Оптимизация управления кредитным риском при ипотечном кредитовании в РФ тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Рощина, Янина Александровна

• Рощина, Янина Александровна
• кандидат экономических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Рощина, Янина Александровна

Список условных сокращений.

Введение.

Глава 1. Структура рынка ипотечного кредитования в РФ.

1.1 Теоретические основы ипотечного кредитования.

1.2 История развития ипотечного кредитования.

1.2.1 История зарождения ипотеки.

1.2.2 История становления ипотеки в России.

1.2.3 Мировой опыт ипотечного кредитования.

1.3 Современное состояние ипотечного кредитования в России.

1.3.1 История развития кризиса.

1.3.2 Посткризисный этап развития ипотечного кредитования в РФ.

1.4 Классификация рисков на рынке ипотечного кредитования в РФ.

1.5 Основные этапы ипотечного кредитования.

1.6 Выводы из главы.

Глава 2. Методы управления кредитным риском при ипотечном кредитовании.

2.1 Залог жилой недвижимости.

2.2 Поручительство третьих лиц.

2.3 Страхование.

2.4 Рефинансирование ипотечных кредитов.

2.5 Андеррайтинг заемщиков.

2.6 Сравнение методов управления кредитным риском.

2.7 "Ручной" андеррайтинг.

2.8 Андеррайтинг с использованием скоринга.

2.8.1 История развития скоринга.

2.8.2 Современный уровень развития и существующие типы скоринга.

2.8.3 Андеррайтинг на основе скоринга.

2.9 Оптимальная схема андеррайтинга ипотечных заемщиков в РФ.

2.10 Выводы из главы.

Глава 3. Оптимальная структура андеррайтинга заемщиков как основного метода управления кредитным риском при ипотечном кредитовании.

3.1 Модель работы отдела андеррайтинга ипотечных заемщиков.

3.2 Оценка средней прибыли от выдачи одного ипотечного кредита.

3.2.1. Способы погашения ипотечного кредита.

3.2.2. Средняя прибыль "хорошего" и "плохого" кредита.

3.2.3.Вероятность дефолта ипотечного кредита.1183.2.4. Средняя прибыль от выдачи одного ипотечного кредита.

3.3. Оценка среднего числа выдаваемых за рабочий день ипотечных кредитов.

3.3.1 Банк как система массового обслуживания.

3.3.2. Вероятность ухода из банка необслуженной заявки.

3.4. Максимизация средней прибыли от выдачи ипотечных кредитов.

3.5. Пример расчетов по модели.:.

3.6. Выводы из главы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Оптимизация управления кредитным риском при ипотечном кредитовании в РФ»

Вопросы, связанные с развитием ипотечного кредитования. (ИК), являются социально значимыми, способствуя удовлетворению одной из самых насущных потребностей человека - потребности в жилье. Они также являются и экономически значимыми, так как строительство и смежные с ним отрасли хозяйства образуют один из наиболее капиталоемких и системообразующих сегментов национальной экономики. Для населения ИК является способом получения жилья, альтернативным длительному накоплению, для банков - перспективной сферой долгосрочных вложений, для государства - способом решения жилищной проблемы и, следовательно, снижения социальной напряженности в обществе.

Современная ипотека появилась в РФ в 1998 году с принятием ФЗ РФ "Об ипотеке (залоге недвижимости)" [5] - первого в нашей стране закона, посвященного ипотеке. До его разработки и принятия процесс развития ипотеки протекал медленно и противоречиво, основываясь на разрозненных правовых актах. Быстрый рост ИК начался в 2004 г. и продолжался до 2008 г. включительно. Данные о динамике объема задолженности по выданным ипотечным кредитам приведены в таблице №В.1, расчеты проводились автором на основе данных ЦБ РФ [7].

Таблица №В. 1. Объем задолженности по ипотечным жилищным кредитам, предоставленным кредитными организациями физическим лицам

Дата Объем задолженности по предоставленным кредитам, млрд. руб. Темп прироста задолженности, в % к данным предыдущего периода

01.01.05 17,8 +67,2 (прирост за 2-ое полугодие 2004 г.)

01.01.06 52,8 +196,6

01.01.07 233,9 +343,0

01.01.08 611,2 +161,3

01.01.09 1070,3 +75,1

01.01.10 1010,9 -5,6

Итак, объем задолженности рос высокими темпами вплоть до начала 2008 г., в 2008 г. темп замедлился, но оставался положительным, а в 2009 году рост сменился падением. Отметим, что объем ипотечных кредитов, выданных в 2009 г., уменьшился почти в пять раз по сравнению с 2008 г.

Складывавшиеся на протяжении последних лет благоприятные факторы экспортной конъюнктуры способствовали массовому притоку капитала в страну, расширяя кредитные ресурсы банковской системы и увеличивая спрос на жилую недвижимость, которая для значительной части покупателей стала служить инструментом сохранения и увеличения капитала. Это способствовало, с одной стороны, быстрому развитию системы ИК, а с другой стороны - беспрецедентному росту цен на жилую недвижимость, что все больше утверждало ее в роли инструмента финансовых спекуляций. Данные о динамике цен на жилье представлены в таблице №В.2. Для сравнения в этой же таблице приведены данные об инфляции за соответствующий период [9].

Таблица №В. 2. Средние цены на рынке жилья за 1 квадратный метр общей площади, данные по РФ

Дата Стоимость квартиры, Изменение стоимости Инфляция данные руб. квартиры, в % к данным за за год, % на конец* предыдущий год периода) Первичный Вторичный Первичный Вторичный рынок рынок рынок, рынок

1998 5050 4941 - - 84,4

1999 6999 6151 +38,6 +24,5 36,5

2000 8678 6590 +24,0 +7Д 20.2

2001 10567 9072 +21,8 +37,7 18.6

2002 12939 11557 +22,5 +27,4 15,1

2003 16320 13967 +26,1 +20,9 12,0'

2004 20810 17931 +27,5 +28,4 11,7

2005 25394 22166 +22,0 +23,6 10,9

2006 36221 36615 +42,6 +65,2 9

2007 47482 47206 +31,1 +28,9 11,9

2008 52504 56495 +10,6 +19,7 13,3

2009 47715 52895 -9,1 -6,37 8,8

Начиная с 2001 г. (первичного рынка - с 1999 г.) рост цен на жилье существенно обгонял инфляцию, замедлившись только в 2008 г., а в 2009 г. рост сменился падением. Учитывая крайнюю неравномерность цен на жилье в столице и в регионах, ниже отдельно приведены данные по Москве [9].

