Модель оценки вероятности взыскания задолженности

Методические рекомендации по оценке рыночной стоимости прав требования задолженности


2.1. Возможность рыночного оборота прав требования задолженности установлена ст. 388 [1]. В соответствии с положениями ст. 5 [2] объект оценки может быть сформирован как «права требования по. договору …». 2.5. При обеспечении Задолженности залогом в отчете об оценке приводится его описание с учетом требований профильного ФСО для оценки соответствующего вида объектов оценки (например, если предметом залога является земельный участок – ФСО №7) и принципа существенности (с уменьшением доли стоимости залога в общей сумме задолженности влияние данной информации на результат оценки снижается).

Скоринговые модели


Скоринг взыскания — техника эффективного определения профиля должников. Поведенческие модели обычно более точны и надежны, чем скоринг заявок в процессе принятия решения, поскольку используют внутренние объективные данные. Качественный скоринг взыскания позволяет повысить уровень сборов, а так же снизить операционные издержки и резервы. На этапе принятия решения Позволяет оценить объём портфеля в работе в просрочке 1-30 Оптимизирование затрат, выделяя клиентов с высокой вероятностью самопогашений, используя более дешёвые инструменты взыскания. Позволяет дифференцировать стратегию для разных риск сегментов для уменьшения первого roll-rate Оценка динамики профиля клиентов выходящих в просроченную задолженность Финансовый эффект Снижение выходов в просроченную задолженность Сокращение резервов Снижение операционныхрасходов на pre-collection На этапе принятия решения Оценка вероятности взросления просрочки и перехода в следующий бакет Планирование ресурсов для работы Планирование резервов Приоритезация работы с должниками внутри одного бакета просроченной задолженности Финансовый эффект Снижение выходов в просроченную задолженность 90+ Снижение резервов и списаний по портфелю На этапе принятия решения Оценка вероятности осуществления платежа клиентом на поздней стадии просроченной задолженности Прогноз сборов Выделение сегментов поздней просрочки для передачи в коллекторских компаниях Финансовый эффект Увеличение сборов просроченной задолженности Восстановление резервов по просроченным кредитам на поздней стадии Снижение затрат на позднее взыскание На этапе принятия решения Сегментация портфеля для передачи в коллекторских компании Определение наиболее эффективных компаний Прогноз сборов от коллекторских компаний Финансовый эффект Увеличение взыскания (recovery rate) по портфелю переданному в коллекторских компании На этапе принятия решения Оценка вероятности погашения в случае применения инструмента Финансовый эффект Снижение расходов на ресурсы взыскания: люди, телефонные линии, выезды На этапе принятия решения Оценка вероятности дефолта заемщика в случае проведения процедуры реструктуризации Быстрое принятие решений по клиентам с очень высоким риском Дифференциация процесса принятия решений по реструктуризации Планирование объема резервов по портфелю Финансовый эффект Снижение объема создаваемых резервов по портфелю реструктуризации На этапе принятия решения Сегментация портфеля для выездного взыскания Выделения профиля клиентов, для которых работает выездное взыскание Выделение сегментов, которые Банк не умеет взыскивать самостоятельно для передачи в коллекторских компании Финансовый эффект Снижение расходов на стадии позднего взыскания Увеличение сборов по профильным клиентам На этапе принятия решения Сегментирование клиентов переданных на судебное взыскание по вероятности возврата Приоритезация передачи дел в суд Планирование объема сборов Выделение сегмента с низкой вероятностью судебного взыскания для передачи/продажи третьим лицам Финансовый эффект Увеличение взыскания (recovery rate) по портфелю переданному на судебное взыскание Экономия расходов на получение судебных решений Скоринг для управления портфелем – это набор инструментов для оценки благонадёжности заёмщика в текущем кредитном портфеле банка.

Модель оценки вероятности взыскания задолженности


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. Джеймс Дж.

Также следует отметить, что обратная ипотека существует достаточно давно и успешно, чем объясняется возможность применения ее в России. В статье рассматриваются исторические аспекты развития обратной ипотеки в странах Западной Европы, Азии, а также в США, Канаде и Австралии. В связи с экономически нестабильной ситуацией в стране компании вынуждены искать новые источники финансирования. В данной статье рассматривается инновационный инструмент финансирования, который занимает промежуточное положение между заемным и собственным капиталом компании.

