SISTEMET E INFORMACIONIT TË KREDITIT NË SHQIPËRI

Transcription

1 UNIVERSITETI I TIRANËS FAKULTETI I I EKONOMISË DEPARTAMENTI I STATISTIKËS DHE INFORMATIKËS SË ZBATUAR SISTEMET E INFORMACIONIT TË KREDITIT NË SHQIPËRI Kandidati Valbona ÇINAJ Udhëheqës: Prof. Dr. BASHKIM RUSETI Prof. Dr. FATMIR MEMAJ Data e mbrojtjes / / Kryetar 2. Anëtar (oponent) 3. Anëtar (oponent) 4. Anëtar 5. Anëtar

2 Deklaratë mbi origjinalitetin Unë Valbona Çinaj, nën përgjegjësinë time deklaroj se kjo tezë e doktoratës është punuar nga unë sipas udhëzimeve të Universitetit të Tiranës, nuk është paraqitur apo dorëzuar para një institucioni tjetër për vlerësim dhe nuk është botuar e tëra. Punimi nuk përmban material të shkruar nga ndonjë person tjetër përvec rasteve të cituara dhe referuara. Valbona Çinaj Valbona ÇINAJ Tiranë, 2017 Të drejtat e këtij materiali rezervohen për autorin.

3 DEDIKIM Për Arturin, dhe fëmjët e mi, Rebekën dhe Ohridin

4 Falenderime Përgatitja e këtij punimi rezultoi të ishte impenjuese dhe e vështirë përgjatë këtyre viteve. Do të doja të falenderoja të gjithë Profesorët e nderuar që drejtojnë departamentet, të gjithë Profesorët e mi të cilët me kontributin e tyre dhe me mbështetjen më kanë ndihmuar në këtë punim. Falenderoj në veçanti Profesor Bashkim Ruseti dhe Profesor Fatmir Memaj të cilët me profesionalizmin dhe përkushtimin e tyre kanë mundësuar udhëheqjen time në këtë rrugë me shumë sfida. Falenderoj më shumë respekt dhe mirënjohje Departamentin e Statistikës dhe Informatikës së Aplikuar me drejtuese Profesore Kozeta Sevrani për mbështetjen e pakursyer gjatë gjithë kësaj kohe. Falenderim dhe shumë mirënjohje për të gjithë ata, që kanë kontribuar në këtë punim me intervistat, bisedat, mendimet, sugjerimet, argumentat dhe kundërshtimet e tyre pa të cilat ky punim nuk mund të vinte i tillë sot. Një falenderim i veçantë shkon për prindërit dhe për familjen time që mundësuan që me kontributin e tyre dhe besimin t ia dal mbanë kësaj sfide. i

5 Parathënie ABSTRAKT. Rritja e disponueshmërisë së kredisë dhe konkurrenca e rritur mes huadhënësve kanë krijuar nevojën e shkëmbimit të informacionit të kredisë. Institucionet mbikëqyrëse, Banka Botërore, FMN, Ministria e Ekonomisë dhe Kredidhënësit kanë ngritur si nevojë për Shqipërinë të krijohet Sistemi i Informacionit të Kreditit, (SIK) për të ndihmuar në menaxhimin e rrezikut të kredisë. Sistemi i informacionit të kreditit SIK mbledh të dhëna nga burime të ndryshme dhe jep informacion të kreditit për konsumatorët për përdorime të shumëllojshme për të parashikuar sjelljen e tij të ardhshme.në këtë punim janë paraqitur efektet që masin efektin prezent të Sistemit të Informacioni të Kreditit (SIK), në realitetin Shqipëtar me qëllim uljen e vonesave të kësteve të kredisë gjatë ciklit të kredisë duke ditur që në sektorin kreditues bankar në Shqipëri ka një sërë problemesh me kreditë e këqija për huamarrësit, si dhe probleme me borxhet për huadhënësit.analiza e performancës së dobët të huadhënësve ka treguar arsyen e mungesës së shkëmbimit të informacionit në tregun e kredidhënies dhe rendësinë e pikësimit të kreditit si produkt i këtij sistemi. Pikësimi i kreditit nuk është i kufizuar vetëm për bankat apo institucionet e kreditit, por ka perdorime edhe për institucione të tjera. Në interes të të gjithë aktorëve në Shqipëri (institucionet financiare, institucionet mbikëqyrëse, qeveria, konsumatorët, etj) për stabilitetin financiar dhe rritjen ekonomike në Shqipëri bëhet gjithnjë e më i domosdoshëm roli thelbësor i sistemit të informacionit të kreditit (SIK) drejt krijimit dhe mirëmbajtjes së një sistemi financiar të shëndoshë dhe efektiv. Key words: Sistemi i informacinit të kreditit, pikësimi i kreditit, Vlerësimi i pikësimit të kreditit, Pikësimi i kreditit dhe risku i kredisë. ABSTRACT. Increasing the availability of credit and increased competition among lenders have created the need for exchange of credit information. Supervisory institutions, the World Bank, IMF, Ministry of Economy and lenders have raised as Albania needs to create Credit Information System (CIS) to help manage credit risk. The system of credit information CIS collects data from various sources and provides information to credit for consumers for use in diverse, such as to predict the behavior of their future.credit scoring is not limited to banks or credit institutions, but also other institutions such as cell phone companies, insurance companies, leasing, etc. In this paper it is shown the effects of measuring the effect on the system of credit information (CIS), in Albanian reality, in order to reduce delays in loan installments during the credit cycle. The sector of lending in the Albanian banking has a number of problems with bad loans to borrowers and lenders with debt problems and analyzing the poor performance of lenders is also due to the lack of exchange of information in the lending market. In interest of all stakeholders in Albania (financial institutions, supervisory institutions, government, consumer, etc.) for financial stability and growth Albania's economic becoming increasingly imperative essential role sufferers should credit information system (CIS) to the creation and maintenance of a healthy financial system and effective credit. Key words: Credit Information Systems, credit score, Evaluation of credit score, Credit Model of the credit risk scoring,. ii

6 PËRMBAJTJA FALENDERIME PARATHËNIE ABSTRACT PËRMBAJTJA E LËNDËS LISTA E GRAFIKËVE LISTA E TABELAVE LISTA E SHKURTIMEVE TË PËRDORURA STRUKTURA KONCEPTUALE E PUNIMIT i ii iii v x xi xiii xiv HYRJE PËRMBLEDHJE E STUDIMIT 16 QËLLIMI, OBJEKTIVAT DHE PYETJET KËRKIMORE 19 METODOLOGJIA DHE TË DHËNAT E PËRDORURA 23 i.mbledhja e të dhënave 24 ii.analiza e të dhënave 24 1.Analiza e cilësisë së të dhënave (raportet e vonesës së kredimarrësit) 24 iii.procesi i hartimit Analiza e gjetjeve të marra nga sjellja e kredimarrësëve 25 iv.modelet e pikësimit të kredititi 26 v. Ndërtimi i modelit, të dhënat e përdorura në zhvillimin e tij 28 3.Deduksimi i hedhur poshtë / Reject inference Zhvillimi dhe vlerësimi i modelit të pikësimit të kreditit Kuptimi i pikës së rrezikut / score cut-offs. 31 Kapitulli 1 SISTEMI BANKAR, RREZIKU I KREDISË DHE SFIDAT NË KRIZAT E SOTME 1.1 HYRJE KREDITIMI NË SISTEMIN BANKAR NË SHQIPËRI KREDIDHËNIA DHE SISTEMET E INFORMACIONIT TË KREDISË (SIK) REGJISTRI I KREDISË NË SHQIPËRI DHE ROLI I TIJ RËNDËSIA E PËRDORIMIT TË SISTEMEVE TË INFORMACIONIT TË KREDITIT 44 Kapitulli 2 TRAJTIMI TEORIK DHE EMPIRIK PËR SIK, RAPORTET QË GJENERON DHE ROLI TYRE NË TREGUN E KREDISË. 2.1 HYRJE SISTEMI I INFORMACIONIT TË KREDISË BAZUAR NË MODELET E PIKËSIMIT TË KREDITIT PRODHOJNË PIKËSIMIN E KREDITIT FUNKSIONIMI I RREGJISTRIT TË KREDISË NË SHQIPËRI. 47 iii

7 2.4.SISTEMET E INFORMACIONIT TË KREDITIT, (SIK) VLERAT E SISTEMIT TË INFORMACIONIT TË KREDISË FUNKSIONIMI I SIK NE PËRMIRËSIMIN E FUNKSIONIMIT TË TREGUT TË KREDITIT SISTEMI I INFORMACIONIT TË KREDITIT Sistemi i informacionit të kreditit dhe bankat tregtare Sistemi i informacionit të kreditit ndikon te huamarrësit në shlyerjen e kredive dhe reduktimin e NPLs Sistemi i informacionit të kreditit duhet të jenë në zhvillim të vazhdueshëm PËR FUNKSIONIMIN EFEKTIV TË SISTEMEVE TË INFORMACIONIT TË KREDITIT Kuadri Ligjor Operacionet Politika publike Privatësia Zbatimi dhe Mbikëqyrja EKSPERIENCA BOTËRORE E PËRDORIMIT TË PK PËRMES SIK-ut RAPORTET E SISTEMIT TË INFORMACIONIT TË KREDISË NË HARMONI ME NJËRI-TJETRIN Raporti i informacionit të kreditit Informacioni për gjendjen dhe organizimin e llogarive, sistemi i sheshte skedar Mosmarrëveshjet në Sistemet e informacionit te kreditit FURNIZUESIT E TË DHËNAVE DHE PËRDORUESIT E SIK (SISTEMET E INFORMIMIT TË KREDITIT) " KONTROLLI I TË DHËNAVE Furnizuesit e të dhënave dhe kontrolli dhe formatimi i raportimit te të dhënave Nxitjet e furnizuesit të të dhënave dhe dekurajimet. 70 Kapitulli 3 TRAJTIMI TEORIK DHE EMPIRIK PËR PK, RAPORTET QË PERFTOHEN DHE ROLI TYRE NË TREGUN E KREDISË HYRJE Aplikime të pikësimit të kreditit PIKËSIMI I KREDITIT EMPIRIK DHE DEDUKTIV FORMULA BAZË E MODELIT PËR LLOGARITJEN E PIKËSIMT TË KREDITIT MODELET E PIKËSIMIT TË KREDITIT DHE SISTEMET E INFORMACINIT TË KREDITIT KUPTIMI I PIKËSIMIT TE KREDITIT Sistemi i vlerësimit të kreditit Modeli i procesimit të të dhënave NDËRTIMI I MODELEVE TË PIKËSIMIT TË KREDITIT ROLI I RAPORTIT TË KREDITIT NË PK. 84 iv

8 3.7. PASAKTËSITË NË CREDIT FILE DHE CREDIT REPORT REFLEKTOHEN NE PK Monitorimi, matja e saktësisë dhe metrikat e përdorura të raportit të kreditit PROÇESI I PIKESIMIT TE KREDITIT, (PK) METODAT QË PËRDOREN NË MODELIN E PK Regresioni Linear Analiza diskriminante lineare (LDA) Regresioni logjistik Analizat probit (Probit ) Programimi linear Pemët e klasifikimit ose vendimit Fqinjësitë më të afërta ( nearest neighbours) ZHVILLIMET E SISTEMIT TË INFORMACIONIT TË KREDITIT Kufizime për performimin e pikësimit të kreditit Rëndësia e të dhënave në modelin e pikësimit të kreditit HAPAT QË DO TË NDIQEN PËR NDËRTIMIN E MODELIT TË PIKËSIMIT TË KREDITIT (MPK) Regresioni logjistik Testi Kolmogorov-Smirnov (KS) Vendimarrja e pikës së rrezikut dhe rezultati i cut-off Rezultatet e modelit parashikues ROLI I PIKËSIMIT TË KREDITIT NË FUSHA TË TJERA AVANTAZHET E PËRDORIMIT TË MPK E ARDHMJA DHE MJEDISI AKTUAL I PIKËSIMIT TË KREDITIT 102 Kapitulli 4 DATA MINING, PROCESI I PËRPUNIMIT TË TË DHËNAVE NË MPK 4.1 HYRJE REDUKTIMI I KOSTOS PËRMES ADAPTIMIT TË TEKNOLOGJISË PROCESI I DATA MINING KONCEPTET KYÇE NË DATA MINING MODELET DHE TEKNIKAT E PËRDORURA PËR DATA MINING INOVACIONI I VAZHDUESHËM NËPËRMJET DATA MINING Të dhënat, informacioni, njohuritë dhe formate të ndryshme bazë të dhënash Depo e të dhënave në zhvillimet e sotme teknologjike të sistemeve të informacionit GRUMBULLIMI DHE PËRDORIMI I INFORMACIONIT TË KREDISË DHE TIPARET E NJË BAZË TË DHËNASH TË KREDISË Databasi i riskut të kreditit DRK 109 v

9 4.6.2.Roli i të dhënave të mbledhura në një database DATABASE NË HARMONI ME SISTEMET E INFORMACIONIN DHE ME TEKNOLOGJINË ANALIZA E FAKTORËVE NDIKUES NË MODELIN E PIKËSIMIT TË KREDITIT Përcaktimi i variablave të varura ANALIZAT E SJELLJES SË VARIABLAVE RËNDËSI PËR VENDIMARRJET NGA HUADHËNËSIT Rezultate të përpunimit të data mining /database =203 kliente të marrë si kampion në bankat e nivelit te dyte ne Shqipëri Variabli,Vonesa maksimale në pagesën historike të kredisë Variabli mosha Variabli Seksi Variabli nivli i strehimit Variabli i vonesave maksimale vjetore Shpërndarja kredimarrësve sipas nivelit të skorimit Rezultatet e modelit parashikues Dizenjimi i strategjive për grupimi e klientëve në shërbim të biznesit REZULTATET E MARRA NGA ANALIZA 128 Kapitulli 5 Ndërtimi i modelit shqiptar ALBANIAN-SCORE për PK MODELI ALBANIAN-SCORE I APLIKUAR PËR KUSHTET SHQIPTARE 5.2.ANALIZA E ANKETËS MODELI PIKËSIMIT TË KREDITIT ALBANIAN-SCORE PËRDORIMI I ALBANIAN -SCORE NGA HUADHËNËSIT 142 Kapitulli 6 Konkluzione dhe rekomandime 6.1 PËRMBLEDHJE E PUNIMIT NDIHMESA PËR KËRKIME NË TË ARDHMEN KUFIZIMET E PUNIMIT 6.4 REZULTATET E PUNIMIT, KONTRIBUTI NË ZHVILLIMIN E TEORISË DHE PRAKTIKËS KONKLUZIONE DHE REKOMANDIME Konkluzionet e punimit Rekomandimet e punimit 150 vi

10 Anekset Aneks A Fjalor i përdorur (termologjia) 137 Aneks B Pyetësor i përgjithshëm për njohjen më të mirë të konsumatorëve i Inkorporuar me analizën e database të konsumatorëve/bizneseve Kredituese dhe përpunimi i saj në gjetjet përkatëse 139 Aneks D Anketa e kryer me menaxherë të lartë lidhur me pikësimin e kreditit të përdorur/ose jo në institucione ku punojnë realisht. 142 Shtojcat Shtojca A 145 Raporti për kredimarrësin Të dhëna të përgjithshme të kërkuara në rregjistrin e kredisë në Shqipëri 147 Shtojca B Bibliografia 147 vii

11 Lista e Grafikëve Grafik 1. Testi Kolmogorov-Smirnov (KS) 33 Grafik 2. Kredia ndaj klienteve sipas bankave. BSH 37 Grafik 3.Totali i kredisë bruto. BSH 38 Grafik 4. NPL sektoriale (%). BSH 38 Grafik 5. Pesha që zë secili sektor në portofolin e kredisë,bsh 38 Grafik 6. Pesha e Kredise së re për bizneset sipas sektorëve,bsh 40 Grafik 7. Numri total i kredive për biznesin që kanë pasur përmirësim dhe kreditë që kanë pasur përkeqësim sipas tremujorëve.burimi BSH 43 Grafik 8. Numri total i kredive për individë që kanë pasur përmirësim dhe kreditë që kanë pasur përkeqësim sipas tremujorëve. BSH Grafik 9. Stabiliteti i klasifikimit për bizneset (në %), BSH 43 Grafik 10. Historiku i treguesit të kredive me probleme për periudhën Dhjetor 2002 Qershor i BSH 44 Grafik 11. Rregjistri kredive kundrejt SIK, Burimi: Punim i FMN-së 49 Grafik 12. Norma e interesit të kredisë bazuar në PK 85 Grafik 13. Numri i kredimarrësve kundrej kredive të marra në numër (n=203) 115 Grafik.14.Përcaktimi i pikës së cut-off-it (n=203) 125 Grafik 15. Modeli i paraqitur Albanian - Score 146 Figurat Figura 1.Organizimi i risqeve te bankës në një grafik. 39 Figura 2.Ekspozimin e rrezikut të kreditit të një banke moderne 75 Figura 3.Ilustrimi alogaritmik për përmbajtjen dhe kombinimin e MPK 84 Figura 4.Një skemë e rëndësishme e historisë së kreditit 87 Figura 5.Proçesi i scoring 87 Figura 6.Një pemë vendimi 89 Figura 7.Reflektimi i të dhënave në scoring, 89 Figura 8.Mënyra e pastrimit të të dhënave 103 Figura 9.Hapat për projektet e data mining 107 Figura 10.Renditja e PK në një Albanian Score, 144 viii

12 Lista e tabelave Tabela 1.Doing Bussiness, Albania Tabela 2.Shpërndarja në vende të ndryshme, 65 Tabela 3.Shembulli i një kërkese për marrjen e raportit të kreditit 66 Tabela 4.Një shembull i një raporti krediti 67 Tabela 5.Punësimi demografik i sjelljes financiare 76 Tabela 6.Shembull i një kredie për shtëpi për 30 vite kredi 77 Tabela 7.Një model scorecardi klasik burimi një aplikim i një banke 80 Tabela 8.Norma e interesit të kredisë bazuar në PK sipas një banke tregtare. 85 Tabela 9. Shembull në sistemin e pikëve të përdorura në periudhat e përdorimit të pikesimit të kreditit. 88 Tabela 10. Një shembull krahasimi për PK (credit score) 100 Tabela 11. Lidhja e 2 proceseve të medodologjise six sigma 108 Tabela 12. Numri i kredimarrësve kundrej kredive të marra në numër (n=203)burimi autori 115 Tabela 13. Vonesat historike të klienteve (n=203) 116 Tabela 14. Indikatoret MK e mirë dhe jo të mirë, burimi autorja 116 Tabela 15. Ndarja e disa faktorëve dhe studimi i tyre (n=203) Burimi autorja 117 Tabela 16.Faktorit moshë dhe studimi i sjelljes së segmendeve të ndara sipas një moshe të caktuar(n=203) 119 Tabela 17.Faktorit seksi dhe studimi i saj në lidhje me sjelljen ndaj kredisë në bankë (n=203) 119 Tabela 18.Faktori i niveli të strhimit si ndikon në sjelljën kreditues ndaj bankës (n=203) 120 Tabela 19.Faktori i vonesave maksimale dhe marrëdhia e krijuar me sjelljen ndaj kredisë (n=203) 121 Tabela 20.Statusi maksimal vjetor i vonesave dhe studimi me sjelljen e kredimarrësve ndaj pagesës së kredisë (n=203) 122 Tabela 21.Faktori tipi i kreditit dhe studimi i sjelljes kredituese (n=203) 123 Tabele 22. Intervali i scorimit dhe segmentizmi i huamarrëseve për PK (n=203), 124 Tabela 23. Vlerësimi dhe dizanji i strategjive të huadhënesve sipas pikësimit të krijuar në intervalet e mësipërme, 127 Tabela 24.Vlerësimi dhe dizanji i strategjive të huadhënesve sipas pikësimit të krijuar në intervalet e mësipërme, 130 Tabela 25.Shpërndarja akumulative rritëse dhe zbritëse. 131 Tabela 26.Intervali i skorimit Të shprehura grafikisht kemi si më poshtë 132 Tabela 25.Intervali i skorimit Të shprehura grafikisht kemi si më poshtë 132 Tabela 26.Dizanji i strategjive ndarja në grupe me strategji të ndryshme për të zgjeruar dhe përmirësuar bazën e huadhënësve, 133 Tabela 27.Njohuritë mbi konceptin e PK (n=67), 137 Tabela 28.Njohuritë mbi përdorimin e PK (n=67), 138 ix

13 Tabela 29.Njohuritë mbi rëndësinë dhe funksionimin e PK (n=67), 138 Tabela 30.Rëndësia e përdorimit të PK (n=67), burimi autorja 139 Tabela 31.Përdorimit të PK (n=67), 140 Tabela 32.Arsyeja e mos-përdorimit të PK (n=67), Tabela 33.Rankimi i faktorëve që ndikojnë në PK sipas anketës(n=67) 142 Tabela 34.Selektimi i i faktorëve sipas pyetsorit për rëndësinë e ndikimit në PK që do të përdoren për zhvillimin e modelit (n=67) 143 Tabela 35.Burimi i përdorimit të PK (n=67) 144 Tabela 36.Rankimi i faktorëve që ndikojnë për pikësimit të kreditit (biznese )(n=67) 144 Tabela 37.Qëllimet e përdorimittë PK 144 x