Таблица №В.З. Средние 1{вны на рынке жилья за 1 квадратный метр общей площади, данные по Москве

Дата (данные на конец периода) Стоимость квартиры, руб. Изменение стоимости квартиры, в % к данным за предыдущий год Инфляция за год, %

Первичный рынок Вторичный рынок Первичный рынок Вторичный рынок

2001 21906 20329 - - 18.6

2002 24331 26810 +11,1 +31,9 15,1

2003 35364 34681 +45,4 +29,4 12,0

2004 47058 42132 +33,1 +21,5 11,7

2005 58398 52444 +24,1 +24,5 10,9

2006 88590 101334 +51,7 +93,2 9

2007 113501 127874 +28,1 +26,2 11,9

2008 127246 155271 ' +12,1 +21,4 13,3

2009 131218 158915 +3,1 +2,4 8,8

Начиная с 2002 года (для первичного рынка - с 2003 года) рост цен на жилье существенно обгонял инфляцию, достигнув максимума в 2006 году и замедлившись только в 2009 году, т.е. позже, чем в целом по стране.

Под влиянием столь быстро растущего рынка большинство банков перестали объективно оценивать риски выдаваемых кредитов и не уделили должного внимания росту т.н. "токсичных активов" - кредитов с высокой вероятностью дефолта. Поэтому с наступлением кризиса стал расти и объем просроченной задолженности по ипотечным кредитам. Доля просроченной задолженности в общем объеме задолженности по предоставленным ипотечным кредитам в РФ росла в течение всего 2009 года, увеличившись с 1,09% (на первое января 2009 г.) до 2,77% (на первое декабря 2009 г.) [7]. Ниже в таблице №33.4 приведены данные по росту объема просроченной задолженности, расчеты производились по данным ЦБ РФ.

Таблица №В.4. Рост просроченной задолженности е общем объеме задолженности по предоставленным ипотечным кредитам в РФ в 2009 г.

2009 год Общий объем задолженности, млн руб. Объем просроченной задолженности, млн руб. Доля просроченной задолженности, % Изменение доли просроченной задолженности за месяц,%

01 янв 1057100 11483 1,09

01 фев 1079059 13999 1,30 +0,21

01 мар 1081545 14598 1,35 +0,05

01 апр 1049918 17466 1,66 +0,31

01 май 1037837 18833 1,81 +0,15

01 июн 1018261 19816 1,95 +0,13

01 июл 1011579 21419 2,12 +0,17

01 авг 1018582 23007 2,26 +0,14

01 сен 1013572 24212 2,39 +0,13

01 окт 1002938 26304 2,62 +0,23

01 ноя 995643 26530 2,66 +0,04

01 дек 1000738 27721 2,77 +0,11

Таким образом, объем просроченной задолженности рос как в абсолютном, так и в относительном выражении в течение всего 2009 года. Пока платежеспособность населения будет снижаться, ситуация с просроченной задолженностью будет ухудшаться и доля "плохих" кредитов на балансах банков будет возрастать. В результате банки будут вынуждены формировать дополнительные резервы по проблемным ссудам, что приведет к снижению достаточности капитала банков. Рост просроченной задолженности во многом обусловлен тем, что совершенствование методов оценки кредитного риска в банках не успевало за бурным ростом рынка ИК в 2005-2008 годах (см. таблицу № В.1). Это указывает на высокую актуальность проблемы оптимизации управления кредитным риском при ИК.

За последние годы правительством был принят ряд усилий для расширения доступности жилья, в частности, в рамках приоритетного национального проекта "Доступное и комфортное жилье - гражданам России" и основного инструмента его реализации - ФЦП ''Жилище". Но несмотря на все усилия, для большинства россиян жилье продолжает оставаться недоступным, что является одной из самых актуальных проблем современной России. По оценкам АИЖК, для улучшения жилищных условий до желаемого уровня средняя российская семья должна работать около 6. лет, тогда как аналогичные показатели по Европе и США равны 3-3,5 и 2,5тодам соответственно. Благодаря ФЦП "Жилище" в РФ получили распространение два основных показателя, характеризующих доступность жилья. Первый показатель - коэффициент доступности жилья, рассчитываемый как соотношение средней рыночной стоимости стандартной квартиры площадью

54 квадратных метра и среднего годового совокупного дохода семьи из трех человек. Второй показатель - доля семей, имеющих возможность приобрести жилье, соответствующее стандартам обеспечения жилыми помещениями, с помощью собственных и заемных средств. К 2010 году первый показатель должен был стать равным трем, т.е. стоимость стандартной квартиры должна была стать равной среднему годовому доходу семьи за три года. Второй показатель должен был стать равным 30%, т.е. для 30% семей должно было стать доступным приобретение стандартного жилья за счет собственных и кредитных средств. Однако целевые значения показателей не были достигнуты [11]. Анализ значений коэффициента доступности жилья в период 2006 - 2009 годов (рис. №В.1), показывает, что жилье в РФ с каждым годом становится все менее доступным. Доля семей, имеющих возможность улучшить свои жилищные условия или взять ипотечный кредит, также значительно сократилось (рис. №В.2). На начало 2010 г. доля таких семей снизилась в 1,6 раз по сравнению с началом 2009 г. и уже в 2,2 раза отстает от целевого значения на 2009 г.

Рис. № В.1. Значения коэффициента доступности жилья в РФ в 2006-2009 гг.

КОЭФФИЦИЕНТ ДОСТУПНОСТИ ЖИЛЬЯ, ЛЕТ в 1.8 в 2 раза больше лшшжаш. факптеско е значение индикатора целевое значение индикатора

2006

2007

2008

2009 годы

Рис. № В.2. Доля семей РФ, имеющих возможность приобрести жилье с помощью собственных и заемных средств в 2006-2009 гг.

ДОЛЯ СЕМЕЙ. ИМЕЮЩИХ ВОЗМОЖНОСТЬ ПРИОБРЕСТИ ЖИЛЬЕ С ПОМОЩЬЮ СОБСТВЕННЫХ II ЗАЕМНЫХ СРЕДСТВ, °/о в 2.2 чача меньше фактическое значение индикатора

2006

2007

2008

2009 цечевое значение индикатора

ГОДЫ

В 2009 году в большинстве субъектов РФ наблюдалось снижение стоимости жилой недвижимости, что способствовало повышению итогового значения коэффициента доступности жилья. Однако в 2009 году также наблюдался и резкий рост безработицы - в декабре 2009 года численность только официально безработных составляла 2,2 млн. человек, что в 1,4 раза больше, чем аналогичный показатель в 2008 году, при этом безработных, не зарегистрированных в органах занятости, значительно больше [9]. Кроме того, наблюдалось сокращение рабочего цикла на большинстве промышленных предприятий - в 2009 году около миллиона человек из числа трудоспособного населения работали неполное рабочее время [9]. Все это привело к снижению доходов населения, в результате чего плановое значение коэффициента доступности жилья, установленное на 2009 год в размере 3 лет, не было достигнуто, а, напротив, значение коэффициента снизилось по сравнению с 2008 годом. Одним из наиболее эффективных

10 способов повышения показателя доступности жилья является снижение процентных ставок по ипотечным кредитам. Заметим, что в ходе опроса фонда общественного мнения, проведенного в 2009 году [8], на открытый вопрос о том, что нужно сделать, чтобы ипотечные кредиты стали более доступными для россиян, 33% опрошенных ответили, что нужно снизить процентную ставку по кредитам. Итак, для, результативного решения проблем обеспечения населения жильем необходимо снижать ставки ипотечного кредитования, а, следовательно, риски коммерческого банка. Одним из основных видов рисков при ипотечном кредитовании является кредитный риск, грамотное управление которым способствует снижению итоговой ставки по ипотечным кредитам и, следовательно, решению важной социальной и экономической проблемы. Это также подтверждает высокую актуальность проблемы оптимизации управления кредитным риском при ипотечном кредитовании.

