Biroul Istoriilor de Credit instrument eficient pentru sporirea
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, Li. Sim - 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 ØMetodologie elaborată în SUA, bazele puse în 1941 (70 de ani) de David Durand ØA devenit un standard în creditarea retail în majoritatea ţărilor dezvoltate ØDin anii 1990 se aplică progresiv creditării IMM-urilor şi microîntreprinderilor ØEste un instrument de ajutor în problema luării deciziei de creditare a solicitanţilor (populaţie masivă şi omogenă) ØAre 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 ØAlgoritmul (formula, scorecardul) este generat utilizând analiza multivariabilă (tehnică statistică, deci obiectivă) ØPrezumţia: 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) 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 ALGORITMUL DE SCORING: (FORMULA) 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 Profilul solicitantului: • 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 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 Li. Sim 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 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 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 Li. Sim: Columbia: Bancolombia, Banco de Bogota, EPM, Movistar, Codensa, Banco Agrario… Mexic: Banco Santander, Banco Azteca – Elektra, Finrural, Fin. Comun… 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) Li. Sim Peru Li. Sim Mexico Li. Sim Moldova Cra. 13 No. 98 - 70 Bogota, COLOMBIA +57 -1 -6022020 info@lisim. com 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 vbumacov@lisim. com www. lisim. com Fondată 1996
- Slides: 14