14 LISTA E SHKURTIMEVE TË PËRDORURA SIK Sistemet/sistemi e Informacionit të Kreditit MPK Modelete/modeli e Pikësimit të Kreditit PK Pikësimi i Kreditit APR Norma vjetore në përqindje M&A Bashkimet dhe përthithjet FSAP Programi vlerësimit të sistemit fianaciar LBM Menaxhimi më i mirë lokal ICT Teknologjia e komunikimit të Informacionit ROA. Norma e kthimit mbi asetet ROE Norma e kthimit mbi kapitalin e pronarëve ATM Bankomat ESA Autoritetet mbikëqyrëse evropiane ESFS Sistemi Evropian i Mbikëqyrjes Financiare ASB Bordi i Standardeve të Kontabilitetit GDP Prodhimi i brendshëm bruto RTGS Marrëveshja bruto në kohë reale DSS Sistemet e përkrahjes së vendimeve DEA Analizat e zhvillimit të të dhënave LDA Analiza diskriminante lineare ROI Kthimi nga investimit FRB Bordi i reservës federale SIN Numri i sigurimit sociale FTC Komisioni Federal i Tregtisë. FHA Administrata Federale Strehimit LGD Humbja e kredisë së pritur TILA Vërtetësia në aktin e huamarrjes FCRA Ndershmëria në aktin e reportimit të creditit ECOA Barazia në aktin e rasteve të kreditimit FICO Lloj Modeli Pikësimi Krediti AO Origjina e llogarisë AM Menaxhimi i llogarisë GIGO Hyjnë të dhëna jo të mira dalin të dhëna jo të mira FED Sistemi i rezervës federale xi

15 STRUKTURA E PUNIMIT Përmbajtja e këtij disertacioni jep një panoramë, duke paraqitur qëllimin dhe objektivat e studimit në sfondin teorik të problemit, për shqyrtimin e literaturës në fushën e studimit, përshkruar metodologjinë e ndjekur për zgjidhjen e problemit, dhe paraqitjen e eksperimenteve dhe shpjegimin e rezultateve te tyre, duke u organizuar si më poshtë: Kapitulli i parë: Në kapitullin e parë është paraqitur një përmbledhje e problemeve dhe sfidave në ditët e sotme të sektorit kreditues. Analizohet krijimi dhe funksionimi pranë Bankës së Shqipërisë të rregjistrit të kredisë dhe ndikimin e tij në tregun e kredisë në Shqipërisë si dhe nevoja për përmirësime të mëtejshme me fokus minimizimin e kredive të këqija në këtë treg përmes SIK. Kapitulli i dytë: Në kapitullin e dytë do të shtjellohet literatura në të cilën është hulumtuar mbi rëndësinë e SIK sipas standarteve ndërkombëtare dhe adaptimi i tij duke marrë në konsideratë realitetin Shqiptar. PK si produkt i SIK është një vlerë e shtuar dhe një përmirësim i mëtejshëm rregullator për nivelin dhe cilësinë e kredisë. Rëndësi të madhe ka cilësia dhe besueshmëria e informacionit të SIK ut si dhe kuadri ligjor dhe funksionimi i saj. Në këtë kapitull, gjithashtu trajtohen metodat tradicionale të përdorura, faktorët ndikues si dhe format e ndërtimit të një MPK. Kapitullin e tretë: Në kapitullin e tretë shtjellohet literatura mbi pikësimin e kreditit. Një trajtim teorik dhe empirik për pikësimin e kreditit dhe roli i rëndësishëm në tregun e kredisë së pikësimit të kreditit. Jepet një shtjellim teorik në lidhje me modelet e pikësimit te kreditit.pasqyrohen këto modele në mënyrë të detajuar në një proces të mirëfilltë të pikësimit të kreditit. Shtrohen hapat që duhen të ndiqen për ndërtimin e modelit të pikësimit të kreditit në një realitet të caktuar. Kapitulli i katër: Në kapitullin e tretë shtjellohet literatura mbi data mining si një rëndësi në kushtet e sotme, pasi reduktohet kostoja përmes teknologjisë dhe paraqet rëndësi pasi jep ndihmesën e saj në një inovacion të vazhdueshëm shumë të rëndësishëm në mjedisin konkurues Rëndësia e madhe që jep data mining sot në grumbullimin dhe përdorimin e informacionit të kredisë dhe tiparet e një baze të dhënash të kredisë për t u përdorur me të rejat e fundit dhe segmentizimin për zhvillimet e produkteve. Gjatë këtij kapitulli do të analizojmë disa variabla të cilët do luajnë një rëndësi të madhe në vendimarrjet e huadhënësve. Përdorimi i data mining në përpunimin e të dhënave të marra. Arritjet e fundit të zhvillimit të data mining. Rëndësia e njohjes dhe implementimit të data mining për të përfituar nga zhvillimi i teknologjisë dhe nga arritjet e statistikës dhe teknologjisë së informacionit për një qasje sa më të mirë në funksion të minimizimit të rrezikut në sektorin bankar si edhe vetë konsumatorëve Analizat e sjelljes të disa variablave të rëndësishëm dhe impakti i tyre në sjelljen e konsumatorëve (idividë/biznese).rëndësia e përdorimit të metodës së regresionit logjistik xii

16 përmes analizës së bërë në bazën konsumatore të përzgjedhur nga bankat tregtare në Shqipëri. Kapitulli i pestë: Bazuar në njohuritë (rishikimi i literaturës ) si dhe referuar gjetjeve nga analiza e variablave të bazës së konsumatore si shembull në Shqipëri,(database nga bankat e nivelit të dytë dhe anketa e zhvilluar) është ndërtuar një MPK që i përshtatet hapave të parë të zhvillimit ku ndodhet Shqipëria. Kapitulli i gjashtë: Interpretim rezultatesh, konkluzione dhe rekomandime të bazuara dhe në funksion të zhvillimeve sociale, ekonomike dhe teknologjike të Shqipërisë. Përfundime të nxjerra referuar më shumë anketës së realizuar në realitetin bankar shqiptar xiii

17 HYRJE Kudo në botën në zhvillim, rritja e disponueshmërisë së kredisë dhe konkurrenca e rritur mes huadhënësve kanë krijuar nevojën e shkëmbimit të informacionit të kredisë, sepse shtrirja dhe efikasiteti i mekanizmave të shkëmbimit të informacionit ndryshojnë shumë midis vendeve. Disa huadhënës në Shqipëri kanë ngjallur interes në mundësinë e krijimit të Sistemit të Informacionit të Kreditit (SIK) 1 për të ndihmuar në menaxhimin e rrezikut huamarrës. Në mënyrë të ngjashme, shumë ekonomi janë dëshmitare për rritjen e madhe në mbulimin e informacionit të kreditit, duke përfshirë edhe ndërgjegjësimin në rritje të domosdoshmërisë së shkëmbimit të informacionit midis huadhënësve të shumtë.sistemi i informacionit të kreditit, SIK është i përkushtuar për të ofruar të mira për raportimin e kreditit, menaxhimin e vlerësimit dhe zbutjen e rrezikut të kreditit të produkteve. Sistemi i informacionit të kreditit SIK mbledh informacion nga burime të ndryshme dhe jep informacion të kredisë konsumatore për konsumatorët për një shumëllojshmëri përdorimi. Informacione të tilla si ecuritë e mëparshme të kredisë së një personi janë një mjet i fuqishëm për të parashikuar sjelljen e tij të ardhshme. Institucione të tilla informacioni rreth kredive zvogëlojnë efektin e informacionit asimetrik midis huamarrësve dhe huadhënësve, për të lehtësuar problemet e përzgjedhjes së pafavorshme dhe rrezikut moral. Për shembull, informacioni i mjaftueshëm i kreditit mund të lehtësojë huadhënësit në shfaqjen dhe monitorimin e huamarrësit, duke shmangur dhënien e kredive për individët me rrezik të lartë. Kjo ndihmon huadhënësit të vlerësojnë meritat e kreditit, aftësinë për të paguar përsëri një kredi, dhe ndikimin në normën e interesit dhe kushtet e tjera të kredisë. Normat e interesit nuk janë të njëjta për të gjithë, pasi bazohen në rrezikun e çmimeve, një formë e diskriminimit të çmimeve bazuar në rreziqet e ndryshme të pritshme të huamarrësve të ndryshem, siç është përcaktuar në vlerësimin e tyre të kreditit. Konsumatorët me një histori në mospagimet në kohë të kredisë apo detyrime borxhesh në tatime etj, do të gjykohen me një normë më të lartë interesi vjetor se konsumatorët të cilët nuk kanë këta faktorë.përveç kësaj, vendimmarrësit në fusha që nuk lidhen me kredinë konsumatore, duke përfshirë edhe shfaqjen e punësimit dhe sigurimin e pronës dhe sigurime të produkteve të tjera, gjithnjë e më shumë varen nga të dhënat e kreditit, ashtu si studimet kanë treguar se këto të dhëna të tilla kanë vlerë parashikuese. Në të njëjtën kohë, konsumatorët gjithashtu përfitojnë sepse sistemi i informacionit të kreditit, SIK redukton efektin e monopolit të kredive nga bankat, dhe ofron stimuj për huamarrësit për të shlyer kreditë e tyre në kohë. Sistemi i informacionit të kredisë SIK mbledh informacionin personal për individë, të dhënat e tyre financiare, dhe të dhënat alternative në individë nga një shumëllojshmëri e burimeve të quajtura furnizuesit e të dhënave me të cilat SIK ka vendosur marrëdhënie. Furnizuesit e të dhënave janë zakonisht kreditorë, huadhënësit, shërbimet komunale, agjencitë e 1 Në vende të ndryshme i emërtojnë si: Agjenisa e Informimit te Kredive, Agjensia referuese e Kredive, Agjensia e Raportimit te Konsumatoreve, Organizata e Raportimit te Kredive, Agjenisa e Informimit te Kredive, Zyrat e Kreditit, Agjensit e Pikesimit te Kreditit, etj 14

18 mbledhjes së borxheve dhe gjykatat (dmth rekorde publike) si një konsumator ka pasur një marrëdhënie ose përvojë me këto rekorde publike. Furnizuesit e të dhënave raportojnë përvojën e tyre të pagesave me konsumatorin në sistemet e informacionit te kreditit SIK. Të dhënat e ofruara nga furnizuesit e të dhënave, si dhe të mbledhura nga SIK agregohen pastaj në depon e sistemit të informacionit të kredisë,sik. Duke pasur parasysh numrin e madh të huamarrësve të kreditit, këto pikësime krediti priren të jenë mekanike. Për të lehtësuar procesin analitik për klientët e tyre, SIK mund të aplikojë një algoritëm matematikor për të siguruar që një pikësim i kreditit mund të gjenerojë (një numër tre-shifror) i cili përdoret për të vlerësuar mundësinë që një individ do të shlyejë borxhin në kohë. Shumica këshillojnë individët për të rishikuar raportet e tyre të kreditit të paktën një herë në vit për të siguruar që ato jenë të sakta. Përveç sigurimit të informacionit të kredive, këto shërbime janë bërë burime autoritare të informacionit të identitetit kundrejt të cilave njerëzit mund të verifikohen nëpërmjet një shërbimi. Sistemet e informacionit të kredisë të nevojshme për Shqipërinë Në vitin 1998, Banka Botërore studioi fizibilitetin për regjistrin e kredisë në Bankën e Shqipërisë. Në vitin 2000, Shoqata Shqiptare e Bankave negocion me Byronë e Kredive Greke për të ndërtuar një SIK. Marrëveshja u braktis kur kërkohej që të dhënat të mbaheshin në Greqi, duke ngritur çështjen e sovranitetit të Shqipërisë. Në vitin 2006, Shoqata Shqiptare e Bankave aktivizoi një iniciativë për krijimin e Sistemit të Informimit të Kreditit (SIK 2 ) si kompani private në Shqipëri, me një investim më të madh se 700,000 Euro. Asnjë prej varianteve të mësipërme nuk u pranua. Varianti i parë solli deri në çështje të sovranitetit si iniciativë greke, ndërsa varianti i dytë ishte shumë i shtrenjtë. Kërkesa e bankave për një rregjistër kredie dhe angazhimi i Bankës së Shqipërisë me FMN, solli realizimin e këtij projekti përmes asistencës teknike nga FMN. Rregjistri i kredive në Bankën e Shqipërisë filloi të funksionojë në 2 Janar 2008, në trajtën e një regjistri publik të kredive. Bankat dhe IFJB-t e kanë mundësinë e marrjes së informacionit (ekspozimi i klientëve në sistem si edhe ecuria e tyre lidhur me pagesat e kësteve të kredive) rreth aplikuesve të tyre, por vetëm pas marrjes së pëlqimit (nëpërmjet firmosjes së deklaratës që autorizon bankën apo IFJB-n, të kërkoj raportin nga rregjistri i kredisë pranë BSH) nga ana e aplikuesit të bankës. Ligji ekzistues i privatësisë për zbulimin e konsumatorit për çdo të dhënë të mbajtur në një bazë të dhënash të qeverisë, vlen edhe për Bankën e Shqipërisë. Përveç të dhënave të nevojshme por të pamjaftueshme që sigurohen nga rregjistri ikredisë dhe në mungesë të SIK, - shtohet pyetja e mëposhtme. Çfarë të dhënash të tjera përdoren nga institucionet e kreditit në Shqipëri për të njohur konsumatorët e tyre? Bankat janë më të prirura për të financuar konsumatorët e njohur, për të cilët mund të gjenden më tepër të dhëna, sepse janë më të përshtatshëm për t'u angazhuar në kredidhënie "marrëdhënie" 3,një lloj i financimit të bazuar kryesisht në informatat e 2 CIA, Credit Information Agency 3 Berger, Kayshap, dhe Scalise, 1995; Keeton,

19 "buta" 4 të mbledhura nga oficerët e kredisë në mënyrë të vazhdueshme, të personalizuara, përmes kontakteve të drejtpërdrejta me individët dhe bizneset si dhe me komunitetin lokal në të cilin jetojnë/punojnë. Këto janë parë si rrugë që ndihmojnë në njohjen e klientëve, aplikues për kredi 5 në mungesë të të dhënave të tjera që mund të zotërohen në nivel kombëtar dhe gjithëpërfshirës. Duke iu referuar zhvillimit të sistemit bankar dhe ekonomisë në Shqipëri, një rëndësi të veçantë vit pas viti merr vendosja e standardeve më të larta për të demonstruar efektet në lidhje me zgjerimin e tregut dhe ristrukturimet e suksesshme. Boshllëku në marrjen e të dhënave të sakta çon në një informacion dhe një vendimarrje jo të saktë ndërkohë që ndryshimit në ambjentin e biznesit të kredidhënës ndryshon çdo ditë. Si rrjedhim krijimi i një sistemi të informacionit të kreditit ( SIK) do të jetë në gjendje me mbledhjen dhe analizimin e të dhënave të duhura për të arritur të krijojë një standard të domosdoshëm në sektorin e kredidhënies për individët dhe bizneset. Pikësimi i Kreditit (PK), si produkt i SIK ndihmon në menaxhimin e rreziqeve të kredidhënies. Ai është i bazuar në një algoritëm që parashikon klasifikimin e aplikantit në të ardhmen si riskun e keq dhe të mirë të kredive duke njohur profilin e subjektit i cili i përket një mase homogjene të popullatës.algoritmi derivon përdorimin e një teknike të analizës shumëvariabëlshe që lejon identifikimin e karakteristikave të profilit dhe përcakton peshat për secilin huamarrës duke përcaktuar statusin nëse është mirë apo i keq. Një kredi është një transaksion ku individi/biznesi merr një sasi parash dhe angazhohet të kthejë shumën e njëjtë në një datë të mëvonshme, në një ose më shumë këste duke shtuar edhe shlyerjen e interesave. Disa subjekte (individë/biznese) kanë marrë kredi, disa janë refuzuar të tjerë do të aplikojnë në të ardhmen. Një veçori e subjekteve është homogjeniteti dhe është rrjedhojë e nevojave të subjekteve për shërbime financiare. Disa nuk shlyejnë kredinë, disa nuk paguajnë këstet për një periudhë të gjatë duke u bërë subjekt i zyrave të përmbarimit dhe si rrjedhim në shumicën e rasteve institucionet financiare humbin efektivitetin e biznesit me klientët dhe si pasojë këto kredi kthehen në kredi të këqija. Nga ana tjetër kufizohet mundësia për kredi të reja. Kështu arrijmë në përfundimin se rëndësia e PK dhe menaxhimi i mirë i të dhënave me anë të agjensive apo zyrave të të dhënave publike apo private si SIK kthehet në një shërbim shumë të rëndësishëm, me një ndikim direkt në shëndetin e sektorit bankar duke reduktuar rrezikun e kreditimit. Bankat përdorin informacionin mbi sjelljen e klientëve të tyre, në mënyrë që mund të parashikojnë sjelljen në të ardhmen 6. Po kështu rëndësia e pikësimit të kreditit qëndron në disa kolona kryesore si: 1.Të gjithë konsumatorëve i u jepet mundësia për të krijuar historinë e tyre të kreditit dhe përdorimin e saj si një pasuri kredituese (vlefshmëria për kredi ) duke shfrytëzuar shërbime të ndryshme financiare. 2.Institucionet shtetërore/subjekte juridike bëhen më të informuara në lidhje me nivelin e rrezikut të partnerëve të tyre si dhe të klientëve të mundshëm, për të kërkuar më shumë informacion në lidhje me sjelljet e tyre të shlyerjeve të detyrimeve financiare. 4 Të dhëna të mbledhura në mënyrë periodike dhe të vazhdueshme për të ndjekur konsumatorin dhe për ti bërë në cdo moment një vlerësim sa më real 5 Berger dhe Udell, 1996, dhe Strahan dhe Weston, 1996, studimet e rasteve për vendet në zhvillim 6 Miller MJ,2006, Hulumtimi i kryer në sektorin bankar të 34 ekonomive kombëtare 16

20 3. Bankat dhe institucionet financiare janë të mbrojtura nga partnerët/klientët e tyre të këqinj. QËLLIMI, OBJEKTIVAT DHE PYETJET KËRKIMORE Është zgjedhur kjo teme duke konsideruar ndikimin e madh që ka sistemi bankar në stabilitetin dhe rritjen ekonomike të Shqipërisë si edhe për faktin se Shqipëria synon zhvillimin dhe integrimin në ekonominë Europiane dhe atë botërore, gjë e cila kërkon mbështetjen e sistemit bankar me të dhëna të çertifikuara për të sigurar stabilitetin dhe rritjen e tij. Sistemi bankar global ka evoluar në mënyrë eksponenciale, duke marrë parasysh sfidat e globalizimit që po imponohen. Zhvillimi ekonomik i Shqipërisë nuk mund të realizohet pa ekzistencën e një sistemi bankar i cili të jetë në gjendje të dialogojë dule marrë eksperiencën dhe ekspertizën e duhur me sistemet bankare të vendeve të tjera të botës. Faktorët përcaktues në rrugën e integrimit dhe globalizimit të ekonomisë Shqiptare ofrojnë mundësi të rëndësishme për rritjen e performancës ekonomiko-financiare, marrjen e fitimeve suplementare, por edhe duke lënë të kuptohen rreziqe të mëdha që duhet të merren parasysh në të ardhmen. Globalizimi në ekonomitë në përgjithësi dhe në veçanti në rajonin tonë është një realitet objektiv, një proçes në të cilin vendi duhet të drejtohet nga prirja e globalizimit nëpërmjet integrimit. Respektimi i Bashkimi Evropian përbën një hap themelor strategjik ndërsa problemi i rregullimit institucional dhe reformat në fushën e mbikëqyrjes, janë një fakt i njohur. Një analizë e shëndoshë dhe e kujdesshme makroekonomike, duhet të fillojë nga të kuptuarit e mikro-analizave si një pjesë e pandarë e tërësisë së kuadrit metodologjik për monitorimin e rrezikut, me fjalë të tjera rrezikut të pranishëm për aktivitetin e kreditimit. Rreziqet që shoqërojnë aktivitetin kreditues janë: rreziku i kredisë, që mbetet preokupimi më i madh nga perspektiva e stabilitetit duke pasur parasysh kompleksitetin me të cilin ky rrezik vepron, rreziku i kursit të këmbimit (një rrezik jo i drejtpërdrejtë, në rastin e kredive në valutë që buron nga zhvlerësimi i monedhës kombëtare) dhe rreziku i normës së interesit (në rastin e një kredie me interesa të ndryshueshme, sidomos kur këto të fundit pësojnë rritje). Transferimi i rreziqeve të përmendura ka rëndësi të madhe dhe është gjithëpërfshirës në ekonominë e një vendi dhe në sektorin bankar si pjesë përbërëse e saj. Sot koncepti i performancës përfaqëson një pamje ekonomiko-sociale, interesat e së cilës shoqëria i përdor drejt përmirësimit të situatës individuale ose kolektive. Në varësi të periudhave për të cilat referohet koncepti performancë merr forma të ndryshme të tilla si produktiviteti, përshtatshmëria, efikasiteti, etj 7. Përsa i përket veprimtarisë bankare, performanca është e lidhur me krijimin e një vlerë të shtuar, një raporti optimal midis kostove dhe përfitimeve. Duke qenë të imponuara nga kapitalizimi i investimeve në teknologji të reja, kjo çon në mënyrë implicite në rritjen e rreziqeve dhe kështu, marrëdhëniet midis performancës dhe rrezikut janë bërë shume 7 Jianu I.2006, Wagner, J. 2009; Mironiu, M