В последние годы в России значительно выросла роль кредитования вообще и ИК в частности по сравнению с ролью других приносящих доход банковских операций. Изменения в структуре активных операций отражаются на рисках, которым подвержена деятельность коммерческого банка. Управление кредитным риском становится более значимым по сравнению, например, с валютным риском или риском потерь по операциям с ценными бумагами. Это подтверждается и результатами анкетирования кредитных организаций, проведенного ЦБ РФ в 2008 году. В рамках анкетирования большинство опрошенных банков (более 80%) назвало кредитный риск самым значимым среди основных банковских рисков [7].

Итак, кредитный риск является наиболее значимым видом риска для банков, а управление кредитным риском - ключевым фактором, определяющим эффективность деятельности банка. Это еще раз подтверждает высокую актуальность проблемы управления кредитным риском при ИК.

Руководствуясь целями, минимизации кредитного риска при ИК, банки вынуждены разрабатывать эффективные механизмы и инструменты управления кредитным риском. В- качестве таких инструментов обычно используют залог, гарантии,, поручительства, страхование кредитных" операций и андеррайтинг заемщика. Андеррайтинг, заемщика - это оценка-вероятности погашения ипотечного кредита с учетом доходов заемщика, его кредитной истории, наличия собственных средств на первоначальный взнос и с учетом оценки предмета ипотеки [8].

Андеррайтинг заемщика является основным и наиболее действенным инструментом в системе управления кредитным риском, поскольку именно во время его проведения вырабатывается решение о предоставлении кредита или об отказе в кредите заемщику. Не умаляя значения остальных инструментов управления кредитным риском, можно сказать, что они носят вторичный характер по отношению к андеррайтингу заемщика. Это объясняется, еще и тем, что андеррайтинг является одним из начальных этапов ипотечного кредитования и, в отличие от остальных методов управления кредитным риском, применяется до этапа заключения ипотечной сделки. Андеррайтинг проводится по следующим основным направлениям анализа информации о заемщике:

- оценка платежеспособности потенциального заемщика, т.е. его способности своевременно погасить кредит;

- оценка кредитоспособности потенциального заемщика, т.е. его готовности выполнять принимаемые на себя финансовые обязательства;

- оценка достаточности наличных денежных средств, которыми располагает потенциальный заемщик для выплаты первоначального взноса на покупку жилья и оплаты всех других необходимых расходов по совершаемым сделкам;

- оценка достаточности'обеспечения возвратности кредита.

Стоит особо отметить, что понятие андеррайтинга заемщика не является аналогом понятия ' оценки кредитоспособности заемщика, а включает его в себя как одно из направлений анализа информации.

На сегодня в РФ используются два способа андеррайтинга заемщиков -"ручной" и с использованием скоринговой системы« (автоматизированной системы на основе скоринга - математической модели, на основе кредитной истории прошлых клиентов определяющей вероятность того, что кредит окажется "хорошим", по известным характеристикам заемщика вычисляя интегральный показатель его кредитоспособности). Несмотря на преимущества скорингового подхода, его прямое использование в ближайшее время, до накопления необходимой статистической базы, затруднено, и актуальной является задача частичного использования преимуществ скоринга в этот период, решенная с помощью предложенной в работе схемы проведения андеррайтинга.

Во время бурного роста рынков жилья и ипотеки в 2007-2008 годах андеррайтинг проводился поверхностно, с минимальными затратами времени. На посткризисном рынке произошло его резкое ужесточение, которое, не повлияв на уже выданные высокорисковые кредиты, негативно скажется на будущей прибыли банка. Итак, в настоящее время банки ужесточают или упрощают андеррайтинг заемщиков достаточно редко, с запозданием реагируя на изменение ситуации на рынках жилья и ИК.

Использование предложенного автором в работе механизма гибкого регулирования андеррайтинга в зависимости от текущей ситуации, а также схемы проведения андеррайтинга позволит банкам повысить управляемость кредитным риском и прибыльность ИК, что приведет к снижению ставок и уровня просроченной задолженности. Итак, совершенствование процесса андеррайтинга заемщиков как основного инструмента управления кредитным риском при ИК приобретает важное социально-экономическое значение.

Необходимость углубленных исследований в области управления кредитным риском и, в частности, в области андеррайтинга ипотечных заемщиков в РФ

13 определяет актуальность проблемы и требует отдельного исследования, проведенного в данной работе.

Целью данной5диссертации является разработка экономико-математического: инструментария-для- оптимизации процесса: управления кредитным; риском банка при ипотечном кредитовании в РФ.

Достижение поставленной цели диссертационной работы осуществляется путем постановки и решения следующих задач.

- Классифицировать существующие методы управления кредитным риском, провести их сравнительный анализ и выявить их возможности по установлению и поддержанию определенного уровня риска.

- Сравнить существующие способы принятия решения о выдаче кредита и исследовать возможность и эффективность их комбинирования.

- Классифицировать возможные процедуры, которые могут применяться банком при принятии решения о выдаче кредита. Разработать модель, позволяющую банку осуществить обоснованный выбор тех процедур, применение которых в данный момент является для него оптимальным с точки зрения прибыльности ипотечного кредитования;.

- Предложить способ оценки вероятности дефолта заемщика, не зависящий от его конкретных характеристик и учитывающий качество принятия банком решения о выдаче кредита.

- Разработать метод оценки вероятности ухода заемщика из банка до принятия решения о возможности его кредитования, учитывающий особенности рынков жилья и ипотечного кредитования.

- Предложить методику практического использования построенной; модели и провести ее верификацию на данных реального банка.

