Get documents about "Biroul Istoriilor de Credit instrument eficient pentru sporirea
Document Sample
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
- Consultant, LiSim
- Cercetător, Catedra Microfinanţare a Şcolii Superioare de
Comerţ din Dijon
Chişinău, 27 mai 2011
Echilibristica în creditare
sau dilema clasică a “acordării creditelor”
• Riscul de credit vs. costul de oportunitate;
• Implicaţiile asimetriei informaţiei;
• Costul lipsei informaţiilor veridice şi a garanţiilor
(în cazul întreprinderilor micro şi IMM-urilor)
Riscurile în problema acordării creditelor
Riscul de credit Riscul de oportunitate
Falimentul Cifra de afaceri
creditul este refuzat
creditul este acceptat
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
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)
În 2001 George Akerlof, Michael Spence şi Joseph Stiglitz primesc Premiul
Nobel in Economie pentru "analiza pieţelor cu informaţie asimetrică”.
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 credit
Arată 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: ANALIZA MULTIVARIABILĂ :
Două eşantioane reprezentative de debitori recenţi sau Legătură statistică între caracteristicile
curenţi ai căror statut reciproc exclusiv de client BUN sau profilul debitorilor şi statutul lor (bun sau
RĂU este cunoscută sau poate fi estimat cu precizie. rău)
Profilul detaliat al debitorilor la momentul cererii de
împrumut este cunoscut.
ALGORITMUL DE SCORING:
a.) eşantionul utilizat la crearea algoritmului (FORMULA)
Generat pe baza eşantionului a) şi testat
pe baza eşantionului b). Algoritmul este
b.) eşantionul de testare a algoritmului comparat cu un eşantion al solicitanţilor
refuzaţi.
Clienţi BUNI Clienţi RĂI Refuzaţi Formula dă un scor
C UTILIZAREA: PRAGUL (DE RENTABILITATE): DISTRIBUŢIA:
O Aplicarea algoritmului
N
T
Solicitanţii sunt Determinarea unei limite de scor pe pe eşantionul de testare
R evaluaţi şi sunt baza analizei de profitabilitate a ne dă distribuţia
O acceptaţi sau creditelor bune şi a pierderilor generate clienţilor buni şi răi pe
L respinşi de creditele neperformante diferite niveluri de scor
www.lisim.com
Suprapunerea produselor de credit
Microfinanţare •Micro întreprinzătorii operează deseori în sectorul
semi- sau neoficial;
•Documentele contabile au puţină relevanţă;
Retail Business •Activele au un slab potenţial de a servi ca garanţii;
•Măsurările cantitative reale trebuie estimate
•Măsurările calitative au importanţă sporită
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.
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
Costul informaţiei (suplimentare) impune un nou
raţionament instituţiilor bancare:
Cumpărăm dacă utilitatea informaţiei > costul ei.
Diapazonul Clienţi Clienţi Total pe % Proporţia Riscul de
Acţiune
de Scor Buni Răi linie Total celor răi credit
0 - 400 430 655 1,085 11.8% 60.4% Înalt Refuz
401 – 600 901 226 1,127 12.3% 20.1% Analiză avansată, consultarea
Ridicat
601 - 750 910 127 1,037 11.3% 12.2% biroului istoriilor de credit
751 - 800 1,318 102 1,420 15.5% 7.2% Analiză, consultarea biroului
Mediu
801 - 850 1,387 64 1,451 15.8% 4.4% istoriilor de credit
851 - 900 1,492 26 1,518 16.5% 1.7%
Redus Verificare, acceptare
901 - 950 898 12 910 9.9% 1.3%
951 - 1000 625 4 629 6.9% 0.6% Scăzut Acceptare imediată
TOTAL 7,961 1,216 9,177 100% 13%
www.lisim.com
Rolul scoringul în ciclul de creditare
Credite noi
Credite consecutive
Marketing Credite cu probleme
www.lisim.com
Mulţumiri pentru atenţie!!!
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)
LiSim LiSim Peru LiSim Mexico LiSim Moldova Fondată
1996
Cra. 13 No. 98 - 70 Calle Donatello San Borja 816-I Col. del vbumacov@lisim.com
Bogota, 206 Valle Delegacion
COLOMBIA San Borja, Lima, Benito Juarez,
+57-1-6022020 PERU CP:03100
info@lisim.com +51-1-7185062 Mexico D.F., MEXICO
www.lisim.com +52-55-84219469
www.lisim.com
