Biroul Istoriilor de Credit instrument eficient pentru sporirea

Report
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
curenţi ai căror statut reciproc exclusiv de client BUN sau
RĂU este cunoscută sau poate fi estimat cu precizie.
Profilul detaliat al debitorilor la momentul cererii de
împrumut este cunoscut.
Legătură statistică între caracteristicile
profilul debitorilor şi statutul lor (bun sau
rău)
ALGORITMUL DE SCORING:
(FORMULA)
a.) eşantionul utilizat la crearea algoritmului
Generat pe baza eşantionului a) şi testat
pe baza eşantionului b). Algoritmul este
comparat cu un eşantion al solicitanţilor
refuzaţi.
b.) eşantionul de testare a algoritmului
Clienţi BUNI
C
O
N
T
R
O
L
Clienţi RĂI
Refuzaţi
Formula dă un scor
UTILIZAREA:
PRAGUL (DE RENTABILITATE):
Solicitanţii sunt
evaluaţi şi sunt
acceptaţi sau
respinşi
Determinarea unei limite de scor pe
baza analizei de profitabilitate a
creditelor bune şi a pierderilor generate
de creditele neperformante
www.lisim.com
DISTRIBUŢIA:
Aplicarea algoritmului
pe eşantionul de testare
ne dă distribuţia
clienţilor buni şi răi pe
diferite niveluri de scor
Suprapunerea produselor de credit
Microfinanţare
Retail
Business
•Micro întreprinzătorii operează deseori în sectorul
semi- sau neoficial;
•Documentele contabile au puţină relevanţă;
•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
Total celor răi
credit
Buni
Răi
linie
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
biroului istoriilor de credit
601 - 750
910
127
1,037 11.3%
12.2%
751 - 800
1,318
102
1,420 15.5%
7.2%
Analiză, consultarea biroului
Mediu
istoriilor de credit
801 - 850
1,387
64
1,451 15.8%
4.4%
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
Cra. 13 No. 98 - 70
Bogota,
COLOMBIA
+57-1-6022020
[email protected]
www.lisim.com
Calle Donatello
206
San Borja, Lima,
PERU
+51-1-7185062
San Borja 816-I Col. del
Valle Delegacion
Benito Juarez,
CP:03100
Mexico D.F., MEXICO
+52-55-84219469
[email protected]
www.lisim.com
Fondată
1996

similar documents