21 domëthënëse në ditët e sotme. Studimi do të jetë me dobi për aktorë të ndryshëm në industrinë financiare, duke përfshirë organet rregullatore,oficerët e kreditit, investitorët, klientët e bankave dhe publikun e gjerë. Stafi i institucioneve financiare do të jetë në gjendje të përqëndrohet në zgjedhjen e cilësisë së klientit për të kryer analizën e fizibilitetit për huamarrësit e mundshëm për ofrimin e kreditit. Qeveria mund të përdorë këtë hulumtim sidomos në institucionet e kreditit për të moderuar politikat e kreditimit, si niveli i qasjes së klientit për një ndikim të drejtpërdrejtë mbi standardet social-ekonomike dhe jetës së gjerësisë konsumatorëve, të cilët përbëjë shumicën e popullsisë së vendeve në zhvillim. Qëllimi kryesor është identifikimi i problematikave në proçesin e kredidhënies nga institucionet shqiptare të kreditit dhe dhënia e rekomandimeve për mundësinë e adresimit të disa prej tyre përmes raportit të PK si produkt i SIK për menaxhimin e rrezikut të kredisë, si rreziku kryesor për çdo bankë apo institucion financiar në Shqipëri ashtu si edhe kudo në botë me qëllim ruajtjen e stabilitetit financiar dhe rritjen ekonomike. Në përgjigje të këtij qëllimi dhe kërkese të tregut në fushën e kredisë, ky studim ka për qëllim shfrytëzimin e teknikave të eksplorimit të të dhënave për ndërtimin e një modeli që parashikon kredituesit e mirë, probabilitetin e mundësisë për kredituesit e këqinj të cilët tashmë kanë marrë një kredi. Modeli i krijuar është rezultat i kombinimit të teknikave të grupimit dhe klasifikimit. Objektivat që vijnë si rezultat i këtij qëllimi janë katër: Objektivi i parë është një prezantim i situatës reale të kreditit në Shqipëri. Në këtë mënyrë, do të mund të kemi një tablo më të plotë të sfidave me të cilat është përballur dhe po përballet sistemi bankar Shqiptar (rreziku kryesor që kërkohet të minimizohet është rreziku i kredisë); 2.Objektiva e dytë është prezantimi i bazës teorike dhe rishikimi i literaturës në lidhje me Sistemin e informacionit të kreditit. Eksperienca e funksionimit të informacionit të kreditit në botë. Nevoja për aplikimin e këtij sistemi informacioni në Shqipëri. Baza ligjore dhe mënyra më e mirë e funksionimit në përshtatje me realitetin shqiptar. Mbulimi sa më i madh konsumator,ku cdo konsumator në bazë të biografisë së tij në lidhje me pagesat detyrimet në të gjitha institucionet publike apo jo publike bën të mundur që të futet në sistemin kreditues pa pasë nevojën e një kolaterali. 3.Objektivi i tretë është prezantimi i metodologjisë për zhvillimin e një aplikacioni që mundëson menaxhimin e automatizuar të refuzimit të klienteve me sjellje të keqe dhe aplikimi i normave të ndryshme të interest mbi klientët me sjellje më të mirë. Segmentizimi i klieteve në varësi të pikësimit të kreditit dhe implementimi i strategjive dhe politikave të ndryshmme për të përmirësuar kreditimin në realitetin shqiptar. 4.Objektivi i katërt Nga analizimi i anketës gjetja e faktorëve më të rëndësishëm të kreditimit shqiptar që do mundësojnë funksionimin e një modeli Albanian Score në kushtet shqiptare. Funksionimin e SIK-ut shqipëtar Pyetjet kërkimore të realizuara rreth realitetit të bankave të nivelit të dytë do të ndihmojnë në një strukturim sa më të mirë me synimin për të ndihmuar në një vlerësim realist të realitetit kreditues shqiptar, funksionimin dhe problematikat me të cilat ndeshen bankat gjatë procesit të kreditimit si dhe planet e veprimit në të ardhmen për menaxhimin sa më të mirë të situatave jo të pëlqyeshme. Rrjedhimisht, u pa me vend të realizoheshin 18

22 intervista për të kuptuar rolin e të tilla sistemeve të kreditimit në bankat që operojnë në sistemin bankar shqiptar dhe praktika të tjera të ndjekura nga bankat, në kushtet kur nevoja për kreditim po rritet (apo është stopuar ) me ritme të shpejta dhe kthimi i këtyre kredive apo kreditë e këqija janë rritur aktualisht. Minimizimi i problematikës së këtyre kredive të këqija është kthyer në një mision domethënës për shëndetin e sistemit bankar shqiptar dhe të ekonomisë shqiptare dhe është vendosur si një nga detyrat më me prioritet për t u monitoruar dhe për t i dhënë zgjidhje sa më parë. Qeveria ndodhur në këto situata së bashku me Bankën e Shqipërisë po merr masa për të përmirësuar sistemin kreditues bankar në disa drejtime : duke përmirësuar rregjistrin e kredive (duke përmisuar disa parametra për llogaritje më të mirë dhe për një shtrirje më të madhe klientësh brenda kapacitetit të sistemit. Konsideruar në një plan më afatgjatë një grup pune pranë kryeministrisë, po punojnë për të strukturuar bazën ligjore dhe proceduriale të funksionimit për implementimin e një Agjensie të Informacionit të kreditit byroja e të dhënave në vitin 2017 e cila do të jetë zgjidhja për problemet reale që lidhen me sistemin e kreditimit në Shqipëri. Kjo Agjenci e informacionit të kreditit do jetë një instrument i fuqishëm në minimizimn e këtyre kredive në të ardhmen. Punimi në këtë disertacion bazohet në pyetje kryesore hulumtuese, e cila fokusohet në kombinimin e teknikave të eksplorimit të të dhënave, për të përmiresuar eficensën e modeleve që përdoren për të parashikuar vlefshmërinë kredituese. Kjo pyetje adreson përdorimin praktik të teknikave të eksplorimit të të dhënave duke i dhënë një zgjidhje optimale procesit parashikues të vlefshmërisë kredituese. Duke iu referuar realitetit të kreditimit shqiptar dhe procedurave se si realizohet ky proces ky punim shtron pyetjet kërkimore si më poshtë: Si mund t i vijmë në ndihmë sektorit kreditues, në procesin e parashikimit të klientëve të mirë duke shfrytëzuar sistemin e informacionit të kreditit dhe pikësimin e kreditit si produkt i këtij sistemi të informacionit të krediti? Përgjigjja për këtë pyetje do të jepet e detajuar në kapitujt e këtij punimi, duke filluar me një trajtim teorik të teknikave të eksplorimit të të dhënave dhe aplikimit të tyre në fushën e analizës së sjelljes së klienteve, për të vazhduar më tej me shpjegimin e procesit të funksionimit të një sistemi të informacionit të kreditit dhe përfunduar në një model të pikësimit të kreditit. Për ti dhënë përgjigje pyetjes kryesore, puna në këtë disertacion do të mbështetet në disa cështje që janë: Si mund të përkufizohet një sistem informacioni krediti, funksionimi i tij në përmirësimin e uljes së kredive të këqija në sistemin kreditues? Si mund bankat të përmirësojnë procesin e tyre kreditues me përdorimin e këtij modeli parashikues? Si mund të diferencojmë apo masim vlefshmërinë konsumatore? Si mund të aplikojmë një model që të parashikojmë klientët e mirë dhe refuzimin automatik të klientëve të këqinj? Si mund të arrijmë ndërmjet teknikave parashikuese të segmentizojmë klientët nga sjellja e tyre për ti shfrytëzuar për politika apo strategji të ndryshme aplikuese? 19

23 Si mund të kombinohen teknikat e grupimit dhe klasifikimit për të ndërtuar një model efikas parashikues në kushtet specifike të një banke në nivel mikro? Cili prej algoritmave përfaqësues të kategorive të ndryshme të metodave të grupimit (metodat e ndarjes ) performon më mirë në kombinimin me metodat e klasifikimit për ndërtimin e një modeli parashikues? Cila është rruga e përdorur për njohjen e individëve apo bizneseve SME (cfarë lloj të dhënash në mungesë të një sistemi informacioni kredie në nivel kombëtar dhe me tepër gjithpërfshirës ekziston sot në Shqipëri? A është e mundur në realitetin shqiptar krijimi i SIK ose byrosë së të dhënave? A mundet që të gjithë konsumatoret të përfitojnë të mira nga të qenit të rregullt në pagesat lidhur me entet shtetrore/ private? Përpara zhvillimit të studimit, u ngritën disa hipoteza që do vërtetohen gjatë punës. Këto pyetje kërkimore ngrihen mbi bazë të informacionit teorik të grumbulluar dhe shërbejnë si orientim në qëllimet e studimit. Ato priten të verifikohen në bazë të rezultateve të eksperimenteve të aplikuara. Hipotezat e ngritura në këtë studim janë: A i përdorin bankat programet apo sistemet software për vlerësimin e klienteve apo bizneseve? A janë të dhënat e mbledhura të sakta dhe ka besueshmëri për të gjeneruar modele të ndryshme në ndihmë të bankave për vendimarrjet në lidhje me dhënien e kredive? A eksiston nga bankat e nivelit te dytë si dhe ajo Qëndrore një orvajtje, një objektiv i vënë nga bordet drejtuese për të mundësuar krijimin apo huazimin nga banka mëmë të modeleve të vlerësimit për klientët në shërbim të minimizimit të riskut në sektorin bankar? Cila është rruga e përdorur për njohjen e individëve apo bizneseve SME (cfarë lloj të dhënash në mungesë në nivel kombëtar dhe gjithpërfshirës? Si ka rezultuar Regjistri i kredisë. i krijuar në vitin 2008 pranë bankës së Shqipërisë dhe problemet e dala nga analiza për adresimn lidhur me përmirësimin e tij? 20

24 METODOLOGJIA DHE TË DHËNAT E PËRDORURA Metodologjia e përdorur bazohet në alternimin e të dhënave primare dhe sekondare.të dhënat primare janë siguruar nëpërmjet pyetësorëve të plotësuar në sistemin bankar. Këta pyetësorë (database dhe anketa ) janë plotësuar në bankat më të mëdha në vend, të cilat zënë mbi 80% të tregut bankar. Pyetësorët janë plotësuar nga stafet bankare në qytetet kryesore të Shqipërisë si Tiranë, Durrës, Elbasan, Fier, Vlorë, Korçë dhe Shkodër. Një pjesë e mirë e informacionit është siguruar edhe nëpërmjet intervistave me akademikë, me ekspertë të fushës financiare e bankare, me drejtues të bankave të nivelit të dytë, me punonjës dhe ish-punonjës të Bankës Qëndrore. Sa më sipër, këto kanë qënë burimet në mbledhjen e informacionit primar, i cili më pas është përdorur për realizimin e modelit ekonometrik. Ndërsa për informacionin sekondar kanë shërbyer literatura të ndryshme, për të cilat është hulumtuar në Bibliotekën Kombëtare, në atë të Universitetit të Tiranës në Fakultetin e Ekonomisë dhe në bibliotekën e Universitetit Europian të Tiranës.Gjithashtu kanë shërbyer raportet vjetore të bankave të ndryshme të nivelit të dytë, raportet vjetore të Bankës së Shqipërisë, buletine ekonomike, si dhe libra akademikë të ndryshëm mbi fushën studimore. Një tjetër burim i pashtershëm informacioni kanë qënë edhe bibliotekat elektronike të universiteteve të ndryshme perëndimore, adresat e ndryshme elektronike të institucioneve financiare ndërkombëtare, si dhe informacione zyrtare në lidhje me sistemin bankar. Punimet akademike si kërkimet shkencore, punime konferencash apo dhe leksione mbi fushën kërkimore, kanë plotësuar kuadrin e burimeve sekondare. Pra jemi bazuar në: Së pari, përmes shpërndarjes së anketave/pyetësorëve të strukturuar dhe gjysëm të Strukturuara, kur dy target grupeve të synuara janë: a) klientëve individualë dhe b) drejtuesve të Bankave të nivelit të dytë në vend, si dhe Së dyti, organizimit të grupeve të fokusit me klientë bankarë individualë. Së treti, intervistave me organet mbikqyrëse dhe pyetjet e pyetësorëve u bazuan në parimet/praktikat më të mira ndërkombëtare.përmbajtja e pyetësorëve dhe e guidës së grupeve të fokusit përfshinte aspekte që lidheshin me problemet e sektorit të kredisë në vend, njohuritë e klientit për produktet e shërbimeve bankare, transparencën e bankës me klientët, me funksionimin e rregjistrit të kredive, me rritjen e numrit të kredive të këqija në nivel kombëtar. Njohja dhe përdorimi i një instrumenti si pikësimi i kredisë për ti ardhur në ndihmë oficerit të kredisë si dhe uljen e rrezikut të moskthimit të kredisë apo rritjen e kredive jo të mira. Informacioni sekondar konsistonte në mbledhjen e literaturës, njohjen me konceptin e pikësimit të kreditit ose credit score fushën financiare/bankare, studimin e kuadrit ligjor dhe institucional për mbrojtjen e konsumatorit financiar në botë. 21

25 Të dy tipet e informacioneve, si ai primar dhe ai sekondar, kanë shërbyer në analizat e kryera në këtë studim, si dhe kanë ndihmuar metodologjinë e përdorur për të parë se cilat janë problemet e sistemit bankar në Shqipëri dhe se si mund ta përmirësojmë situatën. Siç është theksuar që në hyrje të këtij punimi, metodologjia e përdorur përfshin katër instrumenta kryesorë: 1. Analizën e literaturës, shkencore, bashkëkohore për realitetin ndërkombëtar dhe kreditues shqiptar. Përballja me problemet e rritjes së numrit të kredive të këqija në këtë kohë krizash ku ky impakt është më dominues. 2. Pyetësorë me klientët e bankave /database 3. Integrimi i informacioneve dhe nxjerja e përgjithësimit të përfituar nga legjislacioni mbarë botëror dhe ai shqiptar për instrumentet e përdorur dhe funksionimin e tyre. 4. Anketa për punonjësit/punonjëset e niveleve të larta të sektorit bankar dhe atij financiar në Shqipëri. Një nga konkluzionet më domethënësë të këtij punimi ështe interesimi në rritje për të përmirësuar rolin kreditues dhe reflektimi i ndryshimi në përdorjen e pikësimit të kreditit si një rëndësi për sektorin bankar produkt i marrë nga një SIK (rekomandohet) të krijohet si experiencë e vendeve më të zhvilluara.metodologjia kërkimore kërkon mbledhjen e të dhënave relevante nga dokumentet e specifikuara dhe hartimin e bazave të të dhënave për të analizuar materialin dhe të arrijë në një kuptim më të plotë dhe historik për objektvat e vendosura. i. Mbledhja e të dhënave Dy koncepte janë qëndrore për matjen sasiore: besueshmëria dhe vlefshmëria. Besueshmëria do të thotë një instrument i vazhdueshëm që jep të njëjtën vlerë në matjet e një niveli të caktuar të fenomeneve.vlefshmëria do të thotë se vlera e dhënë nga instrumenti është i saktë. Besueshmëria është e nevojshme por jo e mjaftueshme për matje të vlefshme. Anketat u zhvilluan me klientë individualë të 16 bankave kryesore në vend, që përfaqësojnë rreth 95% të totalit të aktiveve të sistemit bankar shqiptar, si dhe me 67 drejtues të nivelit të lartë të 16 bankave kryesore në vend (që zotërojnë mbi 80% të pjesës së tregut bankar).të dhënat e siguruara kanë qenë të karakterit sasior dhe cilësor,në funksion të këtyre të fundit dhe për të minimizuar marzhin e gabimit të mostrës së zgjedhur (5.7%, me nivel besimi 95%), me 203 klientë bankarë individualë në 5 qytete kryesore të Shqipërisë,Tiranë, Durrës, Vlorë, Fier Elbasan për të pasur një shrirje sa më të mirë gjeografike. ii. Analiza e të dhënave. Në hulumtim kuantitativ, jam mbështetur në procedurat e përcaktuara statistikore.përshtatshmërinë e procedurave të përzgjedhura mund të gjykohet nga dy kritere. I para është se projektimi dhe të dhënat i përmbushin supozimet e procedurës. Një vlerësim cilësor do të përdoren për këtë projekt hulumtues. 1.Analiza e cilësisë së të dhënave (raportet e vonesës së kredimarrësit). 22

26 Në përfundim të përdorimit për qëllimet që shtruam me lart është e nevojshme të monitorohet në mënyrë të kujdesshme për të verifikuar performance e pritshme. Thelbësisht tre gjëra mund t i ndryshojmë gjatë punës sonë: Së pari, popullsia e aplikantëve mund të ndryshojë në lidhje me respektin për rëndësinë (e përdorur në të këtë scorecard) përcaktues.për shembull, aplikanti mund të bëhet më i vjetër, apo mund të poseidojë më pak pasuri sesa aplikuesi i përshkruar në të dhënat e marra nga të cilat scorecard është ndërtuar.kjo padyshim do të ndryshojë përqindjen e aplikantëve për kredi të cilët do të pranohen dhe kjo mund të ndryshojë, ku rezultati i cut off të jetë vendosur. Të ashtuquajturat raporte stabiliteti popullate janë përdorur për të kapur dhe ndjekur ndryshimet në popullsinë e aplikacioneve (përbërja e të aplikantëve në lidhje me parashikimet). Së dyti, parashikimet nga scorecard mund të bëhen gjithnjë e më të pasakta. Kështu, saktësia e parashikimeve të modelit duhet të ndiqet sistematikisht, për të përcaktuar se kur një model duhet të rifreskohet ose fshihet (dhe kur një model i ri duhet të ndërtohet). Së treti, norma aktuale e vërejtur e parazgjedhur (kredi e keqe ) mund të ndryshojë me kalimin e kohës (p.sh, për shkak të kushteve ekonomike). Ndryshime të tilla do të kërkojë rregullime të vlerave cut-off dhe ndoshta dhe vetë modelin e scorecardit.metodat dhe raportet që janë përdorur zakonisht për të gjetur normën e vonesës për kredite e pashlyera dhe krahasimi me vonesën e pritshme, janë quajtur analiza të raporteve të vonesave të kredimarrësit iii. Procesi i hartimit.- Hartimi ka të bëjë me formulimin, gjetjen dhe krijimin e informacionit. Hartimi fillon me një proces krijues për zhvillimin e pyetjeve, shtrimin si dhe rrugën e ndjekur.konfirmimi ka të bëjë me vlefshmërinë dhe besueshmërinë e informacionit dhe fillon me pjesën shkencore të metodologjisë. 2. Analiza e gjetjeve të marra nga sjellja e kredimarrësëve. Studimi i sjelljeve të kredimarrësve në bankat dhe pasojat e shkaktuara prej tyre dhe nga ana tjetër, studimi i sjelljeve të klientëve dhe ndikimi i tyre. Këto gjetje kanë synuar në përcaktimin e shkaqeve të këtyre sjelljeve, nga ku dhe rezulton në se pyetjet kërkimore e ngritura janë të vërteta ose jo.në vijim janë analizuar gjetjet lidhur me instrumentet e nevojshëm për të realizuar një monitorim dhe mbikqyrje më transparente të sjelljeve të bankave ndaj klientëve të tyre.për analizën e parashikuar si qëllim i parë është grumbullimi i të dhënave. Rezultati është i rëndësishem për përpilimin e informacionit nga fazat e ndryshme ekonomike dhe institucionet kredidhënëse; Informacioni është marrë nga tri faza të cilat ofrojnë financim në sektorët e përmbledhur sipas prodhimit, tregëtisë si dhe shërbimet. Metoda përshkruese apo narrative ndihmon në dhënien e një panorame teorike në lidhje me fushën studimore. Në këtë punim, kjo metodë përbën pikërisht këtë avantazh. Shoqëruar kjo edhe me instrumente krahasues me vendet e tjera ne rajon dhe ne bote, bën të mundur që informacioni të strukturohet në atë formë e mënyrë që të japë atë çfarë pritet nga punimi (qellimi dhe objektivat e vendosura). Pra, këto metoda ndihmojnë dhe janë me vlerë, pikërisht për të shtruar aspektin teorik dhe për të bërë një paraqitje të pastër e të saktë të kornizës teorike. Nga ana tjetër, përdorimi i 23