Объектом исследования является кредитный риск, присущий; банкукредитору на рынке ипотечного кредитования, РФ. Предметом исследования является управление кредитным риском банка-кредитора на рынке ипотечного кредитования РФ;

Теоретической и методологической основой диссертационной работы послужили труды отечественных и зарубежных ученых- по следующим проблемам:

- развития рынка жилой недвижимости (И.В. Довдиенко, Н.В. Васильев, В.А. Горемыкин, С.Н. Максимов, Г.М. Стерник и другие),

- функционирования и развития системы ИК в России1 (О.И. Лаврушин, И.В. Павлова, Г.С. Панова, Г.А. Цылина, H.A. Щербакова и другие),

- управления рисками (Д. Аргенти, К.Д. Валравен, Э. Гилл, М.В. Грачева, Р. Коттер, М.Е. Озиус, Б.Х. Путнам, Э. Рид, Т. Саати, Р. Смит, И.Т. Балабанов, Ю.И. Журавлев, О.И. Ларичев, В.Т. Севрук , H.A. Савинская, К.Н. Гусева и другие),

- внедрения и использования скоринга (C.B. Уланов, М.Ф. Наумов, Ю.Г. Максутов, A.A. Строев и другие),

- управления ипотечными рисками (Гончаров, Л. Галиц, В.К. Селюков, Э.О. Човушян и другие).

В работах последнего направления уделено внимание описанию и систематизации рисков, возникающих при ипотечном кредитовании, и описанию методов управления основными видами рисков: Предложены методы управления основными видами рисков, однако для многих видов по-прежнему не разработано конкретных методов управления.

Вместе с тем, проблемы управления ипотечными рисками и, в частности, кредитным риском в целях снижения уровня просроченной задолженности по ипотечным кредитам и повышения доступности ипотечного кредитования для населения России-исследованы недостаточно. Грамотное управление кредитным • риском позволит не только оптимизировать доходность ипотечного кредитования на уровне отдельно взятого банка, но и позволит ускорить реализацию государственных проектов в сфере повышения доступности жилья и окажет позитивное влияние на динамику процентных ставок по ипотечным кредитам.

Информационную' базу исследования составили отчетные данные Правительства РФ, данные ЦБ РФ, Федеральной службы Государственной статистики (Росстата), АИЖК, ФНС России, Минэкономразвития России, нормативные и законодательные акты РФ, публикации в журналах и отраслевых газетах, ресурсы интернета.

Для решения поставленных задач в работе использовались методы системного анализа, экономико-статистической обработки информации, математической статистики (теории массового обслуживания, теории цепей Маркова), методы вычислительной геометрии (алгоритм Эндрю построения верхней выпуклой оболочки). Для оценки параметров предложенной в работе модели использовался метод множественной линейной регрессии.

Основные научные результаты, полученные лично автором. К основным позициям научной новизны, составляющим предмет защиты, относятся следующие:

- Выявлено, путем сравнительного анализа существующих методов управления кредитным риском, что принятие решения о выдаче кредита на основе оценки вероятности его погашения (андеррайтинг) является единственным методом, обеспечивающим поддержание заданного, приемлемого для банка уровня кредитного риска за счет установления баланса между качеством оценки вероятности погашения кредита и затратами на такую оценку.

- Предложен способ повышения управляемости кредитным риском банка за счет применения программной процедуры, частично автоматизирующей процесс принятия решения по кредиту. Разработанная процедура позволяет воспользоваться рядом преимуществ полноценного программного обеспечения, таких как снижение субъективности и времени рассмотрения заявки, до появления возможности его внедрения и использования в РФ.

- Впервые описаны возможные процедуры процесса принятия решения о выдаче кредита (процедуры андеррайтинга) и поставлена задача поиска оптимального набора данных процедур. Разработана экономико-математическая модель поддержки принятия решения о выдаче кредита, обеспечивающая оптимальный выбор необходимых процедур, позволяющий максимизировать среднюю прибыль, приносимую банку ипотечным кредитованием в единицу времени.

- В рамках модели' предложен способ оценки вероятности дефолта заемщика, основанный на рассмотрении процесса выплаты ипотечного кредита как однородной цепи Маркова, позволяющий учесть конкретный набор процедур проведенного андеррайтинга и оценить среднюю вероятность дефолта, не зависящую от характеристик конкретного заемщика.

- Разработан метод оценки вероятности ухода заемщика из банка из-за слишком долгого ожидания решения по кредиту, базирующийся на рассмотрении банка как системы массового обслуживания. Предложенный метод, являясь существенной частью модели поддержки принятия решения, учитывает текущее состояние рынков жилья и ипотечного кредитования и дает оценку средней вероятности ухода заемщика из банка.

- Сформулирована методика поэтапного практического использования предложенной модели. Ее реализация на численных данных реального банка привела к увеличению средней ежедневной прибыли от ипотечного кредитования за счет сужения перечня применяемых процедур андеррайтинга. В результате сокращения времени принятия решения по кредиту средняя прибыль от выдачи одного кредита снизилась, но число выдаваемых в день кредитов выросло. Теоретическая значимость работы состоит разработке схемы принятия решения о выдаче кредита, частично использующей преимущества специализированного программного обеспечения до накопления статистических данных, необходимых для его внедрения. Теоретическое значение имеет проведенная классификация инструментов управления

17 кредитным риском при ипотечном кредитовании и сравнительный анализ существующих способов принятия решения о выдаче ипотечного кредита.

Практическая значимость работы состоит в том, что предложенная в ней' модель может использоваться банком для формирования структуры процесса принятия решения о целесообразности выдачи кредита, позволяющей максимизировать среднюю прибыль от ИК.

Апробация работы. Результаты работы неоднократно докладывались на научном семинаре "Инвестиционное проектирование" кафедры "Математические методы анализа экономики" экономического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова (последний доклад в июне 2010 года). Основные положения и результаты исследования были представлены на международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых "Ломоносов-2009" и "Ломоносов-2010" (Москва, МГУ имени М.В. Ломоносова, апрель 2009 и апрель 2010 соответственно), а также на всероссийской научно-практической конференции с международным участием "Информационные технологии и математическое моделирование" (филиал Кемеровского государственного университета в г. Анжеро-Судженске, ноябрь 2009).

Практическая апробация. Результаты, выводы и предложения, представленные в диссертации, нашли применение в работе отдела андеррайтинга ЮниКредит Банка в период с 2006 года по настоящее время.

Материалы диссертации были использованы в учебном процессе при преподавании курса "Проектный анализ" на экономическом факультете МГУ имени М.В. Ломоносова.

Публикации. Основные положения и результаты работы изложены в семи опубликованных работах общим объемом 2,8 п. л., в том числе в журналах, входящих в перечень ВАК, - 2,3 п.л. Все статьи написаны без соавторов.

Структура, содержание и объем диссертации определены поставленной целью, задачами и логикой исследования. Диссертация состоит

18 из введения, трех глав, заключения, списка используемой литературы и семи приложений. Текст диссертации изложен на 175 страницах, включая графики, рисунки, таблицы, приложения и библиографию.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Рощина, Янина Александровна

выводы.

1. Описаны возможные процедуры базового и дополнительного андеррайтинга. Для учета применимости процедур дополнительного андеррайтинга введены булевы переменные , такие, что переменная принимает значение 1, если соответствующая /-ая процедура применяется, и значение О-в противном случае. Набор значений переменных dt однозначно определяет, какие именно процедуры дополнительного андеррайтинга будут применяться.

