розрахунок показника кредитоспроможності  позичальника повинен відбуватися відносно кредитного експерта в закритому режимі за допомогою внесення показників до програмного забезпечення, що дозволить уникнути будь-якого небажаного втручання зі сторони банківського співробітника. Готове значення, яке отримує експерт дає змогу прийняти рішення щодо відмови у видачі кредиту або зміни його розміру.

Запропонована скорингова модель є більш досконалою за рахунок включення більшої кількості показників. Це дасть змогу при інших характеристиках клієнта виявити більше слабких міць та відповідно надати іншу рекомендацію.

Висновки. Гібридна скорингова система оцінки кредитоспроможності позичальників-фізичних осіб з розширеним переліком показників, що враховуються при визначенні рівня кредитоспроможності потенційного клієнта, та диверсифікованого підходу до отримання інтегрального показника дозволить банківським установам більш комплексно та ґрунтовніше досліджувати не тільки фінансову спроможність клієнта розраховуватися за отриманий кредит, але й взяти до уваги широкий спектр якісних чинників, зміни в яких можуть негативно вплинути на можливість клієнта виконувати зобов’язання перед банком.

Таким чином, упровадження скорингових систем у практику українських банків необхідне як для самих банків щодо впевненості в поверненні кредиту позичальником та відповідно зниженні кредитних ризиків банку, так і для позичальників, для яких скорингова система відчутно скоротить час на прийняття банком рішення на видачу кредиту.

 

Література

1. 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 (за заг. ред. проф. Єханурова Ю.І., Шегди А.В.) – К.: Виданвичо-поліграфічний центр «Київський університет», 2012. – С. 169-175.

2. 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.

3. Кириченко О.В., Патєрікіна Л. Аплікаційний кредитний скоринг, його побудова та застосування комерційними банками України // Банківська справа. – 2009. – № 2. – С. 23-30.

4. Криклій О.А. Управління кредитним ризиком банку: монографія / О.А. Криклій, Н.Г. Маслак. – Суми: ДВНЗ "УАБС НБУ", 2008. – 86 с.

5. Камінський А.Б., Писанець К.К. Cкорингові технології в кредитному ризик-менеджменті // Бізнес-інформ. – 2012. – № 4. – С. 197-201.

6. Крістіогло Г. М. Використання скорингових моделей в умовах невизначеності та ризику споживчого кредитування / Г. М. Крістіогло // Формування ринкових відносин в Україні. – 2007. – № 7 (74). – С. 86–90.

7. Anderson, R. A., 2007. The Credit Scoring Toolkit: Theory and Practice for Retail Credit Risk Management, Oxford UniversityPress: UK. 790.

8. Офіційний сайт Національного банку України [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.bank.gov.ua.

9. Thomas. L.C. (2000) A survey of credit and behavioural scoring: forecasting financial risk of lending to consumers. International Journal of Forecasting, vol. 16, 149–172.

10. Siddiqi N., 2006. Credit risk scorecards: developing and implementing intelligent credit scoring. USA. 196.

11. 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.

 

References:

1. Kamіns'kij A.B. and Pisanec' K.K. (2012), “Structure and instruments of risk-management in consumer lending”, Kyivs'kij unіversitet, vol. 27, no. 2, pp. 169-175.

2. Vіtlіns'kij, V.V. Pernarіvs'kij, O.V. Nakonechnij, J.S. and Velikoіvanenko, G.І. (2000), Kreditnij rizik komercіjnogo banku [Credit risk of commercial bank], Znannja, Kyiv, Ukraine.

3. Kirichenko O. and Paterіkіna L. (2009), “Application credit scoring, its development and application by Ukrainian commercial banks”, Bankіvs'ka sprava, vol. 2, pp. 23-30.

4. Kriklіj O.A. and Maslak N.G. (2008), Upravlіnnja kreditnim rizikom banku [Management of bank credit risk], UABS NBU, Sumy, Ukraine.

5. Kamіns'kij A.B. and Pisanec' K.K. (2012), “Scoring technologies in credit risk-management”, Bіznes-іnform, vol. 4, pp. 197-201.

6. Kristiohlo G.M. (2007) “Using scoring models under uncertainty and risk of consumer credit,  Formation of Market Relations in Ukraine,  vol. 7, pp. 86-90.

7. Anderson, R. (2007), The Credit Scoring Toolkit: Theory and Practice for Retail Credit Risk Management, Pan Books, Oxford, UK.

8. Oficiinii sait Nacional`nogo banku Ukraini [Elektronnii resurs]. – Rezhim dostupu: http://www.bank.gov.ua.

9. Thomas, L. (2000), “A survey of credit and behavioural scoring: forecasting financial risk of lending to consumers”, International Journal of Forecasting, vol. 16, pp. 149–172.

10. Siddiqi, N. (2006). Credit risk scorecards: developing and implementing intelligent credit scoring, Cary, North Carolina, USA.

11. Baesens, B. Van Gestel, T. Stepanova, M. and Van den Poel, D. (2005), “Neural network survival analysis for personal loan data”, Journal of the Operational Research Society, vol. 56, pp. 1089-1098.

 

Стаття надійшла до редакції 12.02.2015 р.

 

bigmir)net TOP 100

ТОВ "ДКС Центр"