27 analizës së shifrave bën të mundur që konstatimet të mos ngelen vetëm në aspektin teorik, por të shtrihen edhe atë real, pra praktikë. Në këtë punim, i bëhet një analizë e hollësishme rezultateve financiare të sistemit bankar duke evidentuar kështu fuqinë e këtij tregu. Ndërsa në fund, por jo më pak të rëndësishme, janë dhe avantazhet e përdorimit të pyetësorëve (anketave) dhe intervistave. Shpesh herë, mungesa e informacionit të detyron që të heqësh dorë nga një studim, apo një tjetër. Një mjet efikas dhe alternativë është përdorimi i pyetësorëve dhe intervistave.në këtë mënyrë, mund të rikuperohet ai defiçit informacioni, sidomos në Shqipëri dhe aq më tepër në lidhje me problemet dhe sfidat në sistemin bankar.metodat e përdorura në përgjithësi për PK, janë të bazuara në modele ku ndër të tjera përmendim: 1. Njohja e proçesit aktual 2. Përcaktimi i të dhënave në dispozicion 3. Përcaktimi i periudhës së analizës dhe parashikimit 4. Hartimi i informacionit 5. Informacioni statistikor 6. Përcaktimi i kredimarrësve të mirë dhe jo të mirë 7. Analiza e sjelljes nga karakteristikat e kredimarrësve 8. Përcaktimi i faktorëve më të rëndësishëm për modelim dhe i peshës së tyre dhe variablave të përdorur 9. Sqarimi i faktorëve dhe variablave 10. Vlerësimi i modelit dhe testimi 11. Segmentizimi sipas vlerësimit dhe dizenjimi i strategjisë që do të përdoret. Disa nga variablat e përdorur janë: mosha, të ardhurat, shëndeti,statuti civil, jetëgjatësia si një klient, shuma e huasë, maturimi, të cilat adaptohen, seksi, vonesat historike të pagesës, niveli i strehimit. Këto të dhëna përpunohen sipas një database të përdorur për tu analizuar dhe dalë në përfundime për realitetin shqiptar.këto modele janë gjithmonë në ndryshim dhe përmirësim. Kjo bazohet shumë në zhvillimet teknologjike dhe kërkimore duke synuar të njëjtin ritëm me zhvillimin e tregut bankar.megjithatë, është e vështirë për të gjetur nje model statistikor të përsosur sepse mund të ndodhë që të njëjtat të dhëna për një aplikant mund të çojnë në 2 vlerësime PK të ndryshme ku njëherë rezulton si aplikant me PK të keq dhe njëherë tjetër rezulton si aplikant me PK të mirë. Këto devianca në vlerësimin e PK, janë të njohura në vlerësimet statistikore kur aplikantët janë subjekt i ndikimeve të ndryshme të jashtme të tilla si ndryshimet sociale apo financiare, të cilat mund të ndryshojnë probabilitetin e tyre të paracaktuar. iv.modelet e pikësimit të kredititi Përparësitë e përdorimit të modeleve të pikësimit të kreditit mund të përshkruhet si një përfitim në reduktimin e kostos së analizës së kredive, duke bërë të mundur vendimin e shpejtë të kredisë,duke siguruar dokumentacionin e kreditit, dhe pakësuar rrezikun e 24

28 mundshëm 8.Një përmirësim në saktësinë e një pjese të analizës së kreditit mund të përkthehet në kursime të konsiderueshme 9. MPK janë studiuar gjerësisht në fushën e statistikave, në sistemet e informacionit dhe në inteligjencën artificiale. Në mënyrë që të marrim një model të kënaqshëm për pikësimin e kreditit janë përdorur data mining për të zhvilluar këto modele. Afërsisht, këto metoda mund të klasifikohen në metodat parametrike statistikore (p.sh. analizat e diskriminant dhe ajo e regresioni logjistik), jo-parametrike metodat statistikore (p.sh. k- fqinjin më të afërt dhe pema e vendimit), si dhe (p.sh. në rrjetin informatikë qasjet artificiale nervore (Ann) dhe përafërmi i grupeve). Një nga metodat më të përdorura të vetëvlerësimit të kreditit të përdorur nga institucionet financiare në vendet e zhvilluara është modeli i pikësimit te kreditit 10 duke e përkufizuar këtë model si përdorimi i mjeteve statistikore për të identifikuar faktorët që përcaktojnë probabilitetin e një klienti nëse është i mirë apo klient i keq duke vënë në dukje se avantazhi i tyre kryesor është se vendimet janë të lidhura sipas procedurës së papërcaktuar dhe të standardizuar duke gjeneruar një shkallë më të lartë të besueshmërisë ". Duke pasur parasysh konceptin e aktivitetit të kreditimit, përdorimi i metodologjive të tilla objektive siç janë pikësimi i kreditit në dhënien e kredive është shumë e rëndësishme. Vendimet e marra vetëm nga vlerësimet subjektive janë shmangur duke përdorur pikësimin e kreditit 11 si dhe lidhin progresin e pikësimit të kreditit me rritjen e konkurrencës, përparimet në teknologjinë kompjuterike, dhe rritjen eksponenciale të bazave të të dhënave 12. Vihet në dukje se faktorë të rëndësishëm në pikësimin e krediti që ndikojnë në saktësinë e tij janë, të dhënat aktuale, vlerësimi i modelit dhe riaxhustimi i këtij modeli. Përdorimi i mjeteve që t'ë klasifikojë dhe ndihmojnë në parashikimin e sjelljes së klientëve në lidhje me kredinë në të ardhmen është thelbësore për menaxhimin e kreditit, duke ndihmuar për të reduktuar procesin e subjektivitetit, si dhe shpërndarjen më efikase të burimeve. Termi knowledge discovery (KDD) në një bazë teë dhënash është përdorur për herë të parë në vitin 1989 duke theksuar si një njohuri që con në një produkt final të procesit të zbulimit në bazat e të dhënave 13. Deri në vitin 1995, termi KDD dhe data mining u kuptua nga shumë autorë në 14. përcaktimin dhe dallimin midis KDD dhe Data minig duke iu referuar procesit të përgjithshëm të zbulimit të njohurive të dobishme nga të dhënat, ndërsa kjo e dyta i referohet aplikimit të veçantë të algoritmeve për të nxjerrë modele nga të dhënat. Sipas mendimit të këtyre autorëve, data mining është një hap në procesin e KDD që përbëhet nga aplikime algoritmesh në prodhimin e një grupi të veçantë të modeleve. 8 Lee, Chiu, Lu, dhe Chen, 2002, West, West, Chaia 2003, f Koh, Tan, dhe Goh (2006] 12 Mester 1999)]. 13 Fayyad, Piatetsky-Shapiro, & Smyth, Lemos et al., 2005). Fayyad et al

29 Sipas 15 referimi i modeleve është si një bashkësi komponentesh të modelit. Sipas përcaktimit, "Një model është një përfaqësim i jashtëm dhe i qartë i një pjese të një realiteti, vërejtur nga një person i cili dëshiron të përdorë këtë model për të kuptuar, ndryshuar, menaxhuar, dhe kontrolluar pjesë të këtij realiteti ". Pema e vendimit është një nga metodat më të njohura të data minig 16. Një pemë vendimi është metoda e vetme që jep rezultate në një mënyrë hierarkike; dmth,"atributi më i rëndësishëm është vendosur në nyjen e parë të pemës, dhe atributet më pak të rëndësishëm janë vendosur në nyjet më të largëta të pemës "Kështu një pemë vendimi është një strukturë që është përdorur për të ndarë një sasi të madhe të të dhënave në grupe më të vogla duke aplikuar një rend të rregullave të vendosura 17. Ndërtimi i pemëve të vendimit është veçanërisht tërheqëse në kontekstin e KDD, e cila 18 i atribuohet arsyeve të mëposhtme: intuitivës dhe lehtësisht e kuptueshme në rezultate; joparametrike që janë, pra, të zbatueshme për trajtime eksploruese; ndërtimeve relativisht të shpejta ku krahasohet me metodat e tjera; dhe saktësinë që mund të krahasohet me saktësinë e modeleve të tjera. Pemët e vendimit janë zakonisht konvertuar në rregulla vendimarrje. Një pemë vendimi mund të vërehet si një grafik në të cilin çdo nyjë (jo gjethe) përfaqëson kushtin që përfshin një atribut dhe një sërë vlerash. Gjethet korrespondojnë me cilësimin e një vlere ose grupi vlerash në një atribut apo problem 19. Në paralelizmin e këtij vëzhgimi, degët në pemë korrespondojnë me rregullat e tipit "IF <kushtet>,pastaj <përfundim>". Disa algoritme janë zhvilluar në bazë të induksionit të pemëve të vendimit, ndër të cilat veçojmë: C4.5, CART (classification and regression trees) (pema e klasifikimit dhe regresionit ), QUEST (quick, unbiased, efficient statistical trees) (peme efikase statistikore e shpejte dhe e paanshme), CHAID (chi-square automatic interaction detectors). Në këtë hulumtim, është prirur për të përdorur studimet e rasteve, të cilat sipas autorit 20 janë të mjaftueshme për të studiuar ngjarjet bashkëkohore në një kontekst të vërtetë të jetës, kur kontrolli i variablave bëhet më e vështirë për t u studiuar. Të dhënat duke iu referuar analizave të kredisë janë shumë konfidenciale dhe strategjike, për shkak të sekretit bankar dhe rrezikut të marrjes së të dhënave nga konkurrentët. Kjo i bën të dhënat shumë të vështirë për palët e treta për t u marrë. Studimi i ndjekur në hapat e sugjeruara 21 për procesin e zbulimit të njohurive: përzgjedhja e të dhënave,të dhënat e para-selektimit dhe procesi i pastrimit të të dhënave, transformimi i të dhënave, data mining, interpretimi i të dhënave dhe vlerësimi i rezultateve. v. Ndërtimi i modelit, të dhënat e përdorura në zhvillimin e tij Kur seti i të dhënave të referuara mbi të cilat është bazuar modelimi përmban një ndryshore treguese "e paguar përsëri" kundrejt "përcaktuar ", ose "kredi e mirë" 15 Fayyad et al Wang et al., Berry & Linoff, Gehrke (2003) 19 Goldschmidt & Passos, 2005, fq Yin Fayyad, Piatetsky-Shapiro, dhe Smyth (1996) 26

30 kundrejt. "kredi e keqe ", atëhere kemi modelet e regresionit logjistik të përshtatshme për të krijuar modelim të mëvonshëm parashikues. Regresioni logjistik parashikon probabilitetin nëse një kredi e keqe do të ndodhë. Për më tepër modelet e regresionit logjistik janë modele lineare dhe kështu në këtë logjikë kemi transformimin e probabilitetit parashikues në një funksion linear të vlerësimit të variablave parashikuese. Pra në përfundim të një modeli pikësimi kemi një funksion linear parashikues me disa transformime të shtuara të aplikuara në parametrizimin e modelit, thjesht si një funksion linear pikësimi që mund të lidhet me cdo variabël parashikues pas kodifimit. Si përfundim pikësimi i kreditit është thjesht një shumë e pikësimit individual që mund të merret nga scorcardi si më sipër. Zhvillimi i një modeli të pikësimit të kreditit fillon me mbledhjen e të dhënave mbi një kampion të individëve dhe të llogarive respektive reale dhe performanca e marrë, shërben për të parashikuar. Në mënyrë tipike, kampioni ndërtohet nga një përfaqësim që përfshin një përfaqësim më të madh të llogarive të kreditit me karakteristika të veçanta, të tilla si normat e vonesave të prapambetura, duke siguruar një model parashikues më të mirë për cdo segmend të popullatës të përfshirë. Kështu për të siguruar një model që kryen një parashikim të mirë për çdo segment të popullsisë me të dhëna që përfshijnë interesin e të ardhurave, atëherë huadhënësi përcakton kushtet e kredisë më mirë, sepse shfrytëzon informacionin për të ardhurat në rekordet e kreditit ose të dhënat e grumbulluara si pjesë e kredisë në procesin e kredimarries. Kur kompletohet modeli mund të aplikohet me të dhëna në një aplikim të ri për kredi duke gjeneruar një pikësim krediti cilësor, në shumë sisteme numri me i lartë respektiv ka një siguri më të madh për kthimin e shumës së detyruar të marrë në kredi. Për informacionet parashikues ( "variablave shpjeguese") në një model të kredisë së parazgjedhur të jetë i dobishëm në përcaktimin nëse një huamarrësi do të paguajë siç është rënë dakord. Të dhënat duhet të përfshijnë një numër mjaft të madh të çdo lloj rezultati ( "variabla te varur ") - të dyja përcaktojnë ripagesat nga huamarrësi. Shumica e llogarive janë në gjendje të mirë (një llogari e tillë është zakonisht e referuarsi një "e mirë"); kështu, sfida më shpesh është për të blerë një grup të dhënash që ka një numër të konsiderueshëm të përcaktuar ("të këqinj "). 3.Deduksimi i hedhur poshtë / Reject inference. Termi Reject inference përshkruhet lidhur me paragjykimet e natyrshme kur modelimi është i bazuar në një database trajnimi të përbërë vetëm nga ata aplikantë të mëparshme për të cilët ka qenë i vëzhguar performanca aktuale kredi të mira kundrejt kredive të këqija. Ka të ngjarë që ky numër i konsiderueshëm i aplikantëve të mëparshëm, që ishin refuzuar dhe për të cilët performance e kreditit nuk u vëzhgua mund të shërbejë si një vlerë në një kohë tjetër pasi situatat kredituese janë shumë të ndjeshme. Pyetja që shtrohet është, se si do të veprojmë për të përfshirë aplikantët e mëparshëm në modelim në mënyrë që ky model parashikues të jetë më i saktë dhe i më i fuqishëm (dhe më pak i njëanshëm). Kjo mund të ndodhë në një situatë të rënies së ekonomisë, duke ndikuar që shumë njerëz në këto vendosje të përgjithshme financiare nuk do të kualifikohen sepse përbëjnë një risk sipas kritereve të vjetra të vendosura. Me pak fjalë, në qoftë se askush nuk do të kualifikohet për kredi, atëherë institucionet kredidhënëse do të dalin jashtë 27

31 biznesit. Ka një numër të qasjeve që janë sugjeruar se si të përfshijë aplikantët e refuzuar më parë për kredi në ndërtimin e modelit, në mënyrë që të bëjë modelin më të zbatueshëm gjerësisht. Me pak fjalë, këto metoda nxirren sistematikisht nga të dhënat aktuale të vëzhguara, shpesh duke bërë supozimet për rezultatin e pritura të kredisë. 4.Zhvillimi dhe vlerësimi i modelit të pikësimit të kreditit. Zhvillimi i një modeli efektiv është kompleks, konsumon kohë dhe i kushtueshëm. Sipas standardeve bashkëkohore, modelet e mëparshme të pikësimit të kreditit janë ndërtuar mbi bazat e të dhënave më pak të fuqishme dhe shpesh fokusuar në informata që rrjedhin nga aplikimet, dhe përparimet në teknologjinë kompjuterike, qasje në informacion me gjithëpërfshirës. Së pari një model i regresionit logjistik ka qënë ndërtuar bazuar në të dhënat e përdorura, vlefshmëria e modelit duhet të vlerësohet apo testohet në mënyrë të pavarur, duke përdorur të njëjtat metoda si është bërë në mënyrë tipike në modelet parashikuese. Të gjitha këto metoda, grafikë, dhe statistika të përllogaritura në mënyrë tipike për këtë qëllim, vlerësojnë shanset e përmirësuara për të diferencuar aplikantët më të mirë të kredisë nga aplikantët e këqinjtë të kredisë. Në kampionin që morëm krahasuar me parashikimet e thjeshta për vendimarrje për kredi, për refuzimin e kredisë apo shtimin e një kredie mbi atë eksistuese.grafikët e përdorshëm përfshijnë digramat tabelore, grafikun e Kolmogorov Smirnov dhe të tjera mënyra për të arritur në një model të fuqishëm parashikimi. Psh, grafiku me poshte i Kolmogorov Smirnov (KS) për modelin e pikësimit të kreditit.testi Kolmogorov-Smirnov (KS) është maksimumi, përmes gjithë vlerave të pikësimit të kreditit, diferencës në shpërndarjet kumulative (në pikat e përqindjes ) së të mirëve dhe të këqinjëve si kredimarrës. Një vlerë zero për KS do të thotë që dy shpërndarjet e pikësimit të kreditit tregojnë se pikësimi i kreditit nuk arrin të dallojë midis të përcaktuarëve dhe jo të përcaktuarëve; Një vlerë 100 tregon pikësimin e kreditit të përkryer midis të përcaktuareve dhe jo të përcaktuarëve. KS është maksimumi i distancës maksimale vertikale në mes të dy kurbave të përcaktuara dhe jo të përcaktuara. KS përshkruan aftësinë e një modeli për të diferencuar kredimarrësit e mirë dhe të këqinj në një pikë të vetme, divergjenca statike krahason se si shpërndarjet e përcaktuara dhe jo të përcaktuara ndryshojnë.divergjenca statistike llogaritet si katrori i diferencës së mesatares së të mirave dhe të këqijave pjesëtuar me variancën mesatare të shpërndarjes. Kur modeli performon jo mirë kjo do të thotë se pikësimi i kreditit mesatar i të këqijave nuk ka shumë diferencë nga mesatarja e të mirave dhe divergjenca statike do të jetë afër 0. Që modeli të përmirësohet rritja e diferencës ndërmjet mesatares së të mirave dhe të këqijave dhe divergjenca statike duhet të rriten. Sa më e madhe divergjenca statike aq më e madhe fuqia parashikuese e modelit. 28

32 Grafik 1. Testi Kolmogorov-Smirnov (KS) Në këtë grafik boshti x tregon vlerën e pikësimit të kreditit (Shumës) dhe boshti y përqindjen e akumuluar të observimeve në secilën klasë të paraqitur. Pavarësisht se janë dy linja, sa më e madhe është shkalla e diferencimit ndërmjet kreditit të mirë nga krediti i keq në rastin e kampionit të marrë, aq më mirë është modeli i ndërtuar. Një rast të rëndësishëm në zhvillimin e modelit përfshihet vlefshmëria e parashikimit përmes një serie testesh statistikore. Një model vlerësimi i përdorshëm është krijimi i kampionit "hold-out" (një pjesë e marrë nga kampioni që mbahet jashtë vlerësimit të kampionit ) për të testuar sa më mirë modelin e vlerësuar. Dy nga njehësimet statistikore më të përdorura gjerësisht janë testi statik KS Kolmogorov-Smirnov dhe statika divergjente referuar ("The Kolmogorov-Smirnov and Divergence Statistics").Këto lloj njehsimesh statistikore nuk përdoren vetëm për të parë eficencën e modelit por gjithashtu ndihmojnë në vendosjen e numrit të karakteristikave të përfshira në model. Tipikisht, zgjedhja finale përfshin një shkëmbim ndërmjet efekteve të shtuara të karakteristikës në modelin parashikues dhe një këmbëngulje për të mbajtur kompleksitetin e modelit të menaxhueshëm. Kampioni hold-out është përdorur në vendosjen e problemit Testimi i modelit kundrejt kampionit hold-out lidhet nëse secila karakteristikë përfshihet në model është parashikuese duke përdorur të dhënat që nuk përdoren në konstruktin e modelit Karakteristikat që nuk provojnë parashikim të kampionint hold-out duhet të hiqen nga modeli final. 5.Kuptimi i pikës së rrezikut / score cut-offs. Nëse është përcaktuar një model i mirë i regresionit logjistik, vendimarrja ka të bëjë me kush jane vlerat e pikës së rrezikut cut-off për shtrirje në kohë, zgjerim, refuzim të kredisë (ose ku mund të kërkohet informacion shtesë nga aplikanti për të mbështetur aplikacionin). Mënyra më e thjeshtë është që të marrë si ndërprerje pikën në të cilën ndarja më e madhe midis kredisë së mirë dhe kredisë së keqe është vërejtur në kampionin e marrë dhe në këtë mënyrë mund të pritet/hiqet. Megjithatë, shumë konsiderata të tjera në mënyrë tipike hyjnë në këtë vendim. Së pari, përcaktimi për një shumë të madhe të kredisë është më e keqe sesa për një shumë të vogël të kredisë. Në përgjithësi, humbja apo fitimi shoqërohet me katër rezultateve të mundshme (parashikimi 29

33 korrekt i kredive të mira, parashikimi korrekt i kredive të këqija, parashikimi jo-korrekt i kredive të mira dhe parashikimi jo-korrekt i kredive të këqija që është e nevojshme që të merren në konsideratë dhe cut off duhet të selektohet në mënyrë të tillë për të maksimizuar fitimin bazuar në modelin e parashikimt të riskut.ka një numër metodash dhe grafikë specifikë që janë tipikisht ndërtuar për të vendosur cut off final. KAPITULLI 1 Sistemi bankar, rreziku i kredisë dhe sfidat në krizat e sotme 1.1 Hyrje Bankingu është praktikë, biznes apo profesion pothuajse aq i vjetër sa vetë ekzistenca e njeriut. Por në literaturë ajo mund të jetë rrënjosur thellë për ekzistencën që në ditët e Rilindjes nga bankierët fiorentinas. Ajo është shfaqur nga epoka e Gurit - në epokën Viktoriane- e kështu deri sot në zhvillimin e teknologjisë, makinat automatike (ATM), kartat e kreditit, debitit dhe bankimin në internet në epokën e Google. Origjina e emrit të bankës rrjedh nga fjala italiane Banco "tavolinë / stol", e përdorur gjatë Rilindjes nga bankierët fiorentinas të cilët e përdorin për të bërë transaksionet e tyre në një tavolinë mbuluar nga një mbulesë tavoline me ngjyrë të gjelbër. Fjala kredi rrjedh nga fjala latine credere - "për të besuar", për shkak të besueshmërisë së konsumatorit në premtimin e ripagimit në një vlerë e cila është e matshme - "tobelieve."është thënë se kredia konsumatore daton që nga koha e Babilonisë, pra rreth 3000 vjet më pare, që nga Mesjeta deri në ditët e sotme kuptimi i kredisë konsumatore, kredidhënies në tregun masiv të konsumatorëve është diçka e cila është kthyer në një fenomen dominues. Rreziku i kredisë ka qënë gjithmonë një çështje shqetësuese jo vetëm për bankierët, por për të gjithë botën e biznesit për shkak se nëse nuk përmbushen 30

