Bibliographic Details
| Title: |
Methods of preparing for the development of a scoring model for P2P lending |
| Source: |
Вестник МИРБИС. :128-139 |
| Publisher Information: |
MIRBIS Institute, 2019. |
| Publication Year: |
2019 |
| Subject Terms: |
Р2Р-кредитование, ожидаемые потери, expected losses, credit risk, скоринговые системы, кредитный риск, scoring systems, probability of default, вероятность дефолта, рейтинг заемщика, P2P loans, borrower rating |
| Description: |
Актуальность выбранной темы заключается в том, что в современном мире роль технологий и альтернативных методов осуществления банковских услуг непрерывно растет. Конкуренция между различными банками обостряется, и возникает необходимость прибегать к все более рискованным методам ведения бизнеса. Цель работы - разработать принципы оценки базы заемщиков для Р2Р-кредитования. Данная статья направлена на раскрытие основных показателей функционирования Р2Р-кредитования. Ведущим подходом к исследованию данной проблемы является анализ эконометрических и финансовых параметров банков, предоставляющих услугу Р2Р-кредитования (на примере компании «Lending club»), что позволяет комплексно рассмотреть существующие проблемы в данной отрасли. Методология по расчету кредитного риска была адаптирована для Р2Р-кредитования, раскрыты основные параметры, влияющие на кредитный риск, рассчитаны существенные и несущественные показатели вероятности дефолта, предложена усовершенствованная методика по оценке качества заемщика на основе скоринговой модели. Материалы статьи представляют практическую ценность для банковских организаций и других финансовых учреждений, которые могут применять указанную модель для предоставления новой услуги.В результате расчетов удалось определить средний показатель кредитного риска для Р2Р-платформы. Он оказался выше показателя традиционных банков (17 % против 5 %). Это свидетельствует о высоких рисках при предоставлении кредитов заемщикам. Для сокращения математического ожидания потерь были предложены методологические рекомендации по созданию новой усовершенствованной скоринговой модели, а также при помощи эконометрических моделей были проанализированы основные переменные, влияющие на вероятность дефолта. Самыми существенными оказались категории кредитного рейтинга заемщика, ставки процента, FICO. Именно их и необходимо учитывать при создании скоринговых моделей, предоставляя им более высокий весовой коэффициент. |
| Document Type: |
Article |
| Language: |
Russian |
| ISSN: |
2411-5703 |
| DOI: |
10.25634/mirbis.2019.1.16 |
| Accession Number: |
edsair.doi...........b9d5c64214eb0c2625a6b9d6f5744853 |
| Database: |
OpenAIRE |