2. Введено строгое определение понятий тщательности и эффективности андеррайтинга ипотечных заемщиков. Под тщательностью Т понимается среднее время (в рабочих днях), затрачиваемое на применение дополнительных процедур андеррайтинга. Под эффективностью Е - прирост средней вероятности не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки за счет применения дополнительных процедур андеррайтинга.

3. Для среднего времени рассмотрения заявки (в рабочих днях) и и вероятности не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки р получены следующие формулы: и = + Y,iuidi, р = р0+ yYJeldl, где и0 - среднее время проведения базового андеррайтинга р0- средняя вероятность не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки после проведения базового андеррайтинга и, - среднее время проведения /-ой процедуры дополнительного андеррайтинга

- эффективность /-ой процедуры дополнительного андеррайтинга (величина, на которую при ее применении увеличится вероятность не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки).

4. Получена зависимость средней прибыли от выдачи одного кредита от вероятности не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки тг(р). Для этого оценено математическое ожидание теоретической прибыли от выдачи одного кредита, средняя прибыль "хорошего" и "плохого" кредитов и вероятность того, что кредит окажется "плохим"; т.е. вероятность дефолта. Для оценки вероятности дефолта процесс выплаты ипотечного кредита рассматривается как однородная цепь Маркова с дискретным временем., Показано, что полученная зависимость тс(р) является положительной, т.е. с ростом вероятности» не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки растет и средняя прибыль от выдачи одного кредита.

5. Получена зависимость среднего числа выдаваемых за рабочий день кредитов от среднего времени рассмотрения заявки V(и). Для этого банк рассматривается как СМО и методами теории массового обслуживания строится зависимость вероятности ухода из банка необслуженной заявки от среднего времени рассмотрения заявки. Показано, что полученная зависимость ¥(и) является отрицательной, т.е. с ростом среднего времени рассмотрения заявки среднее число выдаваемых за рабочий день кредитов уменьшается.

6. Используя полученные зависимости л(р) и V (и), получена зависимость средней прибыли П, приносимой банку ипотечным кредитованием, от среднего времени обслуживания заявки и, вероятности не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки р и от параметров модели отдела андеррайтинга. Учитывая найденные ранее зависимости среднего времени обслуживания и и вероятности не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки р от переменных с/,, получена зависимость средней прибыли П, приносимой банку ипотечным кредитованием, от переменных с1., т.е. от выбора процедур дополнительного андеррайтинга:

Я(«(й?,.);Ж)) = * »(/**,))•

7. Для управления,тщательностью и эффективностью андеррайтинга предложен механизм оптимального выбора процедур дополнительного андеррайтинга; т.е. механизм принятия решения о том, какие именно дополнительные процедуры андеррайтинга следует использовать в текущий момент времени, удовлетворяющий следующим условиям:

1) предложенный механизм дает оптимальные значения переменных dj, в качестве критерия оптимальности выбрана максимизация средней прибыли, приносимой банку ипотечным кредитованием за единицу времени

2) значения переменных (¿1, полученные в результате применения предложенного механизма, актуальны, т.е. вычисляются на основе текущих значений параметров модели отдела андеррайтинга

3) предложенный механизм подходит для использования в динамике, т.е. еженедельный или (при необходимости) ежедневный пересчет значений переменных (и необходимых для его осуществления параметров модели) поддается автоматизации и осуществляется за разумное время. Для максимизации зависимости /^(й?,) предложена оптимизация конечного перебора всех точек на плоскости (и,р) путем построения верхней выпуклой оболочки множества точек и перебора только точек, принадлежащих данной оболочке.

8. Численные расчеты по модели проведены на примере данных ЮниКредит Банка.

Заключение

Кредитование традиционно считается одной из основных функций коммерческого банка. Формирование качественного кредитного портфеля, приносящего прибыль, является одной из важнейших целей деятельности банка. Формирование же в целом по банковскому сектору страны качественного кредитного портфеля ипотечных заемщиков является важной целью в развитии экономики РФ. Это связано, в том числе, с тем, что решение социальных проблем, к числу которых принадлежит и жилищная проблема, является одной из наиболее приоритетных задач для нашей страны. Присущие ипотечному кредитованию факторы риска предопределяют необходимость управления ипотечными рисками и, в частности, управления кредитным риском, который, как показано в диссертационной работе, является в настоящее время наиболее значимым видом риска для российских банков. Грамотное управление кредитным риском позволит не только оптимизировать доходность ипотечного кредитования на уровне отдельно взятого банка, но и позволит ускорить реализацию государственных проектов в сфере повышения доступности жилья и окажет позитивное влияние на динамику процентных ставок по ипотечным кредитам.

На основе мировой и отечественной практики банковского кредитования и теоретических исследований в данной области можно выделить следующие основные методы управления кредитным риском при ипотечном кредитовании:

- залог жилой недвижимости

- поручительство третьих лиц

- страхование

- рефинансирование ипотечных кредитов

- андеррайтинг заемщиков.

В диссертационной работе проведено сравнение данных методов по следующим-четырем признакам: обязательность применения с точки зрения законодательства, используемый способ управления риском (снижение, сохранение, избежание или передача), эффективность применения и* возможность оптимизации применения. Выявлено,' что андеррайтинг является основным и наиболее действенным методом и, в отличие от остальных методов, позволяющих снизить, сохранить, избежать или передать кредитный риск, позволяет действительно управлять риском, поддерживая его на выбранном уровне.

В работе разделены понятия оценки кредитоспособности заемщика и андеррайтинга заемщика и показано, что андеррайтинг не является аналогом понятия оценки кредитоспособности заемщика, а включает его в себя как одно из направлений анализа информации о заемщике. Дано уточненное определение андеррайтинга ипотечного заемщика как основного этапа ИК, состоящего в принятии решения о выдаче кредита на основе оценки вероятности его погашения, производимой, в свою очередь, на основе оценки платежеспособности и кредитоспособности заемщика, а также на основе оценки достаточности средств на первоначальный взнос и обеспечения возвратности кредита.

Недостаточное внимание к андеррайтингу заемщиков и, в частности, к оценке их кредитоспособности и к ее прогнозированию в условиях постоянного роста рынка ипотеки и цен на недвижимость явилось одной из причин возникновения и развития ипотечного кризиса, ставшего одним из катализаторов мирового финансового кризиса. Выделены следующие особенности современного посткризисного этапа развития рынка ИК в РФ:

- рост потребности населения ВФ в жилье

- снижение показателей, характеризующих рынок ИК РФ

- повышение ставок и ужесточение условий предоставления ипотечных кредитов

- рост просроченной задолженности.

Таким образом, наблюдается обратная ситуация: произошло резкое ужесточение андеррайтинга заемщиков, которое, никак не повлияв на уже выданные высокорисковые кредиты, негативно скажется на будущей прибыли банка.