34 detyrimet në kohë plotëson këto rreziqe afektohen edhe partnerët e tjerë të përfshirë në biznes.termi " bankë tregtare" është përdorur për të dalluar atë nga një bankë e investimeve. Gjatë kohës së depresionit dhe pas rrëzimit të tregut të aksioneve të vitit 1929, Kongresi Amerikan kërkoi që bankat tregtare vetëm të angazhohen në aktivitetet bankare (pranimin e depozitave dhe dhënien e kredive, si dhe pagesa të tjera të bazuara në shërbime), ndërsa bankat e investimeve të ishin të kufizuara në tregjet e kapitalit. Kjo ndarje sot nuk është më e detyrueshme 22. Risku i kredisë lidhet shpesh me funksionin kryesor të një banke. Shkalla e aktiviteteve të një banke, kufijtë relativisht të ulët të fitimit të tyre të kombinuara shpesh me një levë të lartë financiare, e bën fushën e vlerësimit të riskut dhe kontrollit të tij, një funksion jetësor për çdo bankë. Kredia përcaktohet si një besim në aftësinë e një personi dhe dëshirën që do të paguajë në një kohë të mëvonëshme paratë që i ofrohen sot. Një mënyrë tjetër e përcaktimit të kredisë mund të jetë, një konsideratë për mundësinë e një personi apo kompanie që do të paguajë detyrimet në një pikë të caktuar kohore. Bankat prodhojnë kreditë për të mbështetur prodhimet bujqësore ato tregtare si dhe ndërmarrjet e shërbimit. Këto nga ana e tyre prodhojnë punë, rrisin fuqinë blerëse dhe në këtë formë rritet zhvillimi dhe krijohen kursimet. Kështu duke u nisur nga ky këndvështrim dështimi i bankave veçanërisht në të tilla vende dëmton të gjithë strukturën shoqërore në të gjithë vendin.të tilla eksperienca kemi parë nga vendet latine dhe aziatike të cilat kanë një potencial në ndikimin e shpejtë global. Bankat prodhojnë produkte financiare dhe shërbime te klientët, ndërsa menaxhojnë një numër rrisqesh të shumta që janë të lidhura me likuiditetin, mjaftueshmërinë e kapitalit, kreditë, interesin. Në vendimmarrjen tipike ato mundohen të optimizojnë riskun e kthyer. Menaxhimi i riskut dhe ai i përfitimit janë të lidhur shumë ngushtë me njëri- tjetri. Marrja përsipër e riskut është kërkesë themelore për përfitimin e ardhshëm. Me fjalë të tjera rreziku i sotëm mund të shfaqet si një realitet nesër. Kështu bankat nuk mund të jetojnë dot pa menaxhuar këto risqe. Përmes shumë rreziqeve të ndryshme, risku i kreditit ka një potencial të një impakti social për shkak të numrit të madh të njerëzve që mund të afektohen të tillë si kredimarrësit, pronarët e bizneseve, të punësuarit në këto biznese, etj. Sot në botë impakti që sjell dështimi i një banke mund të ketë një efekt më të gjerë sesa lokal dhe në varësi të madhësisë së saj dhe integrimit me tregjet dështimi i bankës mund të sjell efekt global. Në mënyrë që të rregullojë menaxhimin efektiv për ekspozimin nga rreziku i kredive, një banke në ditët e sotme ka nevojë për një sistem të sofistikuar bazuar në mjete analitike të njehsimit, monitorimit dhe menaxhimit të kontrollit të rreziqeve. Ndërtimi i modeleve dhe përshtatja e tyre në grupe dhe ndarje të peshave që mendohen dominuese me anë metodave të ndryshme parashikuese nga ana statistikore, është shumë i prekshëm sot dhe jep një impakt në në ekonominë e një vendi. Kemi metodat më të zhvilluara dhe të përdorura dhe zakonisht të aplikuara të PK në sektorin bankar ku vlerësohen aplikimet e kredive, duke u përqëndruar në një segment atë të retail-it për kreditë sepse kemi patur një rritje të shpejtë në volumin e këtyre kredive në këto vite. Analiza logit është identifikuar si më e përdorura për metoda të PK në sektorin bankar. Megjithëse të tjera metoda joparametrike janë gjithëpërfshirëse në termat e njohjes. Metodat e tjera kanë potencial 22 Glass- Steagall Akti 1930 (Khambata, 1996) 31

35 aplikimi në vendet në trazicion si dhe në vende të ndryshme të goditura here pas here nga kriza financiare. Pamja e krizës financiare globale të 2008 në SHBA është një proçes kompleks dhe shumë-planësh. Nga shkaktarët kryesor të kësaj krize mund të jenë dhënia e parregullt e kredive në SHBA, kjo e ndërlidhur me një praktikë të papërshtatshme të manaxhimit të riskut nga institucionet financiare. Shpërndarja e kësaj krize në botë mund të shpjegohet me faktin e ndryshimit dhe të investimit të kursimeve botërore në SHBA, duke qënë se këto investime lëvizën përgjatë zëravë të ndryshëm të aktiveve duke prodhuar vlera aktivesh të fryra artificialisht 23.Po ku e kishte zanafillën kjo krizë? Çdo gjë filloi me krizën e pasurive të paluajtshme në SHBA. Kriza u shpërnda në forma të tjera të aktiveve dhe ndikoi jo vetëm në kompanitë hipotekore e në banka investimesh por gjithashtu edhe në bankat ndërkombëtare. Kriza globale e likuiditetit, e shoqëruar kjo me një tërheqje të depozitave nga bankat e ekspozuara me negativisht ndaj krizës, 24 si dhe më vonë 25, rritën ankthin për një shpërndarje të epidemisë së depozitave në një shkallë botërore. Kolapsi i produkteve të strukturuara të investimit si obligacionet e borxhit të kolateralizuara, ndryshuan shpërndarjen globale të likuiditeteve drejt tregut të letrave me vlerë duke shkaktuar një fryrje te çmimeve 26 edhe në këtë pjesë. Risqet bankare dhe kriza financiare në sistemin bankar, kulmin e arriti në Shtator të 2008, ku shumë fonde u zhvendosën në letra me vlerë pa risk, kur 27 shpalli falimentin dhe sistemi bankar amerikan u përball me këtë krizë. Ekonomia botërore vazhdon të jetë në mes të krizës, duke prekur si vendet e përparuara dhe vendet në zhvillim.të gjitha ekonomitë e mëdha të avancuara pësuan rënie, ndërsa vendet në zhvillim u ngadalësuan befas.vendet me zhvillim të ulët janë të ekspozuara ndaj rënies aktuale globale më shumë se në ngjarjet e mëparshme, pasi ato janë më të integruara se më parë me ekonominë botërore përmes tregtisë, investimeve të huaja dhe dërgesave të emigrantëve. Ndikimet e krizës në mënyrë të konsiderueshme për këto vende shfaqen nëpërmjet kërkesës së zvogëluar të eksporteve të tyre. Ekspertët theksojnë se kriza ekonomike globale ka pasur një ndikim të moderuar relativisht në Shqipëri, sepse vendi është pjesërisht i integruar me tregjet botërore dhe ende nuk ka një treg të kapitalit.vëzhguesit presin që të jetë akoma e vështirë për të marrë kredi për shkak të mos kthimit të kredive apo nivelit shumë të lartë të kredive të këqija në Shqipëri, dhe investitorët e huaj do të ballafaqohen me ngarkesa më të larta fiskale. Investimet publike, të mbështetura kryesisht përmes borxhit të huaj, do të rriten në kosto.ekspertët theksojnë se një nga pasojat kryesore të krizës globale do të jetë një rënie e dërgesave të emigrantëve nga shqiptarët që jetojnë kryesisht në Itali dhe Greqi. Duke marrë parasysh këto fakte, biznesi në shumë sektorë do të ketë një kohë të vështirë për rritjen e investimeve dhe punësimin. Për të qënë më të mirëinformuar nga përplasja me sfidat nxirren gjithmonë mësime të cilat duhen marrë në konsiderata për të mos qënë më të papregatitur. Në të tilla kushte, po listojmë disa nga arsyet, impaktet dhe mësimet e kësaj krize: 23 sipas Germany's Hypo. Real Estate 24 Northern Rock, Bear Stearns 25 Lehman Brothers 26 efekti flluskë 27 Lehman Brothers 32

36 a) Metodat e vlerësimit të riskut të përdorura deri tani nuk kanë qënë më të mirat, nisur nga situtata ku ndodhemi. Risku faktik që shoqëron produktet e ndryshme financiare rezulton të jetë më i lartë se ai i vlerësuar. Rrjedhimisht norma e kthimit nga këto produkte financiare nuk është aq e lartë sa të kompesojë edhe riskun më të madh. Nevoja e përdorimit të metodave për vlerësimin sa më real të risqeve të ndryshme duke marë parasysh edhe ndërveprimin e tyre. b) Një mësim tjetër që nxjerrim nga kjo krizë ka të bëjë me sistemet globale të operimit të bankave. Nga kjo krizë ato që dolën më të fituarat dhe të pa prekura nga kriza ishin pikërisht bankat universale (me diversifikim të lartë si të aseteve ashtu edhe të burimeve) dhe bankat tradicionale apo primitive. c) Kush përfitoi nga kriza dhe kush nuk e përballoi dot krizën? (1) Ata të cilët janë iniciatorët kryesorë të kësaj krize: menaxherë, bankierë, ndërmjetësuesit bankarë dhe financiarë, të cilët krijuan produkte të ndryshme në tregjet e aksioneve me premtimin e jo përfitimeve-reale për financuesit duke siguruar për veten e tyre një dobi të menjëhershme në kapitalet e investuar nga të tjerët. (2) Bankat e forta të cilat me kalimin e viteve ri-investuan fitimet e realizuara për veten e tyre dhe për të tjerët. (3) Bankat e forta, të cilat me një shpejtësi të pabesueshme, realizuan blerjen e bankave të tjera konkurruese me një çmim simbolik, duke forcuar në këtë mënyrë pozicionin e tyre në tregun bankar në mënyrë që të jenë të parët në të ardhmen pas krizës. 1.2 KREDITIMI NË SISTEMIN BANKAR NË SHQIPËRI. Dekada e parë e tranzicionit, u përqëndrua në reformat stabilizuese të liberalizimit duke krijuar kushte të përshtatshme për rritjen e sistemit bankar. Deri në fillim të viteve 2000, sistemi bankar në Shqipëri është konsideruar jo aktiv në kreditim. Hyrja e fuqishme e bankave të huaja, qoftë si Hyrës të rinj ose nëpërmjet privatizimit të bankave shtetërore, solli rritje të kreditimit në ekonomi, duke bërë që në mesin e dekadës së dytë të tranzicionit të shënohej fillimi i një "Bumi" 28 të kredisë në ekonomi. Në fund të vitit 2011 sektori bankar shqiptar vazhdoi të përbëhej nga 16 banka tregtare tërësisht nën pronësi private, me rreth 92 për qind të aktiveve totale të investuara nga kapital i huaj. Aktivet e sistemit bankar u rritën me një ritëm më të lartë në 2011, si në terma nominale (me 13.1 për qind) ashtu edhe si kontribut ndaj Prodhimit të Brendshëm Bruto (duke arritur 85 për qind), gjë që tregon një veprimtari më të fortë ndërmjetësuese të sektorit bankar.gjatë vitit 2011 depozitat patën një rritje të rëndësishme prej 13.1 për qind, kryesisht si rezultat i rritjes së depozitave të individëve, duke pasqyruar kështu orientimin e klientëve drejt kursimit dhe forcimin të besimit të tyre tek sektori 28 zakonisht, një tendence e kredive në rritje është quajtur një "bum", kur rritja e e normës është dy herë më e lartë se rritja e PBB-së 33

37 bankar.pavarësisht sfidave të kërkesës së brendshme në ulje dhe shtrëngimit të kushteve për kredidhënie, portofoli i kredive i bankave në vitin 2011 u rrit me 15.3 për qind, me prirje rritëse përgjatë tremujorëve. Rritja u mundësua kryesisht nga dhënia e kredive për sektorin privat, dhe ishte më e dukshme në kreditë e dhëna në valutë vendase. Raporti kredi-depozita në fund të vitit 2011 qëndroi rreth 61 për qind, duke treguar se sistemi bankar është më pak i varur nga financimet e jashtme dhe ka kapacitete të mjaftueshme për tu zhvilluar. Struktura e maturimit e kredive të reja të dhëna në vitin 2011 tregon se bankat kryesisht janë përqëndruar në huadhënien afatshkurtër (me 63 për qind të totalit të kredive të reja), si dhe pasqyron nevojën e ekonomisë vendase për likuiditet të menjëhershëm. Niveli i kredive me probleme arriti në 18.8 për qind në Dhjetor 2011, ndikuar jo vetëm nga vështirësitë në disa sektorë të ekonomisë, por edhe nga ngadalësimi i ritmeve të rritjes së kredive në 2-3 vitet e fundit. Si rezultat i rritjes së kredive me probleme, dhe në përputhje me kriteret normuese të Bankës së Shqipërisë, bankat rritën provigjionet e tyre, çka ka ndikuar dukshëm në rezultatin neto të veprimtarisë bankare dhe treguesit e përfitueshmërisë së sistemit, të cilët kanë qenë më të ulët në krahasim me tremujorin e mëparshëm, pavarësisht se rezultati neto i sistemit për të gjithë vitin qëndroi në shifra pozitive. Veprimtaria bankare në vitin 2011 u zgjerua dhe u ri-organizua me hapjen e degëve dhe agjensive të reja dhe mbylljen e disa ekzistueseve. Duke iu referuar statistikave të tremujorit të tretë të 2014 marrë nga të dhënat statistikore të publikuara nga Banka e Shqipërisë, treguesi i kredive ndaj klienteve sipas bankave paraqitet sipas grafikut të mëposhtëm: Grafiku 2. Kredia ndaj klientëve sipas bankave. BSH Kredia ka vijuar të shënoj rritje duke shënuar një trend pozitiv. 34

38 Grafiku 3. Totali i kredisë bruto. BSH Sipas sektorëve të ekonomisë, sektori me cilësinë më të ulët të kredisë është Pasuritë e patundshme, dhënie me qira, etj. Raporti i kredisë me probleme ndaj totalit të kredisë dhënë këtij sektori është 47.43%. Grafik 4. NPL sektoriale (%). BSH Duhet theksuar se pesha e kredisë ndaj këtij sektori është shumë e ulët ndaj totalit të kredisë. Ndër sektorët me peshë, treguesi shfaqet më i përkeqësuar në kredinë për ndërtim, duke arritur në 43.67%. Grafiku 5. Pesha që zë secili sektor në portofolin e kredisë,bsh Kredia e re 86% i përket biznesit ndërsa 14% individëve. Sektori më i kredituar vazhdon të jetë sektori i Tregtisë, riparimit të automjeteve dhe artikujve shtëpiake (34.17% e kredisë së re për biznese). 35

39 Grafiku 6. Pesha e Kredisë së re për bizneset sipas sektorëve,bsh 1.3 KREDIDHËNIA DHE SISTEMET E INFORMACIONIT TË KREDISË (SIK) Proçesi i vendimarrjes për dhënien e kredive konsiderohet si një proçes i vazhdueshëm. Kompanitë apo individet kërkojnë kredi dhe pasi kredia miratohet, pasohet nga firmosja e kontratës dhe disbursimi i kredisë. Kredia është shërbimi më tradicional i ofruar nga bankat për klientët e tyre, është bërthama e aktivitetit bankar. Ato çfarë evidentohen edhe nga të intervistuarit për këtë punim janë se: Krediti kontrollon jetën tone sot ; Kufizon ose zgjeron stabilitetin tonë financiar.rrit apo ul cilësinë e jetës; Hap apo mbyll dyert për mundësi punësimi dhe promovimi, duke ndikuar në të ardhurat tona; Kufizon ose zgjeron fuqinë blerëse. Me zhvillimin e vazhdueshëm dhe ndryshimet në industrinë e kredive, produktet e kreditit po luajnë një rol gjithnjë e më të rëndësishëm në ekonomi. Globalizimi ekonomik dhe kanalet e reja të shërbimit të sapo krijuara të internetit ofrojnë mundësi për konsumatorët për të kërkuar dhe zgjidhur problemet e tyre kredituese pa kufizime rajonale dhe limite kohore.për shkak të këtij trendi, kreditori duhet të jetë tani gati, i vullnetshëm dhe në gjendje që të japë kredi për bizneset në vende të tjera në mbarë botën. Institucionet e kreditit po përballen me një konkurrencë drastike në të gjithë botën.kërkesa e rritur dhe konkurrenca në rritje që rezulton nga një mjedis i ri ekonomik ofrojnë mundësi të reja por edhe vënë përpara kërkesa të reja për kredidhënien e institucioneve. Roli i teknologjisë është shumë i rëndësishëm në menaxhimin e kredive. Me rritjen e volumit të kredive numri i kredive jo të mira ka një tendencë rritjeje. Institucionet financiare duhet të investojnë burime të konsiderueshme për të zhvilluar mjete efikase dhe të sofistikuara për të vlerësuar dhe kontrolluar rreziqet e kreditit. MPK bazuar në teknologji përfshin teknika që janë quajtur sot teknikat e data mining referuar zhvillimit të teknologjisë. Metodat statistikore të tilla si regresioni linear dhe logjistikë, programimi linear, dhe pema e vendimit, janë përdorur për zhvillimin e sistemeve të PK. 36

40 EKSPOZIMI I RREZIKUT TE BANKES RISKU FINANCIAR RISKU OPERACIONAL RISKU I BIZNESIT RISK TJETER RISKU I KREDISE KREDISE RISKU I STRATEGJISE SE BIZNESIT RISKU LEGAL U POLITIKRISK RISKU I NORMS SE INTERESIT RISKU RREGULLATOR POLITIKES MAKRO RISKU I NGJITJES RISKU I TREGUT MENAXHIMI DHE NDERSHMERIA RISKU I VENDIT RISKU I NGJITJES RISKU I MONEDHES RISKU TEKNOLOGJIK RISKU I INFRASTRUKTUR ES TE TJERE RISQE RISKU I LIKUJDITETIT SISTEMI I BRENDSHEM DHE AI OPERACIONAL RISKU I KRIZES BANKARE Figura 1. Organizimi i risqeve te bankës në një grafik. Burimi autori Ashtu si autorë të ndryshëm shprehen në botimet e tyre, në botë shumë banka po kalojnë në mënyrë figurative nga sistemi i kredidhënies bazuar në kolaterale, në sistemin e kredidhënies bazuar në më shumë informacion.prandaj, kohët e fundit gjithnjë e më shumë po vihet theksi në saktësimin dhe pasurimin e informacionit të disponueshëm në sistemin e informacionit të kredisë, SIK tut, apo regjistrat e kredive qofshin privatë apo publikë, me qëllim vjeljen e sa më shumë informacioneve dhe gjykimin sa më të plotë dhe të bazuar. Po duke iu referuar më shumë një sistemi bazuar në informacion kemi një ekspozim më të madh të disa llojesh rreziqesh si ai financiar, rreziku operacional, rreziku i biznesit dhe risqe të tjerë që nuk përfshihen në të parët. Ekonomia shqiptare ishte një prej ekonomive të pakta në Evropën Juglindore e cila nuk përjetoi rënie në zonën negative, pavarësisht krizës globale dhe përhapjes së saj në Evropë. Deri tani sektori bankar i ka bërë ballë krizës dhe rritja e kredisë për sektorin privat ka shenja pozitive rritjeje. Në fakt, kriza provoi se sistemi bankar në Shqipëri, ashtu si dhe në disa vende të tjera të Evropës Qëndrore dhe Lindore, ka pasur një karakter stabilizues dhe jo përshpejtues, siç u mendua në fazat fillestare të krizës. Megjithatë, kërkesa e dobët e brendshme dhe një situatë e jashtme në ngadalësim po rëndojnë mbi parashikimet për rritje, duke evidentuar si sfidë kryesore raportin e kredive me probleme.në Shqipëri operojnë tashmë 16 banka komerciale dhe 22 institucione financiare jo-banka që ushtrojne aktivitetin e tyre në fusha të ndryshme financiare si mikrokredi, kredi, factoring, leasing, etj.bankat dhe institucionet financiare jo-banka kanë krijuar dhe zhvilluar degë pothuaj në të gjithë territorin e Shqipërisë. Krahas bankave me kapital të huaj, bankat me kapital Shqiptar gjithashtu po tregojnë një rritje të aktivitetit të tyre në kreditimin e biznesit. Në këta vjet tranzicioni është shënuar një progres i dukshëm jo vetëm në drejtim të qëndrueshmërisë makroekonomike por edhe në zbatimin të reformave të thella strukturore përfshirë dhe reformën e sektorit bankar. Pavarësisht nga kushtet e pafavorshme të ekonomisë shqiptare dhe të sektorit bankar, sistemi bankar shqiptar është zhvilluar hap pas hapi duke u zgjeruar me banka të reja private, nëpërmjet privatizimit dhe ristrukturimit të bankave shtetërore, nëpërmjet shtrirjes së rrjetit bankar, përsosjes së legjislacionit dhe sistemit të pagesave, përsosjes së tekonologjisë dhe 37

