СКОРИНГОВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ФИНАНСОВЫХ ПОТОКОВ ОТ ВЗЫСКАНИЯ

Т. И. Григорчук, З. В. Максименко, Л. Ф. Розанова, Г. Р. Бикбулатова

Аннотация


Резкий рост просроченной задолженности по розничному кредитованию – в настоящее время одна из важнейших проблем финансово-кредитной системы, как России, так и западных стран. Оптимизировать деятельность по взысканию долгов возможно с помощью систем коллекторского скоринга. В статье рассматривается одна из основных задач коллекторского скоринга – оценка финансовых потоков от взыскания задолженности и вероятности ее взыскания. Предложено решение с применением модели Тобит-II, позволяющее определить вероятность того, что заемщик будет производить выплаты по долгу, разделить должников на группы плательщиков/не плательщиков и оценить вероятную сумму взыскания с каждого должника. Выявлены показатели, оказывающие наибольшее влияние на вероятность возврата долга (количество поручителей, срок кредита, регион проживания, пол должника и др.). В результате классификации выделена категория клиентов, которые не будут возвращать долг. Для остальных должников на основе линейной модели рассчитывается ежемесячная вероятная сумма взыскания. Результаты исследования могут служить обоснованием для планирования работы с должником, позволят выявить безнадежные долги, и в соответствии с этим эффективно перераспределить коллекторские ресурсы и снизить операционные издержки по взысканию.


Ключевые слова


collection;collection financial flows;Heckit method;scoring;tobit II model;взыскание;модель Тобит II;скоринг;финансовые потоки от взыскания;Хэкит метод

Полный текст:

PDF

Литература


Джеймс Дж. Хекман. Смещение селективной выборки как ошибка спецификации // Прикладная эконометрика. 2013. №31(3). С. 129-137.

Оптимизация работ по взысканию проблемной задолженности для управления деятельностью коллекторского подразделения/агентства / Лакман И.А. [и др.] // Евразийский юридический журнал. 2015. № 4 (83). С. 139-142.

Логистическая регрессия и ROC-анализ - математический аппарат. URL: http://www.basegroup.ru/library/analysis/regression/logistic/

Максименко З.В., Лакман И.А., Розанова Л.Ф. Информационная поддержка формирования стратегии взыскания просроченной задолженности на основе коллекторского скоринга // Информационные технологии и системы: Тр. /Четвертой Междунар. науч. конф./ Отв. ред. Ю. С. Попков, А.В. Мельников. Челябинск, 2015. С. 139-140.

Михмель П.С., Довгий Н.В. Коллекторский скоринг // Банковское дело. 2013. №2. С.65-71.

Носко В.П. Эконометрика для начинающих (Дополнительные главы). М.: ИЭПП, 2005. 379 с.




DOI: http://dx.doi.org/10.17122/ogbus-2015-5-630-655

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.