Methods for evaluating the creditworthiness of borrowers | Aizņēmēju maksātspējas novērtēšanas metodes

Английский. The Internal Rating Based Approach (IRB) of the Basel Capital Accord allows banks to use their own rating models for the estimation of probabilities of default (PD). The objective of this research is to present mathematical-statistical methods of creditworthiness evaluation usage at banks, describe technical issues of scoring model development for each of methods, and analyse their advantages and disadvantages. The most widely used models to forecast default include parametric methods such as discriminatory analysis, regression analysis and non-parametric methods such as decision trees, neural networks, expert systems, support vector machines and others. The authors are trying to classify all kinds of methods used for credit risk evaluation. This article opens all technical issues of each method and shows the difference in practical applications, but it does not attempts to evaluate which method is better. The authors have used a comparative analysis to show that in practice it is possible to use other methods excluding regression and discriminant analyses. The advantage of credit scoring models certainly will help banks meet the next wave in Latvian’s consumer loans and mitigate default risks.

Латышский. Balstoties uz Basel Capital Accord un Internal Rating Based (IRB) pieeju, komercbankām ieteikts izmantot savus iekšējos reitinga modeļus, lai novērtētu saistību nepildīšanas varbūtību (PD). Savukārt, praksē PD izmantota ne tikai, lai aprēķinātu iekšējā kapitāla prasības, bet arī, lai pieņemtu lēmumu par kredīta izsniegšanu, lai novērtētu potenciālā aizņēmēja maksātspēju. PD ir iespējams aprēķināt izmantojot matemātiskus modeļus, kurus sauc par skoringa modeļiem. Šī pētījuma mērķis ir sniegt atvērtu analīzi par matemātiski-statistiskām metodēm maksātspējas novērtēšanai, aprakstīt aprēķināšanas metodoloģiju katrai no metodei, un analizēt priekšrocības un trūkumus. Vēsturiski visplašāk izmantotie modeļi, maksātspējas novērtēšanai bija tādas parametriskas metodes kā dispersijas un regresijas analīze. Bet finanšu matemātikas attīstības gaitā sāk rasties jaunas neparametriskas metodes tādas kā lēmumu koki, neironu tīkli, ekspertu sistēmas, vektora mašīnas un daudzi citi. Autori klasificē metodes, kas bija pieejamas zinātņu literatūrā un kas tika izmantotas, lai novērtētu aizņēmēja maksātspēju. Izanalizējot ap 50 zinātniekos rakstus, autori, izmantojot salīdzinošas analīzes paņēmienu, izveidojuši tabulu, kurā tika salīdzinātas 5 visbiežāk izmantotās metodes. Balstoties uz to autori secinājuši, ka neparametriskas metodes biežāk uzrāda lielāku novērtēšanas precizitāti nekā parametriskas metodes, tāpēc ir vērts izmantot ne tikai tādas pazīstamas parametriskas metodes kā regresijas un dispersijas analīze, bet arī neparametriskas metodes. Autori uzskata, ka pilnveidotie skoringa modeļi palīdzēs Latvijas komercbankām būt gatavām strādāt ar nākamo kreditēšanas vilni, jo ar skoringa modeļiem ir iespējams pareizi novērtēt un regulēt potenciālo aizņēmēju plūsmu, kā arī vienlaicīgi samazināt saistību nepildīšanas varbūtību.