41 shërbimeve bankare, rritjes së nivelit të kreditimit, rritjes së nivelit të frytshmërisë dhe shtimit të shërbimeve të tjera bankare. Përmirësimi i vazhdueshëm i mbikëqyrjes bankare si nëpërmjet pëmirësimeve ligjore ashtu edhe hartimit dhe përsosjes së rregulloreve në fushën e liçencimit, mbikëqyrjes dhe rregullimit përbën një dukuri tjetër pozitive të kësaj periudhe. Banka Qëndrore shtroi një sërë detyrash para saj për të forcuar sistemin e mbikëqyrjes dhe rregullimin e sistemit bankar në përputhje me standardet ndërkombëtare, promovimin e konkurrencës midis bankave dhe përmirësimin e sistemit të pagesave. Potenciali për rritjen ekonomike të Shqipërisë është i mirë, por kjo varet nga programi i reformave të qeverisë. PK dhe vlerësimi i sjelljes janë teknikat që ndihmojnë institucionet financiare të vendosin nëse janë apo jo në gjendje të japin kredi për konsumatorët që aplikojnë për to.hulumtimet statistikore në thelb janë për të mbështetur këto vendime.gjithashtu diskutohen nevoja për të përfshirë treguesit makroekonomik të vendit në sistemet që gjenerojnë rezultatet e PK. Qëllimi themelor i çdo biznesi, ashtu si i një bankë tregtare është për të kënaqur konsumatorët si një nevojë për të arritur mbijetesën dhe fitimin. Mjet kryesor për këtë qëllim është orientimi nga konsumatori. Rëndësia e orientimit nga konsumatori nuk është e re në jetën e biznesit, pasi ajo është baza e marketingut. Koncepti i orientimit nga konsumatori është rritur e komplikuar gjithnjë e më shumë, ajo është e vendosur nga disa komponente, për shembull kërkesa për zgjerim të shërbimit, standard të lartë të cilësisë së shërbimit dhe shpejtësinë e përmbushjes së nevojave.për orientimin nga konsumatori nuk është e mjaftueshme që banka ta konsiderojë këtë, por është gjithashtu thelbësore që konsumatori të ndihet i kënaqur në lidhje me kushtet e shërbimit. Pra, një nga faktorët për matjen dhe analizimin e mjeteve të orientimit nga konsumatori është shqyrtimit i kënaqësisë së klientit.pk në vetëvete është në thelb një mënyrë për të gjetur një strukturë themelore të grupeve në një popullsi, ku askush nuk mund ta shoh këtë strukturë, por vetëm karakteristika të saj të përafërta. Duke gjetur këtë strukturë në një seri dosjesh konsumatorësh kredie të mëparshme, mund të tregohen kufinjtë (patterns/outlines) me të cilat është e mundur për të klasifikuar një aplikant të ri si të besueshëm apo jo.në vitin 1941 për herë të parë u aplikuan disa teknika për dallimin midis kredive të mira dhe të këqija, por akoma larg për parashikim.në të njëjtën kohë disa nga institucionet financiare dhe biznese kishin pasur probleme me menaxhimin e kreditit te tyre.pas luftës së dytë botërore dobia e mundësisë të përdorimit të metodave statistikore do të rritej. Për këtë qëllim ishte pranuar në përgjithësi dhe ardhja e kartave të kreditit. Në vitet gjashtëdhjetë do të ndodhë një rritje e madhe në numrin e aplikantëve për kredi dhe fuqisë punëtore. Nevoja për të automatizuar të gjitha këto të dhëna u shpreh, edhe pse fillimisht ishte disi tabu se tashmë do të zëvendësohej gjykimi i njeriut me këto makineri të krijuara.në vitet 1980 filloi duke u përdorur PK nga bankat fillimisht për kredit personale. Më vonë duke u përdorur për kredit hipotekore dhe kredi për biznesin e vogël. Një tjetër kërkesë e rëndësishme është përdorimi i PK në funksion të studimeve për çështje lidhur me marketingun. Që nga rritja e marketingut të drejtpërdrejtë në vitet 90, PK është përdorur për të përmirësuar normën e përgjigjeve të marra në një fushatë marketingu.me përparimin e programeve kompjuterike dhe teknikave të tjera për të zhvilluar PK janë përdorur dy nga analizat më të rëndësishme si: regresin logjistik dhe programimin linear. Kohët e fundit, për të zhvilluar PK po punohet me teknikat e inteligjencës artificiale si rrjeta nervore dhe sistemeve të ekspertëve. Një zhvillim tjetër i kohëve të fundit është ndryshimi në objektivat: nga minimizimi i rrezikut të klientëve theksi tashmë është më shumë në rritjen e fitimeve të bëra nga një klient. Kjo 38

42 do të thotë që kompanitë do të përpiqen fitimprurës. për të identifikuar klientët që janë më PK është një teknologji statistikore që vlerëson rrezikun e kreditit- ku qëllimi primar është që të rendit- sipas një rendi individët, duke bërë dallimin më të ulët nga rreziqet më të larta. PK është zhvilluar për të adresuar nevojën për vlerësimin e kreditit të shpejtë, të saktë, më të lirë se më parë, dhe në përputhje me rregullat e vendosura. Çfarë përparësish kanë bankat që përdorin raportet e rregjistrave të kredisë apo akoma më tepër raportet e PK për të bërë analiza për të kredituar një konsumator? Përgjigjet i marrim në cështjet në vijim të punimit REGJISTRI I KREDISË NË SHQIPËRI DHE ROLI I TIJ Regjistri i Kredive (RK 29 ) i Bankës së Shqipërisë ka filluar të operojë në 3 Janar 2008, i cili është baza e të dhënave elektronike për kredimarrësit e sistemit bankar. Aktualisht bankat kanë hedhur në regjistër portofolin aktiv të kredive të tyre dhe çdo ditë ngarkojnë të dhëna për kreditë e reja të disbursuara. Krijimi i regjistrit për kreditë ishte një hap i rëndësishëm përpara drejt konsolidimit të infrastrukturës për kreditë në Shqipëri. Regjistri i Kredive i jep palëve të interesuara një informacion të përmbledhur në lidhje me ekspozimin kreditor të çdo kredimarrësi, ekspozimin si palë e lidhur me kredimarrësin, informacion mbi kolateralet përkatëse, informacion mbi performancën e kredimarrësve në sistem etj. Ky informacion përkthehet në terma ekonomikë si një kolateral moral, për rrjedhojë gjithsecilit i intereson që ky kolateral të jetë më pozitivi i mundshëm. Me rritjen e numrit të produkteve të kredisë në botë dhe paralelisht me rritjen e kërkesës për kredi nga ana e personave fizikë dhe juridikë, filluan të shfaqeshin problemet e para në formën e vonesave në shlyerjen e kësteve deri në mosshlyerje të plotë të kredive. Numri i klientëve të tillë filloi të rritej gjithnjë e më shumë, por njëkohësisht, mungonte informacioni i plotë dhe i saktë mbi ecurinë e tyre në sistemin bankar apo financiar. Nisur nga nevoja për të shmangur mungesën e informacionit në kredidhënie si dhe për ta përqëndruar këtë informacion u krijuan regjistrat e kredive, të cilët sot e kësaj dite funksionojnë në pjesën më të madhe të vendeve në botë.palët e interesuara, nëpërmjet bazës elektronike të përqëndruar të regjistrit të kredive, marrin të dhëna të përmbledhura në lidhje me ekspozimin kreditor të çdo kredimarrësi, ekspozimin si palë e lidhur me kredimarrësin, garantuesit e kredive, informacion mbi kolateralet përkatëse, informacion mbi performancën e kredimarrësve në sistem, etj. Regjistrat e kredive publikë administrohen nga institucione shtetërore, publike apo nga autoritete mbikëqyrëse të subjekteve të caktuara, qëllimi i të cilave nuk është fitimprurës.i tillë është regjistri i kredive në Francë, Belgjikë dhe Letoni, që administrohen nga autoritetet përkatëse mbikëqyrëse. Veç sa më lart, njihen edhe regjistrat privatë të kredive, të cilët krijohen nga shoqëri të caktuara dhe që ofrojnë 29 Tek aneksi i këtij punimi do të gjeni një përmbledhje formularësh për regjistrin e kredisë, marrë nga publikime të BSH. 39

43 karakteristika të ndryshme nga ato që mund të ofrojë regjistri publik i kredive në vendin e tyre. I tillë është regjistri i kredive në Angli, Holandë, Greqi, etj. Vendet më të industrializuara në botë, si për shembull SHBA, Kanadaja apo vendet e Bashkimit Evropian, tentojnë të kenë sisteme më të zgjeruara shkëmbimi informacioni sesa ekonomitë në zhvillim. Kjo lidhet me disa arsye, si për shembull volumi dhe intensiteti më i lartë i kredidhënies në vendet e industrializuara, infrastruktura ligjore dhe rregullative më e fortë kryesisht në drejtim të shkëmbimit të informacionit, mbrojtjes së konsumatorit dhe privatësisë individuale, teknologjia e komunikimit më e sofistikuar, etj. Banka e Shqipërisë ka marrë një seri masash për të orientuar bankat në përmirësimin e identifikimit të rreziqeve dhe monitorimin e tyre, si: përmirësimi i kuadrit të menaxhimit të rrezikut dhe krijimit të kufijve nga ku rreziqet janë konsideruar të rëndësishëm;rishikimin e politikës për menaxhimin e rrezikut të kredisë, likuiditetit; përmirësimin e strategjive për krizën e kreditit dhe menaxhimit të likuiditetit; rianalizimin e treguesve të përcaktuar me rrezik për profilin e bankës; etj. Megjithatë stabiliteti i sistemit bankar, ka ende nevojë për reforma strukturore, të dyja në një nivel mikro dhe në nivel makro. Kështu, automatizimi i prodhimit të raportit të PK është një hap i nevojshëm. Një oreks në rritje për huamarrje shtron nevojën e përdorimit të teknikave më të sofistikuara për të ndihmuar më shpejt në punën e vlerësimit të riskut të kredisë. Rritja e normave të kredive me probleme në vendet në rajon sjell në vëmendje që teknikat tradicionale të kreditimit nuk kanë ndihmuar në prodhimin e niveleve të dëshirueshme të cilësis së kredive të dhëna. Edhe me funksionimin e regjistrit të kredive në Shqipëri pavarsisht përmirësimeve të ndodhura, përsëri kemi një ecje në drejtimin rritës të kredive të këqija. Sipas disa të dhënave të publikuara nga BSH, për periudhën deri në 2013, rezulton të kemi një përkeqësim të portofolit të kredive si për bizneset edhe për individët. Kemi një përmirësim të lehtë në 2012 si për kreditë e biznesit po ashtu edhe për individët. Përmirësimi përsa i takon si portofolit të biznes ashtu edhe portofolit të kredisë për individët lidhet me futjen në treg të përmbarimit privat. Nëse deri në Dhjetor 2011 ka funksionuar vetëm ai shtetëror, i cili dallonte për ngadalësimin në proçedura, mosefikasitetin dhe afateve të tejzgjatura kohore në proçesin e ekzekutimit deri në arkëtimin e vlerës së kredisë nga bankat, ardhja e shërbimit përmbarimor privat ka dhënë rezultate të dukshme e të prekshme. Ky fenomen shpjegon dhe ecurinë pozitive në cilësinë e portofolit për periudhat e mësipërme, pasi shërbimi përmbarimor privat u shoqërua edhe me një fshirje të kredive nga bilancet e bankave duke spastruar në këtë mënyrë pasqyrat e tyre financiare dhe përmirësuar ecurinë e treguesit të performancës të cilësisë së kredive. 6% 5% 4% 3% 2% 1% 0% -1% -2% -3% -4% -5% T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4 T1 T Përmirësim Përkeqësim Zhvendosja në klasifikim 40

44 Grafiku 7.Numri total i kredive për biznesin që kanë pasur përmirësim dhe kreditë që kanë pasur përkeqësim sipas tremujorëve.burimi BSH 4% 3% 2% 1% 0% -1% -2% -3% -4% T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4 T1 T Përmirësim Përkeqësim Zhvendosja në klasifikim Grafiku 8. Numri total i kredive për individë që kanë pasur përmirësim dhe kreditë që kanë pasur përkeqësim sipas tremujorëve.burimi BSH Magnituda e lëvizjeve, në përqindje, të kredive që nuk kanë ndryshuar klasifikimin sipas secilit tremujor paraqitet në grafikët në vijim si ecuria tremujore për secilën klasë sipas bizneseve dhe individëve T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T4 T1 T2 T3 T Standard Në ndjekje Nënstandard Të Dyshimta Të Humbura Grafiku 9.Stabiliteti i klasifikimit për bizneset (në %).burimi BSH Tabela më poshtë jep dhe paraqitjen numerike të ecurisë së treguesit të kredive me probleme ndër vite, e cila jepet më poshtë për periudhën Dhjetor 2002 Qershor

45 Historiku i treguesit të kredive me probleme Në % G1 G2 G1 G2 G1 G2 G1 G2 G1 G2 G1 G2 G1 G2 G1 G2 G1 G2 G1 G2 G1 G2 G Grafiku 10. Historiku i treguesit të kredive me probleme për periudhën Dhjetor 2002 Qershor 2013.Burimi BSH Duke iu referuar standarteve ndërkombëtare duhet të jemi në gjendje për të përmirësuar fenomet problematike lidhur me zhvillimet në sektorin kreditues në Shqipëri. Një nga strategjitë për të pasur një frymëmarrje më të gjerë në përpjekjet për minimizimin e kredive të këqija është krijimi i agjesisë së informimit të kreditit, SIK. Ajo me anë të instrumenteve të saj do të jetë në gjendje të vijë në ndihmë në minimizimin e këtyre kredive të këqija dhe vendosjen e një standarti për të dhënat e grumbulluara, përpunimin e tyre dhe ardhjen në ndihmë të bankave dhe institucioneve financiare jo-banka që operojnë në tregun shqiptar. Duke patur parasysh traditën relativisht të pakët të tregut të lirë, në Shqipëri përfshirja e autoriteteve shihet si një element thelbësor për krijimin në vend të një industrie efektive të informacionit për kreditë. Sidoqoftë në Shqipëri, duhen kuptuar kufizimet dhe vlerësuar arritjet e rregjistrit të kredisë, pavarsisht faktit se rregjistri i kredisë është disa shkallë më poshtë për nga oportunitetet që sjell në tregun financiar krahasuar me produktet e një SIK. Kufizimet e regjistrit të kredive në raport me një SIK, janë të konsiderueshme dhe pasqyrojnë burimet e informacionit, disponueshmërinë e shërbimeve me vlerë të shtuar dhe në disa raste, besueshmërinë dhe vlerën e përhershme të të dhënave të grumbulluara. Gjithashtu, përmes pasjes së të dhënave më të plota, institucionet e kreditit mund të rrisin nivelet e tyre të konkurrencës nëpërmjet produkteve të përshtatura për konsumatorin bazuar në karakteristikat e riskut të tyre, duke sjell përfitim për të dy palët si për huadhënësin ashtu edhe për konsumatorin. 1.5 RËNDËSIA E PËRDORIMIT TË SISTEMET TË INFORMACIONIT TË KREDITIT Redukton asimetrinë e informacionit mes huadhënësve dhe huamarrësve; I jep mundësinë huadhënësve të vlerësojnë në mënyrë më të kujdesshme rrezikun e çdo kredimarrësi dhe të rrisin cilësinë e portofolit të tyre; Minimizon problemin e përzgjedhjes së kredimarrësve të gabuar dhe mund të ulë koston e kreditimit për një kreditor të mirë; Rrit aksesin e personave të ndryshëm fizikë apo juridikë në kredimarrje dhe për rrjedhojë rrit nivelin e kredive të subjektit/bankës; 42

46 Duke e ndërthurur informacionin nga regjistri në vlerësimin me pikë të çdo kredimarrësi, ndikon në uljen e kostove operacionale dhe për rrjedhojë rritjen e përfitueshmërisë. KAPITULLI II TRAJTIMI TEORIK DHE EMPIRIK PËR SIK, RAPORTET QË GJENERON DHE ROLI TYRE NË TREGUN E KREDISË. 2.1 HYRJE Subjekt i sistemit të informacionit të kreditit SIK operus në sektorin e huadhënies ka qënë pothuajse i paprekur nga literatura akademike në Shqipëri. Sipas 30 tregohet se ekzistenca e sistemet të informacionit të kredisë SIK mund të përmirësojë qasjen e kredisë për huamarrësit më të varfër dhe të përmirësojë procesin e kredidhënies.tregjet e kredive janë konkurruese,shkëmbimi i informacionit ul kostot huadhënëse, nëpërmjet normave më të ulëta të parazgjedhura. Shqyrtimi i rolit në shkëmbimin e informacionit ka një rëndësi të madhe në tregjet më të zhvilluara të kreditit. Duke përdorur një model të pastër negativ të përzgjedhjes, 31 analizohen faktorët që çojnë në komunikimin endogjen mes huadhënësve në tregun e kredisë. Shkëmbimi i informacionit ndodh kur lëvizja e familjeve është e lartë, grupi i huamarrësve është heterogjene, tregu i kreditit është i madh dhe kostoja e shkëmbimit të informacionit është e ulët. Frika e konkurrencës mes huadhënësve vë në mëdyshje shkëmbimin e informacionit të tyre për klientët, dhe kjo sistemin e informacionit të kreditit SIK e kthen në një "monopol natyror", ne lidhje me rritjen e shkallës së kthimeve: kur disa huadhënës fillojnë të shkëmbejnë informacionin, ajo krijon një nxitje për huadhënësit e tjerë për të shkëmbyer edhe ata informacionin 30 McIntosh dhe Wydick (2004, 2005) 31 Jappelli dhe Pagano (1993) 43

47 gjithashtu. Sipas autorëve 32 argumentohet se kufizime për shkëmbimin e informacionit ndërmjet huadhënësit mund të çojë në rezultate më optimale. Sipas autorit të parë 33 një model multi-periodik me përzgjedhjen e pafavorshme për rrezikun moral për të treguar se një nivel i caktuar i përzgjedhjes negative, është i nevojshëm të krijohet në një treg të kredive në mënyrë që motivimi për reputacionin e huamarrësit të jetë evident. Ai arrin në përfundimin se një sistem i plotë i shkëmbimit të informacionit mund të jetë më pak efikas se një i projektuar për të ruajtur një nivel të informacionit asimetrik, si psh, kufizimin e kohëzgjatjes së të dhënave të kredimarrësit që është zgjedhur. Sipas autorëve 34 theksohet përqëndrimi në efektin e shkëmbimit të informacionit si një "pajisje disipline për huamarrësin" nën një konkurrencë të përkryer. Ata arrijnë në përfundimin se huamarrësit kanë nxitje më të madhe në qoftë se huadhënësit shkëmbejnë informacione negative, duke argumentuar se ndarja e karakteristikave pozitive të huamarrësve mund të lehtësojë ndikimet negative të parazgjedhjes dhe të zbusin efektin disiplinor të sistemit të informacionit të kreditit. Po kështu ata parashikojnë se dobia e SIK është e reduktuar në vendet në zhvillim, ku ekzistojnë sektorë të mëdhej informale në të cilën zbatimi i pajtueshmërisë së shlyerjes është e vështirë. Ata sugjerojnë se lejimi i qasjes në sistemet e informacionit të kreditit SIK të huadhënësit joformale do të rrisë dobinë e sistemeve të informacionit të kredisë SIK për të dy, huadhënësit formal dhe ata joformal, për shkak të ekonomisë së shkallës që përcakton industrinë. Ata gjithashtu argumentojnë se informacioni më i mirë mund të çojë bankat të zhvendosen nga politikat e kreditimit të bazuara në kolateral në më shumë politika të bazuar në informacion.sistemet e raportimit të kredisë dhe ekonomia ndërkombëtare siguron një burim të plotë për aspektet institucionale të raportimit të kreditit 35 Duke përdorur një studim të Bankës Botërore për të ofruar të dhënat empirike mbi statusin e aktiviteteve të raportimit të kreditit në mbarë botën, tregohet se SIK mund të ofrojë huamarrësit me "kolateral reputacioni"duke i konsideruar shpesh si më të vlefshëm se kolaterali fizik. Për më tepër, argumentohet se llojet e të dhënave të grumbulluara nga SIK shpesh japin parashikimin më të mirë të shlyerjes. Autorët 36 sigurojnë një hetim fillestar empirik të ekzistencës dhe ndikimeve të SIK në ekonomi të ndryshme nëpër botë. Ata arrijnë në përfundimin se prania e SIK është e lidhur me tregjet më të gjera të kreditit dhe rrezikun më të ulët të kredisë. Megjithatë, një metodë rigoroze vlerësimi mbi ndikimin e SIK në vendet në zhvillim është jo-ekzistente në literaturën sot, duke krijuar një boshllëk që ky studim përpiqet për të mbushur me sa ka mundësi. Në shumë shtete në botë, huadhënësit marrin informacion nga organizata të specializuara për të ndihmuar vendimarrjen në vendosjen e vlefshmërisë kreditore të një aplikanti për kredi.të tilla organizata që mbledhim të dhënat dhe gjenerojnë këto shërbime janë njohur si SIK apo Byro (credit Bureaux) që ofrojnë shërbimet informuese të kreditit (credit information services), raporteve të PK (credit score reports), raportet e kreditit (credit report), etj. Huadhënësit kanë të drejtë të përdorin këto shërbime për të llogaritur riskun në dhënien e një kredie. Llojet e kredive mund të jenë të ndryshme si për shembull: kredi konsumatore, kartë krediti, kredi për shtëpi, kredi për makinë, kredi biznesi me afat apo 32 Vercammen[ (1995) dhe Padilla dhe Pagano (2000) 33 Vercammen 34 Padilla dhe Pagano (2000) 35 Margaret Miller (2003) 36 Jappelli dhe Pagano (2002) 44