Поэтому актуальной является решаемая в работе задача оптимизации процесса андеррайтинга ипотечных заемщиков путем создания механизма гибкого (в динамике) регулирования его структуры и, следовательно, эффективности в зависимости от текущей ситуации на рынке.

Для оптимизации процесса андеррайтинга в работе сначала проводится его формализация путем разбиения на шесть последовательных шагов:

1. ввод сведений о заемщике/поручителе в базу данных банка

2. проверка предоставленных сведений

3. проверка соотношений и нормативов, установленных банком

4. сбор дополнительной информации о заемщике/поручителе и анализ всей совокупности имеющихся сведений

5. корректировка параметров кредита вместе с заемщиком (при необходимости)

6. принятие решения по кредиту.

Кроме того, введено понятие базового и дополнительного андеррайтинга. Базовый андеррайтинг включает в себя процедуры, выполнение которых необходимо для вынесения решения по кредиту (процедуры шагов №1, №3, №5 и №6). Дополнительный андеррайтинг включает в себя все остальные процедуры (процедуры дополнительных шагов №2 и №4). Для каждого шага описана возможность его автоматизации. Выявлено, что два существующих метода андеррайтинга - "ручной" андеррайтинг и андеррайтинг с использованием скоринга - отличаются наличием или отсутствием автоматизации шестого шага андеррайтинга. Банк может управлять андеррайтингом только путем регулирования дополнительных шагов (2-го и 4-го).

На основе проведенного в исследовании анализа» истории' скоринга, и современного уровня его развития показано, что прямое использование зарубежного опыта применения' скоринговых систем в РФ невозможно по следующим причинам:

- неразвитость института кредитных бюро и неприменимость статистических моделей оценки риска, основанных на их данных

- низкий объем рынка ИК и нехватка данных для адекватной работы стандартных скоринговых моделей

- различие в весах характеристик заемщика, входящих в скоринговые модели, и в самих характеристиках

- нестабильность поведения заемщиков.

В результате проведенного анализа двух существующих на сегодня в РФ методов андеррайтинга - "ручного" андеррайтинга и андеррайтинга с использованием скоринга - сделаны следующие выводы:

- будущее - за скоринговыми системами, со временем факторы, препятствующие их широкому распространению в РФ, будут преодолены, и даже дороговизна таких систем пе сможет долго сдерживать их распространения

- в ближайшие несколько лет большинство крупных ипотечных банков будут находиться на промежуточном этапе - в ситуации сбора данных для будущего внедрения полноценной скоринговой системы.

Чтобы частичного воспользоваться преимуществами полноценной скоринговой системы уже в ближайшие годы, предложено использовать процедуру прескоринга, частично автоматизирующую второй шаг и автоматизирующую третий шаг процесса андеррайтинга. Показано, что в настоящий момент времени, до накопления статистических данных, необходимых для внедрения полноценной скоринговой системы, оптимальной схемой андеррайтинга в РФ является применение "ручного" андеррайтинга, дополненного процедурой прескоринга.

Основным результатом диссертационной работы является построение в третьей главе модели поддержки принятия решения о выдаче кредита для подразделения банка, отвечающего за андеррайтинг ипотечных заемщиков. Построенная модель позволяет осуществить оптимальный выбор процедур дополнительного андеррайтинга, максимизирующий прибыль банка от выдачи ипотечных кредитов. В рамках модели получены следующие выводы.

1. Описаны возможные процедуры базового и дополнительного андеррайтинга. Для учета применимости процедур дополнительного андеррайтинга введены булевы переменные , такие, что переменная принимает значение 1, если соответствующая /-ая процедура применяется, и значение О-в противном случае. Набор значений переменных б/, однозначно определяет, какие именно процедуры дополнительного андеррайтинга будут применяться.

2. Введено строгое определение понятий тщательности и эффективности андеррайтинга ипотечных заемщиков. Под тщательностью Т понимается среднее время (в рабочих днях), затрачиваемое на применение дополнительных процедур- андеррайтинга. Под эффективностью Е - прирост средней вероятности не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки за счет применения дополнительных процедур андеррайтинга.

3. Получена зависимость средней прибыли от выдачи одного кредита от вероятности не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки. Для этого оценено математическое ожидание теоретической прибыли от выдачи одного кредита, средняя прибыль "хорошего" и "плохого" кредитов и вероятность того, что кредит окажется "плохим", т.е. вероятность дефолта. Для* оценки вероятности дефолта процесс выплаты ипотечного кредита рассматривается как однородная цепь Маркова с дискретным временем. Показано, что полученная зависимость является положительной, т.е. с ростом вероятности не совершить просрочки при отсутствии текущей просрочки растет и средняя прибыль от выдачи одного кредита.

4. Получена зависимость среднего числа выдаваемых за рабочий день кредитов от среднего времени рассмотрения заявки. Для этого банк рассматривается как СМО и методами теории массового обслуживания строится зависимость вероятности ухода из банка необслуженной заявки от среднего времени рассмотрения заявки. Показано, что полученная зависимость является отрицательной, т.е. с ростом среднего времени рассмотрения заявки среднее число выдаваемых за рабочий день кредитов уменьшается.

5. Получена зависимость средней прибыли, приносимой банку ипотечным кредитованием, от выбора процедур дополнительного андеррайтинга.

6. Предложен механизм оптимального выбора процедур дополнительного андеррайтинга, т.е. механизм принятия решения о том, какие именно дополнительные процедуры андеррайтинга следует использовать в текущий момент времени, удовлетворяющий следующим условиям:

1) предложенный механизм дает оптимальные значения переменных <Лг 5 в качестве критерия оптимальности выбрана максимизация средней прибыли, приносимой банку ипотечным кредитованием за единицу времени

2) значения переменных <3,, полученные в результате применения предложенного механизма, актуальны, т.е. вычисляются на основе текущих значений параметров модели отдела андеррайтинга

3) предложенный механизм подходит для использования в динамике, т.е. еженедельный или (при необходимости) ежедневный пересчет значений переменных (и необходимых для его осуществления параметров модели) поддается автоматизации и осуществляется за разумное время.

В отличие от предложенного механизма выбора процедур андеррайтинга, в настоящее время для банков в РФ типична ситуация, когда значение параметров с!, установлено заранее и зависит только от суммы кредита, в лучшем случае - от оценки сотрудником отдела андеррайтинга нужности соответствующих процедур.

Численные расчеты по верификации модели были проведены на примере данных ЮниКредит Банка о 130 ипотечных кредитах.

Построенная модель используется в работе группой кредитного анализа ЮниКредит Банка, акт о внедрении результатов диссертации в работу банка представлен в приложении 7.

Материалы диссертации были использованы в учебном процессе при преподавании курса "Проектный анализ" на экономическом факультете МГУ имени М.В. Ломоносова.

