к.э.н. Довгий Н.В.
ОАО «Первое коллекторское бюро», Начальник управления инвестиционного
анализа
д.э.н. Резников А.В.
Московский государственный университет
экономики, статистики и информатики. Влияние регионального фактора на уровень
платёжеспособности должника
Качество управления портфелем проблемной
задолженности во многом зависит от точности прогнозирования платёжеспособности
должника. Если в качественном кредитном портфеле нормальной долей считается до
5-8% проблемных должников с непредсказуемым поведением, то в проблемном
портфеле ситуация диаметрально противоположна ― доля долгов со
стабильными платежами в нём составляет до 3-5%. По этой причине прогнозирование
поведения и уровня платёжеспособности должников по новым портфелям становится
для коллектора серьёзной проблемой. Решение её возможно лишь путём
использования либо статистики по лучшим практикам, либо, что бывает чаще,
наработкой собственного опыта. При этом для любой коллекторской компании
работающей на российском рынке всегда остаётся актуальным вопрос регионального
фактора в портфеле. На сегодня практически отсутствуют компании, представленные
в каждом субъекте федерации: даже такие крупные коллекторские компании, как ОАО
«Первое коллекторское бюро», ООО
«Национальная служба взыскания», ЗАО «ФАСП», ЗАО «Секвойя
Кредит Консолидейшн», ООО
«Морган энд Стаут» имеют неравномерное распределение собственных
производственных ресурсов по регионам и покрывают от
28% до 76% территории России. Даже имея представительство в отдельных регионах,
коллектор может иметь дефицит полезной информации, из-за не репрезентативности
имеющегося у него портфеля. Например, коллектор может иметь статистику только
по «молодым» пулам проблемного портфеля или только по какой-то специфичной
программе кредитования.
В
статье предложена методика определения характеристик платежеспособности среднестатистического «регионального»
должника и пулов проблемного портфеля, по которым коллектор не имеет
собственной статистики.
В качестве базы для исследования нами был отобран
пул проблемных долгов размеров в 519,8 тысяч
записей. В пуле представлены долги практически всех субъектов федерации,
поколений просрочки от 0,5 до 7 лет на момент покупки и с суммами долга от
2 000 до 1 млн. руб. История платежей, включая обучающую и тестовую выборки,
составила 3 года (2009-2011 годы).
Выборка была разделена на малые пулы по
различным вариантам сочетания значений признаков «программа кредитования»,
«размер долга», «срок просрочки», «регион». Для снижения искажений из состава
анализируемых пулов были отброшены нерепрезентативные группы, содержащие либо
менее 100 человек и либо менее 10 платежей. Для пула были рассчитаны следующие относительные характеристики
платёжеспособности должника в пуле:
1)
Оборачиваемость = сумма сборов (руб.) /объём пула (руб.)
2)
Средний взыск = сумма сборов (руб.) / объём пула (шт.)
3)
Вероятность платежа = количество платежей (шт.) / объём пула (шт.)
4)
Средний платёж = сумма сборов (руб.) / количество платежей (шт.)
По результатам корреляционного анализа была
выявлена наибольшая связь (до 76%) между фактом принадлежности долга к
конкретному региону и размером среднего платежа, генерируемого должником за
месяц.
Учитывая, что размер среднего платежа
имеет определенную зависимость от срока просрочки и суммы долга, дополнительно
была проверена гипотеза о нелинейности данной связи. Данная гипотеза не
подтвердилась, что говорит о том, что различия в размерах среднего платежа
между должниками одного пула долга и поколения просрочки сохраняется и
применительно к должникам других пулов. Иными словами главным фактором различия
в размере генерируемого платежа внутри группы должников со схожей суммой долга
и одного поколения просрочки выступает именно регион.
Далее на основе анализа данных о
статистике платежей по выбранным пулам за 3 года было выявлено усреднённое
различие размера потенциальных платежей между регионами. При применении к
тестовой выборке наилучшую предсказательную силу (совпадение на 64%) показала
модель на основе расчёта первой квартили. Учитывая, что общий классификатор
довольно велик, в качестве примера приведём результаты, полученные для
Сибирского федерального округа:
Таблица
― Отличия размера среднего платежа внутри однородного пула
проблемного портфеля на территории Сибирского федерального округа (Базисный
регион ― Иркутская область).
|
Регион |
откл. от базиса |
|
Республика
Алтай |
74% |
|
Республика
Бурятия |
118% |
|
Республика
Тыва |
107% |
|
Республика
Хакасия |
92% |
|
Алтайский
край |
85% |
|
Забайкальский
край |
106% |
|
Красноярский
край |
93% |
|
Иркутская
область |
100% |
|
Кемеровская
область |
93% |
|
Новосибирская
область |
96% |
|
Омская
область |
96% |
|
Томская
область |
110% |
Нами также была проведена сверка
полученного классификатора с данными официальной статистики Госкомстата.
Наибольшая связь чего? была выявлена
с показателем «Среднедушевые денежные доходы населения» (40-55% по разным
историческим периодам). Показатели уровня занятости, безработицы и
экономической активности населения продемонстрировали меньший уровень связи
― от 20% до 35%. На основе этого
можно сделать вывод о том, что уровень платёжеспособности должника во много
определяется традиционным уровнем доходов в регионе, и на текущий момент
несущественно зависит от проблем должника трудоустройством.
Полученные результаты не являются готовой
скоринговой картой для любого коллеткороского агентства или банка, поскольку
отражают специфику конкретной компании. Несомненно, для агентств,
специализирующихся на разных формах взыскания (дистанционное, очное, судебное),
различия в среднем размере платежа будет иметь разную степень экстремальности,
и дополнительно зависеть от выбранной ими стратегией сегментации портфеля. Тем
не менее, подтверждение значимости фактора региона и особенности его проявления
через размер среднего платежа, а также наличие его связи с показателями
общедоступной статистики Госкомстата, позволят заинтересованным компаниям
самостоятельно провести необходимые исследования на базе собственной статистики
и составить собственный прогноз платёжеспособности должников в новых регионах.
Литература: