Docstoc

Biroul Istoriilor de Credit instrument eficient pentru sporirea

Document Sample
Biroul Istoriilor de Credit instrument eficient pentru sporirea Powered By Docstoc
					                     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

				
DOCUMENT INFO
Shared By:
Categories:
Tags:
Stats:
views:9
posted:1/23/2013
language:Romanian
pages:14