Полученные в результате исследования теоретические и практические выводы имеют актуальный для современной России характер и могут быть с успехом использованы как коммерческими банками - участниками рынка ИК, так и надзорными организациями.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Рощина, Янина Александровна, 2010 год

1. Нормативные документы и ресурсы интернета

2. Гражданский кодекс РФ Электронный ресурс. // http://wvvw.base.garant.ru/

3. Гражданский процессуальный кодекс Электронный ресурс. // http://www.base.garant.ru/

4. Жилищный кодекс Электронный ресурс. // http://www.base.garant.ru/

5. Закон о залоге Электронный ресурс. // http://wvvw.consultant.ru

6. ФЗ "Об ипотеке (залоге недвижимости)" Электронный ресурс. // http://www.consultant.ru

7. Сайт АИЖК Электронный ресурс.// http://www.ahml.ru

8. Сайт ЦБ РФ Электронный ресурс. //http://www.cbr.ru

9. Сайт Фонда "Общественное мнение" Электронный ресурс. //http://www.fom.ru

10. Сайт Федеральной службы государственной статистики Электронный ресурс. //http://wwvv.gks.ru

11. Ю.Сайт аналитического центра "Индикаторы рынка недвижимости" Электронный ресурс. //http://www.irn.ru

12. Сайт подпрограммы ФЦП "Жилище" Электронный ресурс. //http ://www .pvgo. ru

13. Информационно-Аналитический портал "Русипотека" Электронный ресурс. //http://www.rusipoteka.ru1.. Монографии и учебные пособия

14. Абричкина Г.Б. Инструментальные методы управления кредитными рисками регионального банка Текст. / Дис. . канд. экон. наук : 08.00.05, 08.00.13 .- Воронеж, 2004. 156 с.

15. Балабанов И.Т. Деньги и финансовые институты Текст. / И.Т. Балабанов, О.В. Гончарук, H.A. Савинская СПб.: Питер, 2000. - 224 с.

16. Банки и банковское дело: Учеб. пособие для вузов Текст. / Под ред. И.Т. Балабанова. СПб.: Питер, 2002. - 302 с.

17. Бузова И.А. Коммерческая оценка инвестиций Текст. / И.А. Бузова, Г.А. Маховикова, В.В. Терехова. СПб. : Питер, 2004.-432 с.

18. Бузырев В.В. Экономика строительства Текст. / В.В. Бузьтрев, А.П. Суворова, И.В. Федосеев, Н.В. Чепаченко М.: Академия, 2010 - 336 с.

19. Быстров JI.B. Пластиковые карты Текст. / 5-е изд., перераб. и доп. / JI.B. Быстров, A.C. Воронин, А.Ю. Гамольский. М. : БДЦ-пресс, 2005. - 624 с.

20. Валравен К.Д. Управление рисками коммерческого банка Текст. : К.Д. Валравен. Мировой банк реконструкции и развития.- М.: Наука, 1993.

21. Васильева Н.В. Организация эксплуатации объектов жилой недвижимости. Учебно-методическое пособие к спецкурсу поспециализации «Экономика недвижимости» Текст. / Н:В. Васильева: -СПб.: СпбГУ, 1999:

22. Вдовин В.А, Крестьянский поземельный банк (1883-1895 гг.) Текст. /

23. B.А. Вдовин: М., 1959. - 107 с.

24. Волошин Г.Я: Методы оптимизации в экономике Текст. / Г.Я. Волошин. М. : Дело и сервис, 2004. - 320 с. ^

25. Галиц JI. Финансовая«инженерия: инструменты и способы управления финансовым риском Текст. / JI. Галиц. М. :ТВП; 1998. - 600»с.

26. Гилл Э. Коммерческие банки Текст. / Э. Гилл, Р. Коттер, Э. Рид. М. : Прогресс, 1983; -504 с.

27. Горемыкин В.А. Экономика недвижимости Текст. : учебник, 5 изд., перераб. И доп. / В.А. Горемыкин. М. : Высшее образование, 2008. -808 с.

28. Грачева М.В. Риск-менеджмент инвестиционного проекта Текст. / Под ред. М.В. Грачевой, А.Б. Секерина. — М.: Юнити, 2009. — 544 с.

29. Гриненко C.B. Экономика недвижимости Текст. : конспект лекций /

30. C.B. Гриненко. Таганрог : ТРТУ, 2004. - 100 с.

31. Довдиенко И.В. Формирование экономического механизма управления рынком жилой недвижимости : Дис. . д-ра экон. наук : 08.00.05 : М., 2005. -383 с.

32. Ендовицкий Д.А. Анализ и оценка кредитоспособности заемщика Текст. / Д.А. Ендовицкий, И.В. Бочарова М.: КНОРУС, 2008. - 264 с.

33. Кельберт М.Я. Вероятность и статистика в примерах и задачах. Том II. Марковские цепи как отправная, точка теории случайных процессов и их приложения Текст. / М.Я. Кельберт, Ю.М. Сухов. М. : МЦНМО, 2009.-295 с.

34. Лаврушин О.И. Банковское дело: современная система кредитования Текст. : учебное пособие / О.И. Лаврушин, О.Н. Афанасьева, С.Л. Корниенко. М. : КНОРУС, 2006. - 256 с.

35. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений Текст. / О.И. Ларичев. М. : Логос, 2002. - 392 с.

36. Максимов С.Н. Девелопмент (развитие недвижимости) организация, управление, финансирование Текст. / С.Н. Максимов. - СПб. : Питер, 2003. -256с.

37. Матвеев. В.Ф. Системы массового обслуживания Текст. / В.Ф. Матвеев, В.Г. Ушаков. М. : МГУ, 1984. - 240 с.

38. Зб.Озиус М.Е. Банковское дело и финансовое управление рисками Текст. / М.Е. Озиус, Б.Х. Путнам: пер. с англ. Вашингтон, Ин-т экономического развития Мирового банка, 1992. - 350 с.

39. Павлова И.В. Ипотечное жилищное кредитование Текст. / И.В.Павлова. М. : БДЦ-пресс, 2004. - 272 с.

40. Панибратов Ю.П. Муниципальное управление и социальное планирование в строительстве Текст. : учебное пособие / Ю.П. Панибратов, А.Н. Ларионов, Ю.В. Иванова. М. : АкадемияИЦ, 2008. - 252 с.

41. Панова Г.С. Кредитная политика коммерческого банка Текст. / Г.С.Панова. М. : ДиС, 2006. - 464 с.

42. Проблемы анализа и управления рисками в деятельности кредитных организаций Текст. : Материалы семинара 15 ноября 2001 г. / Фин. акад. при Правительстве РФ. М.: МАКС Пресс, 2001. - 280 с.

43. Разумова И.А. Ипотечное кредитование Текст. / И.А. Разумова. -СПб.: Питер, 2005. 208 с.