48 overdraft, etj. Eksistenca e SIK sjell për vendin stimulim për rritje ekonomike. Huadhënësit, konsumatorët individë apo biznese, Qeveria dhe Banka Qëndrore përfitojnë nga shërbimet e SIK-ut. Kjo vërtetohet edhe nga angazhimi i Bankës Botërore dhe organizatave të tilla si IFC dhe USAID që promovojnë lehtësinë dhe suportin e zhvillimit të kapaciteteve të këtyre shërbimeve në të gjithë botën. Efiçensa e SIK-ut varion nga varësia e një numri faktorësh, ku përfshihet si mundësimi i të dhënave të plota, cilësia e të dhënave, mbështetja ligjore për SIK-un, etj. Suportimi ligjor dhe një sërë teknikash të përdorura për infrastrukturën janë kritike për një operacion efiçent të SIK-ut. Shërbimi i ofruar nga SIK gjithmonë fillon me një raport krediti bazë i cili përmban të gjitha të dhënat e lidhura të cilat janë në harmoni me tregun e zhvillimit me shumë shërbime të avancuara të tilla si PK SISTEMI I INFORMACIONIT TË KREDISË BAZUAR NË MODELET E PIKËSIMIT TË KREDITIT PRODHOJNË PIKËSIMIN E KREDITIT. Një pikësim krediti është një shprehje numerike bazuar në një analizë të nivelit të dosjes së kreditit të një personi, për të përfaqësuar aftësinë kredituese të personit. Një pikësim krediti është i bazuar kryesisht në informacionin e raportit të kreditit me burim sistemin e informacionit të të dhënave, SIK. Huadhënësit përdorin pikësimin e kreditit për të vlerësuar rrezikun e mundshëm që vjen nga kreditimi i të hollave për konsumatorët për të zbutur humbjet për shkak të borxhit të keq. Huadhënësit përdorin pikësimin e kreditit për të përcaktuar se kush kualifikohet për kredi, në cfarë normë interesi, dhe kufijtë e kredititimit (kohëzgjatja e një kredie). Huadhënësit përdorin gjithashtu pikësimin e kreditit për të përcaktuar se cilët konsumatorë janë të mundshëm për të sjellë të ardhura të tjera. Përdorimi i kredisë apo identiteti i pikësimit të kreditit është një qasje në dhënien e kredisë në implementimin e një sistemi të besuar. Pikësimi i kreditit mund të përkufizohet formalisht si një metodë statistikore (ose sasiore) që është përdorur për të parashikuar mundësinë që një aplikant të marrë hua ose huamarrësi ekzistues do të parazgjidhet përsëri 37. Kjo ndihmon për të përcaktuar nëse kredia duhet të jepet në një huamarrës 38. Pikësimi i kreditit gjithashtu mund të përkufizohet si një metodë sistematike për vlerësimin e rrezikut të kredisë që ofron një analizë të qëndrueshme të faktorëve që janë të përcaktuar të shkaktojnë ose të ndikojnë në nivelin e rrezikut 39. Objektivi i pikësimit të kreditit është për të ndihmuar ofruesit e kreditit të përcaktojnë sasinë financiare të përfshirë në ofrimin e kredisë për të menaxhuar rrezikun në mënyrë që të mund të merren vendimet më të mira për kreditimin e shpejt dhe më objektiv. Në mënyrë të ngjashme, një studim i kohëve të fundit ka në përfundim se pikësimi i kreditit është një nga përcaktuesit më të fuqishem të rrezikut 40.Pikësimi i kreditit nuk është i kufizuar vetëm për bankat. 37 Mester, Morrison, Fensterstock, Miller,

49 Organizatat e tjera,të tilla si kompanitë e telefonisë celularë, kompanitë e sigurimeve, pronarët, dhe departamentet qeveritare përdorin të njëjtat teknika FUNKSIONIMI I RREGJISTRIT TË KREDISË NË SHQIPËRI. RK është një bankë të dhënash që zakonisht administrohet nga Banka Qëndrore ose Institucionet Mbikëqyrëse të një vendi, i cili grumbullon të dhëna për individët ose bizneset që kanë marrë hua nga institucionet financiare. Arsyeja kryesore e krijimit të një regjistri publik për kredinë është që të mbështeten funksionet e mbikëqyrjes bankare dhe të monitorohen rreziqet e përgjithshme. Sipas një vëzhgimi të Bankës Botërore në vitin 2006, në shkallë botërore veprojnë 57 regjistra publikë për kreditë, shumë prej të cilëve janë krijuar pas krizave financiare të viteve nëntëdhjetë. Përsa i përket realitetit shqiptar ky regjistër është krijuar në vitin 2008 dhe është në efiçencë nën administrimin e Bankës së Shqipërisë, duke siguruar një lidhje on-line me të gjitha bankat e nivelit të dytë për të marrë informacion për çdo konsumator kreditues pjese e sistemit bankar. Shtrohet pyetja: A mjafton ky regjistër i kredive për një frymëmarrje të gjerë të ekonomisë dhe a mundet të sigurojë një ndihmesë në këto kohë krize? A është e nevojshme përqasja me teknika të reja kredituese që vijnë nga eksperienca botërore që mund të përshtaten me realitetin Shqiptar? Në Shqipëri, Regjistri i Kredive në Bankën e Shqipërisë ka vendosur një klasifikim të kreditorëve në bazë numrash nga 0 në 7, sipas tabelës së paraqitur më poshtë : Tabela 1. Klasifikimi i krditoreve sipas sistemit numerik. BSH 41 nr Klasifikimi kredimarresit Kredimarre s standard Kredimarres në ndjekje Kredimarres nën standard Kredimarres te dyshimtë Kredimarres te humbur, Kredimarres qe ka paguar Kredimarres te fshirë nga bilanci Kredimar res te anulluar Ky regjistër funksionon me një lidhje on-line dhe siguron një komunikim ndërmjet gjithë bankave të nivelit të dytë dhe institucioneve financiare jo banka, të mbikëqyrura nga Banka e Shqipërisë. 41 Kredimarrës që ka paguar (do të thotë likujduar detyrimet) Kredimarrësi anulluar (i është anulluar raporti sipas një arsye të caktuar) 46

50 2.4. SISTEMET E INFORMACIONIT TË KREDITIT, (SIK) SIK zakonisht administrohet nga organizata private, shtetërore apo bashkëpunim privatshtet që grumbullojnë të dhëna nga huadhënësit dhe burime të tjera publike për shlyerjen e kredive/detyrimeve në të kaluarën nga subjektet (individë apo ndërrmarrje). Objekti kryesor i saj është që të mbledhë sa më shumë të dhëna që të jetë e mundur me qëllim që t u ofrojë huadhënësve informacion jo vetëm për shlyerjen e kredive në të kaluarën, por dhe për karakteristika dhe cilësi të tjera të tyre. Ky informacion përfshin dokumentat e shlyerjes së kredisë, vendimet e gjykatave, falimentimet, pagesat për shërbimet publike dhe të dhëna nga institucionet financiare jo-bankare. SIK përmban informacion më të gjerë se Rregjistri i kredive duke përfshirë edhe të dhëna nga institucione jo-bankare që nuk mbikëqyren nga Banka Qëndrore. SIK gjithashtu përmban të dhëna publike të gjykatës, regjistrave te kolateraleve, regjistrat e rregjistrimit dhe liçencimit të bizneseve, falimentimeve dhe burimeve të tjera. Sistemi i informacionit të kreditit, SIK publik është normalisht jo-fitimprurës pasi raportimi i të dhënave nga institucionet është pa pagesë, përveçse nëse përcaktohet ndryshe me ligj nga qeveria. Ekonomitë me rritje të shpejtë janë të shtyra pjesërisht nga disponueshmëria e kredisë e cila është e lidhur me nevojën e institucioneve të kreditimit për të pasur në dispozicion informacion të plotë, në kohë dhe të saktë për huamarrësit potencialë. SIK mund të sigurojë një avantazh të rëndësishëm në zgjerimin e sektorit financiar dhe ekonominë e një vendi, duke siguruar mundësi të reja ose zgjerim të huamarrjes nga individët, institucionet mikrofinanciare, dhe ndërmarrjet e vogla dhe të mesme që kanë qënë më parë të përjashtuara ose i u është shërbyer pak në tregun e kredidhënies. Shumë prej këtyre huamarrësve potenciale u mungon zotërimi i pronave të patundshme për përdorim kolateral dhe ka pak të ngjarë që këtyre lloj konsumatorësh t u jepet kredi. Raporti i PK gjeneruar nga SIK, mund të ndihmojë këta huamarrës potencialë të krijojnë reputacion dhe një historik për të mundësuar kredimarrien, edhe në mungesë të kolateralit. Raporti i PK ka forcuar sistemet financiare duke ulur kostot e transaksionit, reduktuar vonesat në shlyerjen e detyrimeve dhe uljen e borxhit, duke shkurtuar kohën për plotësimin e kërkesave për kredi dhe rritjen e disponueshmërisë së kredisë. Raporti i PK është provuar të jetë një mjet efektiv për të rritur stabilitetin e sistemeve bankare, për të lejuar Bankën Qëndrore për më shumë monitorim nga afër mbi rreziqet e kreditit në institucionet e mbikëqyrura financiare. Për huamarrësit, raporti i PK përfaqëson se kush janë ata. Informacioni në një bazë të dhënash të SIK-s tregon se si huamarrësit shlyejnë kreditë e tyre, se sa aktivë janë në tregun e kredisë dhe si profili i tyre lidhet me shlyerjen e detyrimeve të tyre. Nga praktikat më të mira rekomandohet se raporti i PK nuk duhet të përmbajë informacion në lidhje me racën, fenë, ngjyrën, prejardhjen etnike, përkatësinë politike, gjendjen shëndetësore,, apo dosjet penale të paraqitura në një bazë të dhënash të SIK-s. Gjithashtu, një SIK është i suksesshëm kur është e populluar me sa më shumë të dhëna, pasi do të ofrojë informacion si pozitiv ashtu edhe negativ, më të plotë dhe më efektiv. 47

51 Grafiku 11. Rregjistri kredive kundrejt SIK, Burimi: Punim i FMN-së Siç vihet re nga grafiku me lart, regjistrat e kredive ofrojnë nivel më të ulët mbulimi sesa SIK 42 pasi regjistrat e kredive janë krijuar me qëllim parësor për t i shërbyer mbikëqyrjes bankare. Kështu sipas një vëzhgimi të Bankës Botërore, raporti mesatar i mbulimit nga regjistrat publikë për kreditë në vendet në zhvillim vlerësohej në 3.6% të popullsisë aktive, ndërsa mbulimi nga ana e byrove të kreditit shkonte në 16%. Po kështu raportet e kredive në rregjistrat publike ofrojnë shërbimet me kosto të ulët ose dhe pa kosto për huadhënësin. Por, baza jofitimprurëse e veprimtarisë shpeshherë përkthehet në mungesë të motivimit dhe të fondeve të nevojshme të rregjistrave publikë për të investuar në sisteme me cilësi të sigurtë. Kurse, SIK-të kanë një stimul më të lartë për besueshmërinë dhe afatin kohor, që përkthehet në nivele më të larta shërbimi dhe investimi për të krijuar shërbime me vlerë të shtuar, siç mund të jetë përfshirja e sistemit të vlerësimit me pikë të kreditimit dhe monitorimi i portofoleve. Pavarësisht nga përhapja e shërbimeve bankare, kredia për industrinë dhe publikun ende përbën thelbin e të ardhurave të bankave tregtare dhe institucioneve të tjera të kreditimit në zhvillim. Nga pikëpamja teknike, proçesi i kreditimit në përgjithësi është relativisht një seri e drejtpërdrejtë e veprimeve e ndarë në dy pjesë kryesore. Këto aktivitete janë të lidhura njëra me tjetrën nga aplikimi fillestar i kredisë së suksesshme apo të pasuksesshme (parë kjo në mos-shlyerjen e saj). Problemi kryesor i çdo huadhënësi është që të dallojë në mes të huamarrësve potencialë ata që janë të "mirë" dhe "jo të mirë" 43 që para dhënies së kredisë. Diferencimi i tillë është i mundur duke përdorur një metodë të PK. Qëllimi është për të shqyrtuar PK si një metodë përpunuese me efikasitet bazuar në shembuj nga hulumtimet e aplikuara. Studimet mbi PK në lidhje me kreditë me pakicë janë të rralla në literaturën përkatëse në tregjet e zhvilluara dhe nuk ka studime empirike në lidhje me kreditë me pakicë në vendet në tranzicion. Një hamendje është për shkak të ndjeshmërisë së informatave lidhur me ligjet e privatësisë që rezultojnë në një mosdashje që bankat të ofrojnë këto të dhëna. Kështu, shumica e literaturës së pikësimit të kreditit PK merret me kredinë për bizneset dhe variablat e përdorura në proçesin e vendimmarrjes janë në lidhje me kreditë në industri të ndryshme. Në lidhje me aktualitetin shqiptar 44 është e rëndësishme përdorimi i këtij sistemi informacioni krediti në kushtet shqiptare sepse Shqipëria në këto tregues të paraqitur ka 42 zyrat/agjensite /byrotë e kreditit 43 të keq si kredimarres 44 Doing Biznes

52 mbulimin më të ulët në rajon. Si shihet më poshtë mbulimi konsumator në Shqipëri është rreth 16.7 % i siguruar nga rregjistrit i kredisë i monitoruar nga Banka e Shqipërisë, pas disa përmirësive të bëra në këtë rregjistër krediti. Por referuar treguesve nga Banka e Shqipërisë niveli i kredive të këqija është akoma i lartë dhe ka mbetur në këtë nivel. Këto të dhëna janë të shprehura si më poshtë: Tabela 2. Doing Bussiness, Albania VLERAT E SISTEMIT TË INFORMACIONIT TË KREDISË SIK administrohen nga një organizatë e pavarur që grumbullon të dhënat e regjistruara publike, të dhëna statutore, të dhëna identifikuese, të dhëna për transaksionet e kreditit dhe historitë e pagesave të individëve dhe organizatave apo bizneseve. Vlerat që sjell: 1. Lehtësinë e ndarjes së informacionit përmes huadhënësve. 2. Prodhon një informacion për huadhënësit që mund të këtë një efekt pozitiv apo negativ në vlefshmërinë e një vendimmarrje nga huadhënësit. 3. Reduktojnë riskun e huadhënësve, pra ndihmojnë në një vendimmarrje më objektive për huadhënësit 4. Mbrojnë konsumatorët nga mbledhje e borxheve duke ndihmuar kështu në një normë për huadhënësit e kredisë bazuar në kapacitetin e pagesës. 5. Limiton mashtrimet Është e ditur që efiçensa e SIK do të ndihmojë në rritjen e ekonomisë së vendit apo shtetit, duke promovuar politika kreditimi objektive, përgjegjshmërinë e kreditimit dhe bërjen e kredisë të një konsumatori të ri me interes sa më të ulët, po kështu këto të dhëna përdoren për të ndihmuar në parandalimin e pastrimit të parave dhe reduktimit të krimit të organizuar dhe terrorizmit.huadhënësit kanë nevojë për SIK për të bërë vendimarrje kreditimi më të mira. Konsumatorët kanë nevojë për SIK të fitojnë një kredi me terma/kushte më të drejta. Qeveria dhe Banka Qëndrore ka nevojë për një SIK të ndihmojë në menaxhimin e borxheve të konsumatorëve individë/biznese. Këto shërbime të SIK-ut kanë qënë veçanarisht të kërkuara në rritjet e shpejta të ekonomive në Evropën Qëndrore dhe Lindore të Azisë Juglindore dhe Amerikës së Jugut. SIK ofron cilësinë e kërkuar të informacionit dhe besueshmëri të tij. Këto dobi i shohim në këndvështrime të ndryshme si në vijim: Për konsumatorët individë. Ata marrin akses në kredi më të shpejtë e më lehtësisht. Rritet standardi i jetesës. Reduktohet kosto e huamarrjes për aplikantët 49

53 që kanë demonstruar sjellje dhe histori të suksesshme të pagesave të kredisë apo shërbimeve të tjera në të kaluarën. Për konsumatorët biznese të vogla dhe të mesme. Qasje më të shpejtë dhe më të lehtë në kredi. Reduktim i kostove të huamarrjes për aplikantët që kanë demonstruar sjellje dhe histori të suksesshme të pagesave të kredisë apo shërbimeve të tjera në të kaluarën. Për huadhënësit. Huadhënësit kanë nevojë për SIK për të bërë vendimarrje kreditimi më të mira. Rritje të penetrimit në treg. Rritje të efiçencës operative. Marrja e të gjithë informacionit për klientët mundëson strategji të dedikuara marketing edhe për produkte të tjera. Menaxhimi në kohë i rreziqeve të tjera të klientit mundëson politika çmimesh të diferencuara për aplikantët që kanë demonstruar sjellje dhe histori të suksesshme të pagesave të kredisë apo shërbimeve të tjera në të kaluarën. Për Qeverinë dhe Bankën Qëndrore. Ato kanë nevojë për SIK, pasi ndihmon në menaxhimin e borxheve të konsumatorëve individë apo biznese. Ndihmon në stabilitetin ekonomik që mundëson përfitime si për konsumatoret edhe për huadhënësit.ndihmon në identifikimin e mashtrimeve dhe autorëve të tyre, këto sjellin impakt pozitiv edhe në jetën sociale të popullatës në vend. Operacionet efiçente të SIK ndikojnë pozitivisht në impaktin ekonomiko-social të vendit, sepse arrijnë të harmonizojnë një tërësi veprimesh e faktorësh në vijim si: Lobimi për ndryshime legjislative; Bindja e huadhënësve për të ndarë të dhënat; Mbledhja e të dhënave dhe aplikimi në kontrollin e cilësisë; Menaxhimi i ndjeshmërisë konsumatore; Mundësimi i aksesit për konsumatorët në bazën e të dhënave; Ndërtimi i një sistemi kompjuterik efiçent që mund të shpërndajë kërkesat për shërbime; Ndërtimi i një sistemi integrues për të gjitha problemet e tregut të kredisë. Bankat në botë janë të interesuara në proçesin e integrimit në projekte institucionesh që ofrojnë informacion të PK. Por, mungesa e besimit në rezultatet që mundëson zhvillimi teknologjik, ka qënë arsyeja kryesore për disa banka që nuk janë përfshirë në këto projekte. Kjo nuk është befasuese duke pasur parasysh se PKvuan nga disa informacione asimetrike. Pavarësisht nga fakti nëse bankat bazohen ose jo në raportin e PK, marrëdhënia e drejtëpërdrejtë nëse është e mundur me aplikantin vazhdon të dominojë në vendimarrjen për kreditim të aplikantit. Kjo mund të pasqyrojë vlerën e fleksibilitetit në rinegocim të termave të kontratës në marrëdhëniet bankare. 2.6 FUNKSIONIMI I SIK NË PËRMIRËSIMIN E FUNKSIONIMIT TË TREGUT TË KREDITIT Siç tregohet 45 Sistemi i informacionit të kreditit SIK së pari krijon një efekt të shqyrtimit që përmirëson vlerësimin e rrezikut të aplikantëve të kredisë, duke rritur cilësinë e portofolit, e cila zvogëlohet nga normat e prapambetura. Së dyti, ekzistenca e tyre krijon një efekt stimulues që mund të dekurajojë sjelljen neglizhente të huamarrësve si një informacion në lidhje me sjelljen e tyre mes huadhënësve. Në një treg konkurrues të 45 McIntosh dhe Wydick (2004). 50