Существует множество разнообразных методик анализа массивов данных, в основе которых лежит инструмент, позволяющий рассчитывать любые показатели, применяемые в моделировании/прогнозировании/оценке вероятности события. Внедрение инструмента углубленной аналитики IBM SPSS. Интеграция инструмента в ИТ-среду и построение аналитической витрины, на базе которой строятся модели. Обучение использованию инструмента, чтобы сотрудники Заказчика самостоятельно могли строить прогнозные модели, анализировать информацию компании. С какой вероятностью какой клиент купит продукт, если ему позвонить или отправить смс? Кому позвонить/отправить имейл/смс, чтобы увеличить депозитный портфель на 20%? Какой компании предложить зарплатный проект, чтобы увеличить долю зарплатников в банке на 30%? Какому заемщику давать кредит, какому – не давать? Какие клиенты уйдут в течение ближайшего месяца/квартала/полугода? В какой момент времени и на какую сумму необходимо пополнить данный банкомат наличностью? Какой товар рядом с каким выставить в магазине? Какое индивидуальное предложение сделать 300 000 клиентам, чтобы каждый из них приобрел хотя бы один товар/услугу? Любые другие на основе имеющихся данных. Как определить мошеннические операции сотрудников? Как определить мошенников-клиентов? Любые другие, где требуется применение технологии data mining. Жизненная ценность клиента (CLV) – понимание доходности клиента, которая обеспечивает формирование правильной стратегии работы с клиентом.

Оценка риска вероятности банкротства с помощью logit-моделей


Непрерывность финансовой деятельности заключается в стабильной работе компании в будущем, а также в недопущении возникновения неблагоприятных ситуаций для финансового состояния в текущем периоде. Финансовая оценка риска банкротства организации позволяет спрогнозировать вероятность наступления кризисной ситуации, а также позволяет компании своевременно принять необходимые бизнес-решения для ее устранения. Глобальный финансовый кризис показал, что даже лучшие международные компании должны постоянно следить за своим финансовым положением и анализировать финансовую устойчивость.

10 типичных ошибок при выборе тренера для обучения взыскателей


Однако безусловный минус такого формата — минимальная усвояемость материала, поскольку знания не отрабатываются на практике. СДО может быть приемлемым только в дополнение к другим форматам обучения. Многие компании слишком рассчитывают на наставничество, которое часто используется для обучения сотрудников на рабочем месте. Однако оно не дает желаемой отдачи, чаще всего из-за неправильной организации процесса и неумения, а часто и нежелания наставников обучать. Многие компании, которые обучают менеджеров по продажам и других специалистов, пытаются сейчас выйти на рынок взыскания, поскольку он кажется им перспективным. Они переименовывают и приспосабливают свои программы, однако тренинг по проблемным клиентам и тренинг по обучению коллекторов — все-таки разные вещи.

Помимо вышесказанного, за прошедшие десять-пятнадцать лет, ранок ипотечных кредитов переформировался из, по сути, «ломбардного» кредитования по принципу «деньги против залога недвижимости», в цивилизованное мероприятие, которое осуществляется с использованием принципов оценки рисков на основе статистических данных, приобретенного кредитными организациями опята и т.д [1-3]. Поскольку кредитный риск составляет наибольшую долю совокупных рисков кредитных организаций, поэтому именно от качества оценки и управления кредитным риском во многом зависит финансовое положение и жизнеспособность как отдельно взятой кредитной организации, так и всей банковской системы в целом.Поэтому центральное место в риск-менеджменте кредитной организации занимает проблема оценки вероятности дефолта как наиболее неблагоприятной реализации кредитного риска [4]. По данным Центрального Банка России [13] и Агентства Ипотечного Жилищного Кредитования (АИЖК) [14] за первые три месяца 2015 года выдано 135 184 ипотечных кредита на общую сумму 218,1 млрд рублей, что на 32% ниже уровня января-марта 2014 года в количественном и на 35% — в денежном выражении.

Оценка вероятности банкротства предприятия-заемщика


Банкротство организации является результатом развития ее кризисного финансового состояния, когда заемщик проходит путь от эпизодической до устойчивой неспособности удовлетворять требования кредиторов.

Следует сказать, что кризис является неизбежным процессом в развитии любой системы, в частности, предприятия, что обязательно должны помнить банки, выдавая кредит на первый взгляд успешному предприятию.

Edit