44. Рид Э. Коммерческие банки Текст. / Э. Рид, Р. Коттер, Э. Гилл, Р. Смит. М.: Космополис, 1991. - 540 с.

45. Руководство по кредитному скорингу Текст. / Под ред. Э. Мэйз ; Науч. ред. Д.И. Вороненко. Минск, Гревцов Паблишер, 2008. - 464 с.

46. Саати Т. Аналитическое планирование: Организация систем Текст. / Т. Саати, К. Керне. М. : Радио и связь, 1991. - 224 с.

47. Савинская H.A. Системообразующая роль банковского надзора в обеспечении эффективной деятельности кредитных организаций Текст. : H.A. Савинская. СПб. : СПбГУЭФ, 2001. - 47 с.

48. Севрук В.Т. Риски финансового сектора Российской Федерации Текст. : практическое пособие / В.Т. Севрук. М. : Финстатинформ, 2001. -175 с.

49. Селюков В.К. Управление рисками. Ипотечная сфера Текст. / В.К. Селюков, С.Г. Гончаров. М. : МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. - 360 с.

50. Стерник Г.М. Анализ рынка недвижимости для профессионалов Текст. / Г.М. Стерник, С.Г. Стерник. М. : Экономика, 2009. - 608 с.

51. Уланов C.B. Скоринговые модели и средства управления рисками для поддержки принятия кредитных решений : Дис. . канд. экон. наук : 08.00.13, 08.00.10 / Уланов C.B. Ижевск, 2007. - 152 с.

52. Цылина F.Ä. Ипотека:, жилье в кредит Текст.! / Е-А- Цылина. М. : Экономика, 2001. — 358 е.:

53. Чаднов Р.В. Алгоритмы: построения выпуклых оболочек и их;, применение в ГИС и САПР Текст. : дипломная работа / Р.В. Чаднов. -Томск : Томский государственный университет, 2004. 61 с.

54. Чекалин B.C. Стратегическое управление, в городском? хозяйстве: Текст. : учеб. пособие:/ BíC. Чекалиш- СПб : СПбГИЭА, 2001. 135:с.,

55. Човушян Э.О. Управление риском; и устойчивое развитие Текст. : учеб. пособие для экош-ВУЗов;/ Э.О. Човушяш.—''-М.: РЭА им: Г.В; Плеханова, 1999.-528 с. '

56. Шеремет А. Д. Методика финансового анализа Текст. : учеб. и практ. пособие / А. Д. Шеремет, Р. С. Сайфулин, Е. В. Негашев. М; : ИНФРА-М, 2001. - 207 с.

57. Щербакова H.A. Экономика недвижимости Текст. : учебное пособие / H.A. Щербакова. Ростов н/Д : Феникс, 2002. - 320 с.

58. Щетинин Я.В. Спрос на ипотечные кредиты Текст. / Я.В. Щетинин. -М.: БДЦ-пресс, 2006. 216 с.1.I. Периодические издания

59. Биета, Ф. Поведенческие риски в финансовом секторе экономики Текст. / Ф. Биета, Г. Мильде, С. Смилянец. ЭКО : Экономика и организация промышленного производства: Всероссийский экономический журнал. - 2007. - № 1. - с. 148-158.

60. Галасюк В.В. Об определении понятия «платежеспособность» в свете концепции CCF Текст. / В.В. Галасюк, A.B. Вишневская-Галасгок, В.В. Галасюк. Фондовый рынок. - 2003; - № 13. - с: 26-33.

61. Гусева К. Ы. Долгосрочное кредитование как метод интеграции банковского и промышленного капиталов Текст. / К.Н. Гусева. -Деньги и кредит. 2000. - № 7. - с. 16-22.

62. Гусева К. Н. Истоки становления и перспективы развития российского рынка долгосрочных кредитов Текст. / К.Н. Гусева. Деньги и кредит. - 1999. -№ 6.-с. 29-36.

63. Максутов Ю.Г. Скоринг: возможности и ограничения Текст. / Ю.Г. Максутов. Банковское дело в Москве. — 2003.- №121

64. Максутов Ю.Г. Ценообразование на кредитные продукты -составляющая .кредитной?политики;коммерческого банка,Текст. / Ю.Г. Максутов. Финансы. 2003. - №3. - с. 24-27

65. Мазунин А. Ипотека пробивает брешь в капитале банков Текст. / А. Мазунин, Е. Пашутинская. Газета "Коммерсантъ". - 2009. - №34 (4089).

66. Наумов/ М.Ф. Экономический скоринг: баланс интересов бизнеса и государства Текст. / М.Ф. Наумов. Фин. менеджмент. - 2005. - № 1. -с. 94-104.

67. Расторгуев В.В. Технология data mining для анализа данных в методиках кредитного скоринга Текст. / В.В. Расторгуев. Банковские технологии. - 2003. - № 11. - с. 14-18

68. Спрысков Д. Управление рисками розничного кредитования путем построения скоринговых моделей Текст. / Д.Спрысков. Банковские услуги. - 2005. - № 1. - с. 25-27.

69. Строев A.A. Внедряем кредитный скоринг Текст. / A.A. Строев. -Расчеты и операционная техника в коммерческом банке. — 2004. №4.1.. Монографии и учебные пособия на иностранном языке

70. Argenti J. Corporate Collapse the causes and symptoms. - London: McGraw-Hill, 1976. - 190 p.

71. Chandler G.G., Coffman J.Y. A Comparative Analysis of Empirical vs. Judgmental Credit Evaluation. Journal of Retail Banking, 1(2). - US : Thomson Financial Inc., 1979. - p. 15-26.

72. Churchill G.A., Nevin J.R., Watson R.R. The role of credit scoring in the loan decision / Credit World, March, 1977.

73. Gruenstein J. Predicting Residential Mortgage Defaults / J. Gruenstein / American Real Estate and Urban Economics meeting, January, 1995.

74. Henley W. E. Statistical aspects of credit scoring. Ph.D. thesis / Open University, 1995.

75. The internal rating-based approach/ Consultative Document. Basel Committee on Banking Supervision, January 2001.

76. Thomas L.C. A survey of Credit and Behavioural Scoring / University of Edinburgh. 1999.

77. Thomas L.C. Methodologies for classifying applicants for credit. Statistics in Finance. London : Arnold, 1998. - p. 83-103.

78. Lewis E.M. An Introduction to Credit Scoring / E.M. Lewis. San Rafael: The Athena Press, 1992.

79. Myers J.H., Forgy E.W. The development of numerical credit evaluation systems. Journal of American Statistical Association, September 1963.

80. Myers J.H. Predicting credit risk with a numerical scoring system. Journal of Applied Psychology, 47, 1963. -p.348-352.

81. Myers J.H., Cordner W. Increase credit operation profits. Credit World, 1957. -p.12-13.

82. Tam K.Y. Neural Network Model and the Prediction of Bank Bankruptcy. -Management Science, 19, 1991.-p.429-445.