54 kredive, këto eficenca kalohen për huamarrësit në formën e një kostoje më të ulët të kapitalit. Përmirësimi i informaticionit duke rritur efikasitetin dhe stabilitetin e të gjithë sistemit financiar. Megjithatë, për shkak të karakteristikave publike të SIK, rëndësia e tij në tregun e kredisë varet edhe nga faktorë të tjerë (vende të ndryshme, probleme ekonomike të ndryshme, kultura të ndryshme). Rrjedhimisht, gjerësia, thellësia dhe efikasiteti i përgjithshëm i SIK ndryshon shumë midis vendeve. Raportimi i kreditit, në një nivel, është një pjesë e rëndësishme e sistemit financiar në ekonomitë më të zhvilluara dhe në vendet në zhvillim shpesh është shumë më e dobët në qoftë se nuk merren masat e duhura. Kjo është për shkak se në një mjedis zero të ndarjes së informacionit disiplina e shlyerjes në transaksionet e kreditit zakonisht ndodh nëpërmjet transaksioneve shpesh të përsëritura mes një huamarrës dhe një huadhënësi të vetëm. Megjithatë, për shkak se huamarrësit shpesh nuk kanë aftësinë për të dërguar sinjale të kredibilitetit të tyre në të gjithë pellgun e huadhënësve potencial në vendet më pak të zhvilluara, ata janë më të ndjeshëm ndaj huamarrjes. Termat janë të diktuara nga një huadhënës i vetëm me të cilët kanë pasur një marrëdhënie të kaluar. Në këtë mënyrë flukset informative mes huadhënësve në mënyrë paradoksale mund të zhvendosen në fuqinë e tregut të huamarrësit. Niveli më i thjeshtë i shkëmbimit të informacionit ndërmjet huadhënësve përfshin shkëmbimin e informacionit negativ, të tilla si pagesat e vonuara të huamarrësit. Krijimi i thjeshtë i një "liste të zezë" publike prodhon si shfaqje stimuluese, duke zbutur përzgjedhjen negative dhe problemet e rrezikut moral në tregun e kredisë. Ekzistenca e listës së zezë ndihmon për huadhënësit për të shmangur huamarrësit e rrezikshëm dhe fakti se huamarrësit duan të shmangin të qenit në listën e zezë përmirëson sjelljen e tyre ndaj kredisë me një stimulim për shlyerjen në kohë të kredisë. Marrëveshjet më të avancuara të shkëmbimit të informacionit përfshijnë të dhënat pozitive të huamarrësit përvec të dhënave negative. Të dhënat pozitive, ose një "listë e bardhë", mund të përfshijë ekspozimin e përgjithshëm të debitorit ndaj kredisë dhe garancive, të dhëna nga historia e kaluar e kreditit, Shkëmbimi i informacionit pozitiv lejon debitorin për të krijuar një "kolateral reputacioni" jetik shpesh në formën e një pikësimi krediti, duke ofruar informata të vlefshme për tregun e kredive, dhe sinjalizime për meritat individuale të një huamarrësi të kredisë. Sipas 46, deri në vitet 1960 marrja e një kredie kërkonte një procedurë ballë për ballë të aplikimit me një punonjës të bankës me të cilin shpjegohej qëllimi i kredisë dhe demonstrohej aftësia kredituese/paguese.me kalimin e kohës, zhvillimi i SIK dhe MPK mundësuan bankat për të marrë informacion në lidhje me të dhënat e kredisë konsumatore individuale, edhe pse ata nuk kishin marrëdhënie të mëparshme me ta. Prandaj shkëmbimi i informacionit të kreditit jo vetëm që ndihmon në kostot më të ulta të transaksioneve, por edhe në lehtësimin e transaksioneve të largëta të tilla si për shembull, trasaksionet financiare apo ato të internetit dhe bankimit. Ka pasur një rritje të konkurrencës ndërmjet institucioneve tradicionale dhe jo-tradicionale në industrinë e shërbimeve financiare me një rënie në besnikërinë e konsumatorit. Megjithatë, shkëmbimi i informacionit nga SIK ka çuar në rritjen e konkurrencës midis bankave rezultuar në një rënie të qirave monopol për bankat, 46 Cavelaars dhe Passenier ( Paswan, Spears, Hasty & Ganesh, (2004) 51

55 në përfitime të klienteve të bankave dhe të shoqërisë në tërësi. Huadhënësit përdorin bazën e të dhënave të SIK për të vlerësuar aplikimin e kredimarrësve të tyre. E rëndësishmja, është se të dhënat e tilla kanë qënë konsideruar për të nxitur transparencën dhe për të zvogëluar avantazhin e informacionit që një huadhënës ka mbi klientët e tij ekzistues, e cila nga ana tjetër mund të çojë në çmime më të ulta të ofruara për konsumatorët dhe akses më të madh në kredi. Që kur informacioni është shumë jetik për funksionimin efikas të tregjeve të kredive, ekzistenca e informacionit asimetrik midis huamarrësve dhe huadhënësve paraqet problemet e borxheve të këqija, rrezikun moral dhe përzgjedhjen negative SISTEMI I INFORMACIONIT TË KREDITIT Sistemet e informacionit të kreditit, SIK përpilojnë bazat e të dhënave që huadhënësit potenciale mund të përdorin për të ndihmuar në vlerësimin e kreditit të konsumatorëve.ato japin informacion të huadhënësit potencial në lidhje me të dhënat e kreditit të aplikantit, duke prodhuar një "raport të kredisë", që përmban detajet e pagesës dhe historisë së kreditit të një individi, llogaritë financiare dhe mënyrën se si ato janë menaxhuar, si dhe informacione të tjera me interes për industrinë e kredive 48. Raportet e SIK ndihmojnë bankat në sektorin bankar që kredimarrësit me sjellje jo të mirë të reflektohen ne raportet e kreditit sipas termave dhe kushteve të rrepta. Kjo pritet edhe për të ndihmuar bankat në minimizimin e rritjes së kredive jo-performuese numri i të cilave ka një tendence në rritje. Shkëmbimi i Informacionit të kredisë për huamarrësit pritet të minimizojë problemin e asimetrisë së informacionit në sektorin financiar. Asimetria e informacionit midis bankave dhe huamarrësve është një nga kontribuesit kryesorë të kostos së lartë të kredisë. Sepse në këto situata bankat kanë tendencë për të ngarkuar një prim rreziku për huamarrësit për shkak të mungesës së informacionit të klientit. Kjo nga ana tjetër, rrit koston e huamarrjes, që do të thotë shkallëzimin e shlyerjes së kredive, duke u përkthyer në një nivel më të lartë të paracaktuar.shkëmbimi i informacionit të kredisë,sik pritet të lehtësojë zhvillimin e kapitalit të informacionit për të reduktuar asimetrinë e informacionit ose të rrisë simetrinë e informacionit duke arritur që kostot e kredisë të bien ndjeshëm. SIK asiston huadhënësit në vendime për kreditë më të sakta dhe në një kohë më të shkurtër. SIK mbledh menaxhon dhe shpërndan informacionin e konsumatorëve për huadhënësit në formën e raporteve të kreditit. Këto raporte krediti do të ndihmojnë huadhënësit të vendosin nëse do merren vendime për zgjerim kredie të një aplikanti, një overdrafti një karte e kreditit ose në zgjerimin e ndonjë produkti tjetër i cili është gjithmonë e lidhur me aftësinë e konsumatorit për të shlyer kredinë në kohë Sistemi i informacionit të kreditit dhe bankat tregtare Në përcaktimin e SIK, ajo që renditet e para është për të bindur bankat dhe institucionet e tjera financiare që në qoftë se përfiton një institucion, si SIK, përfitojnë të gjithë 49 Konsumatorëve u shërbehet më mirë dhe rrjedhimisht marrin ato produkte që mund të 47 Ferretti, (2006) 48 Ferretti, (2006). 49 Leonard, (1996)] 52

56 përballojnë. Kështu do të ketë më pak humbje ndaj kredive, si dhe një përgjegjësi monetare të institucioneve të kreditit e rrjedhimisht më pak para të humbura. Megjithatë, sipas 50 paralajmërohet se bankat individuale mund të gjejnë një vështirësi duke ndjekur këto tendenca, si rezultat i presionit të tregut, të tilla si homogjeniteti në rritje i modeleve të biznesit i cili mund të shtojë ndjeshmërinë e sektorit bankar në tërësi. Institucionet financiare individuale mund të përdorin informacionin nga SIK për pikësimin e kreditit dhe vlerësimin e meritave të kreditit për klientët. Procesi i modelimit të variablave të rëndësishëm në zgjerimin e kredisë është përmendur si pikësim krediti 51.Bazuar në analizat statistikore të të dhënave historike të konsumatorëve,variabla të caktuara financiare janë të vendosura që të jenë të rëndësishme në procesin e vlerësimit të stabilitetit financiar të një aplikanti kredie. Kjo analizë prodhon koeficientë të cilët janë të përkthyer në peshat e përcaktuara sipas rëndësisë dhe gjykimit të këtyre variablave. Më pas, informacioni mbi këto variabla të rëndësishme është marrë për klientët e rinj të bankës.një pikësim krediti i përgjithshëm për aplikantët e rinj është prodhuar duke shtuar pikësimin e ponderuar të cilat janë gjeneruar nga përgjigjet kundrejt variablave të ndryshëm. Nëse ky pikësim i përgjithshëm është mbi një pikë të paracaktuar cut-off, aplikanti për kredi merr një linjë të caktuar të kredisë. Nëse jo, aplikuesit i është mohuar marrja e kredisë. Bankat e nivelit të dytë në Shqipëri janë institucione financiare të cilat janë të autorizuara me ligj për të marrë para nga bizneset dhe individët dhe huazojnë para për ta. Ato janë të hapura për publikun dhe për t u shërbyer individëve, institucioneve dhe bizneseve. Ato janë krijuara kryesisht me qëllim për të arritur një fitim me kryerjen e këtyre aktiviteteve. Veprimet e tyre janë të licencuara, mbikëqyren dhe rregullohen nga Banka Qëndrore Sistemi i informacionit të kreditit ndikon te huamarrësit në shlyerjen e kredive dhe reduktimin e NPLs Sipas 52 sektori i kredisë private në raport me PBB është e lidhur pozitivisht me shkëmbimin e informacionit në studimin e performancës së tyre në tregun e kredive dhe marrëveshjeve institucionale në 129 vende të botës për periudhën ndërmjet viteve Të dhënat sugjerojnë se shkëmbimi i informacionit mund të këtë një ndikim të ndryshëm mbi disponueshmërinë e kreditit për lloje të ndryshme nivelesh të të dhënave nga bota e biznesit 53. Sipas një studimi të vitit 1999 me të dhëna të përgjithshme mbi regjistrat publikë dhe privatë të mbledhur konstatohet se Agjencitë private të kreditit kanë kufizimeve të financimit më të ulta dhe me një përqindje më të lartë të shkëmbimit të financimit bankar (ndërsa regjistrat e kreditit publik nuk i kanë), këto korrelacione janë veçanërisht të forta për firmat e vogla dhe të reja. 50 Cavelaars dhe Passenier (2012) 51 Leonard, (1995) 52 Djankovet al., (2007)] 53 Love and Mylenko (2003]. 53

57 2.7.3 Sistemi i informacionit të kreditit duhet të jenë në zhvillim të vazhdueshëm (SIK) në mbarë botën nuk duhet të qëndrojnë në vend; SIK duhet të përdorin shërbime inovative për të plotësuar nevojat evoluese të klientëve. Ndikimi i klasifikimit të kreditit ose pikësimit të kreditit nga agjencitë në tregjet financiare është bërë një nga shqetësimet më të rëndësishme të politikave me të cilat përballet arkitektura financiare ndërkombëtare. Klasifikim i kredisë tregon një rrezik relativ të kredisë dhe shërben si një metrikë e rëndësishme me të cilën shumë investitorë dhe rregulloratorë masin rrezikun e kredisë. Sipas 54 gjenden prova empirike se tregu i kreditimit do të përballet gjithmonë me probleme për shkak të rrezikut të kredisë në mungesë të një institucioni të shkëmbimit të informacionit dhe reputacionit bankar.megjithatë, studimi gjithashtu tregoi se krijimi i SIK inkurajon huamarrësit për të shlyer kreditë e tyre duke i lejuar huadhënësit për të identifikuar huamarrësit me një histori të mirë të pagesës.studimi ka treguar se një institucion i shkëmbimit të informacionit ndikon pozitivisht në tregun e kredive në mënyrat e mëposhtme: Në mungësë të SIK, huamarrësit kanë një tendencë për të shlyer kreditë vetëm kur kanë planifikuar të krijojnë një marrëdhënie aktuale të kreditit. Megjithatë, në ekonomitë me një institucion të informacionit të kredive, huamarrësit kanë një shans më të lartë në shlyerjen e kredive të tyre pa marrë parasysh nëse kanë planifikuar të vazhdojnë marrëdhëniet e tyre aktuale të kreditimit apo jo. Kështu, mund të nënkuptohet se institucionet e shkëmbimit të informacionit të kreditit, dokumentojnë sjelljen e huamarrësit dhe kjo mund të ndikojë pozitivisht në shlyerjen e kredisë dhe reduktimin e kredive me probleme, NPLs. Sipas 55 tregohet se institucionet financiare po përballen me një rrezik të madh të kredive me probleme (NPL) duke vënë në dukje se kreditë më të mëdha kanë ekspozim më të madh të rrezikut, kështu që kostot për leke/euro janë më të larta. Për të kapërcyer sfidën e NPLs, krijimi i një institucioni për të monitoruar sjelljen e huamarrësve është i nevojshëm. Kështu, ideja e krijimit të SIK është konceptuar në mënyrë që të mundësojë bankat për të përcaktuar meritat e kreditit të huamarrësve të tyre, si individëve, dhe bizneseve; për këtë arsye redukton rrezikun e kredisë duke reduktuar NPLs. Në këtë këndvështrim SIK së pari, shkëmben informacionin e kreditit midis bankave; së dyti, eliminon huamarrësit e korruptuar (huamarrës nga institucione të ndryshme financiare me qëllime të përcaktuara) së treti, siguron informacionin profesional të kreditit për investitorët e mundshëm të huaj; së katërti identifikon huamarrësit e ndershëm/të besueshëm të bazuar në historinë e tyre të kreditit si dhe karakteristikave të tyre. Sipas 56 dalim në përfundimin se SIK së pari krijon një efekt që përmirëson shqyrtimin e vlerësimit të rrezikut të aplikantëve të kredisë, duke rritur cilësinë e portofolit, e cila nga ana tjetër zvogëlon normat e prapambetura. Sipas 57 kriza e tanishme globale financiare, e cila filloi në Gushtit 2007 në Shtetet e Bashkuara, i atribuohet kolapsit në tregun e kredive për shtëpi dhe produkteve derivate. Bankat komerciale në 54 Brown dhe Zehnder (2007) 55 Schreiner (2001)] 56 McIntosh dhe Wydick (2004)], 57 Grosvenor et al (2010], 54

58 këtë mënyrë janë të ekspozuara më shumë ndaj rrezikut, për të krijuar përfitime më të mëdha në një afat kohor më të shkurtër, duke dhënë kredi me një risk më të lartë të kthimit e duke pasur kështu tendencën për të regjistruar humbjet më të larta. Niveli i kredive me probleme në SHBA filloi të rritet ndjeshëm në fillim të vitit 2006 në të gjithë sektorët. NPL-të pasqyrojnë rrezikun e kreditit për bankat nga faktorë të jashtëm siç janë kushtet e varfra ekonomike, apo faktorë të brendshëm siç janë vendimet e dobëta të kreditimit ose të dyja. Raporti i kredive me probleme ndaj aktiveve është një tregues i cilësisë së aktiveve të bankës dhe shëndetit financiar. Në rastin e trazirave aktuale financiare, një raport i lartë mund të tregojë se bankat nuk janë të shëndetshme sepse kanë ekspozim të madh për origjinën e problemit. Sipas 58 kontrolli i kredive me probleme është shumë i rëndësishëm për një bankë në veçanti dhe mjedisin financiar të ekonomisë në përgjithësi. Kështu 59 është gjetur se informacioni historik i mbledhur nga një SIK ka paracaktuar fuqinë parashikuese. Sipas një studimi 60 huadhënësit mund të reduktojnë ndjeshëm normën e tyre të paracaktuara duke përfshirë informacion më të plotë për huamarrësit në modelet e tyre të parashikimit. Një studim analog në Brazil dhe Argjentinë gjen ngjashmëri në uljen e problemeve kredituese, kur më shumë informacion ishte në dispozicion për huamarrësit.tregjet e krediti paraqesin probleme asimetrike të informacionit nga ana tjetër huadhënësit nuk njohin sjelljen e mëparshme dhe as karakteristikat e kredituesve të tyre. Kjo krijon një problem të rrezikut të moralit që shkakton te huadhënësit marrjen e vendimeve ndaj kredisë të bazuara në karakteristika mesatare të huamarrësve në vend të karakteristikave individuale të tyre 61.Gjithashtu në vijim mbështetet teoria se shkëmbimi i informacionit redukton rrezikun moral 62, nëse huadhënësit përfshihen në institucionin e shkëmbimit të informacionit të kreditit demostrohet një performancë më e mirë në pagesa nga huamarrësit. Një nga detyrat kryesore të bankave të nivelit të dytë është që të ofrojnë kredi dhe burimi kryesor i rrezikut është rreziku i kredisë, kjo lidhur me pasigurinë në shlyerjen e huamarrësve të këtyre kredive 63.Rregulloret kërkojnë që të gjitha bankat e licencuara dhe institucionet financiare jo-banka duhet të shkëmbejnë informacion mbi huatë dhe problemet e lidhura me to, përmes regjistrit të Kredive i cili është pjesë e Bankës Qëndrore të Shqipërisë. Roli i rregjistrit të kredisë është për të mbledhur, sistemuar të dhënat e marra nga burimet e miratuara të procesit të informacionit për të gjeneruar raportet e kreditit për t'u përdorur nga huadhënësit në të ardhmen. Kërkimi i 64 bazuar në informata tregon se ekzistenca e regjistrave të kredisë, është i lidhur me rritjen e vëllimit të kreditimit, rritjen e nevojës kredituese, përmirësimin e qasjes në financim dhe rrjedhimisht në një sektor bankar më të qëndrueshëm. Më tej, 65 u 58 Ngetich (2001)] 59 Kallberg dhe Udell (2003] 60 Barron dhe Staten (2003) 61 Rothschild dhe Stiglitz, (1976). 62 Doblas-Madrid dhe Minetti (2009) 63 Tiffany Grosvenor et al (2010). 64 Armstrong, (2008) 65 Hansen et al, (

59 theksua se shumë huamarrës bëjnë më shumë përpjekje për të shlyer kreditë e tyre, por nuk marrin një shpërblim për këtë, sepse një histori e mirë e shlyerjes nuk është në dispozicion për bankat që kanë qasje për kredi të reja. Sa herë që huamarrësit dështojnë për të shlyer kreditë e tyre, bankat janë të detyruara të kalojnë këtë në koston e përcaktuar për klientët, përmes rritjes së normave të interesit dhe tarifave të tjera. Pra nuk ka një konsideratë për t u shpërblyer huamarrësit që luftojnë shumë për të qënë gjithmonë në kohë në shlyerjen e kredisë. Raportet e kreditit lejojnë bankat për të dalluar më mirët në mes të huamarrësve. Kërkimet e fundit teorike sugjerojnë një efekt të trefishtë të shkëmbimit të informacionit të huadhënësit për historinë e kreditit të huamarrësit. 66 Së pari, SIK përmirëson njohuritë mbi aplikantët, ndihmon bankat, lejon parashikim më të saktë të probabilitetit të shlyerjes nisur nga karakteristikat, duke lejuar huadhënësit për të synuar çmimet më të mira të kredive, e lehtësuar në këtë formë problemet negative të përzgjedhjes. Në këtë drejtim krijimi i një SIK është një nevojë për cdo bankë, e cila ka një numër të madh të konsumatorëve dhe nuk ka asnjë informacion të mëparshme, pasi dihet se, huamarrësit janë shumë të lëvizshëm. Së dyti, SIK redukton qeratë informative që bankat mund të përdorin për të gjetur klientët e tyre. Së treti, puna e SIK shfaqet si një mjet disipline për huamarrësit: pasi çdo huamarrës e di reputacion standart në të gjithë huadhënësit e tjerë të mundshëm. Kështu 67 përdorimi i sistemeve të informacionit të rrezikut të kredisë është bërë një temë e analizës dhe promovimin në kuadër të organizatave ndërkombëtare dhe qeverive kombëtare. Theksohet se një nga faktorët kufizues në qasjen për kredi për bizneset e vogla është mungesa e informacionit mbi rrezikun që përfaqësohet në ndërmjetësit financiarë. Si rezultat, bankat e nivelit të dytë duhet të bëjnë një përpjekje të madhe për të marrë informacionin që kërkojnë, në mënyrë për të marrë vendime të drejta mbi kërkesat e kreditit. Kjo krijon rritjen e kostos operative, të cilat janë transferuar në përgjithësi te klientët direkt ose indirekt. Kështu me tej, theksohet se problemet e informacionit kanë qënë prej kohësh në plan të parë të analizave të tregjeve të kreditit PËR FUNKSIONIMIN EFEKTIV TË SISTEMEVE TË INFORMACIONIT TË KREDITIT Një ekonomi moderne, bazuar tek kredia kërkon akses dhe informacion të plotë, të saktë dhe të besueshëm, për çdo shqetësim lidhur me historikun e pagesave dhe sjelljen e huamarrësve. Një sistem efektiv i informacionit të kreditit mund të jetë pjesë integrale e funksionimit të sistemeve moderne financiare. Sistemet e informacionit të kreditit mund të përfshijë një numër të funksioneve, duke përfshirë mbledhjen, analizimin dhe shpërndarjen e informacionit për mënyrën se si konsumatorët dhe bizneset, të mëdha apo të vogla, trajtojnë detyrimet e tyre të kreditit. Ky lloj informacioni ka provuar të jetë një mjet efektiv për një shumëllojshmëri qëllimesh, duke përfshirë edhe vlerësimin e rrezikut përballjen me kreditorët, si dhe eksperiencën e kaluar të pagesës si një parashikues i fortë i performancës në të ardhmen. Sistemi i informacionit të kreditit gjithashtu bën të mundur 66 [Pagano dhe Jappelli, (1993) 67 Herausgeber (2001) 56

60 vlerësimin në mënyre empirike, në formën e pikësimit të kreditit, në faktorë që janë më parashikuesit, duke lejuar vendime përfundimatare më të mira. Si rezultat i kësaj, kreditorët mundet në mënyrë inteligjente të vlerësojnë vendimet e konsumatorit dhe të kreditimit të biznesit, duke promovuar zgjerimin e kreditit dhe zhvillimit ekonomik. Gjithashtu, kreditorët janë në një pozitë më të mirë për të zhvilluar ofertat e shumta të kreditit të përshtatura ndaj rrezikut të paraqitur nga historitë individuale të kreditit të huamarrësve.sistemet e informacionit të kreditit promovojnë konkurrencën ndërmjet huadhënësve, duke reduktuar kështu koston e kredisë. Në fakt, sisteme të tilla gjithashtu mund të rrisin aftësinë për të tërhequr kapitalin e investimeve të huaja, duke u siguruar kreditorëve të huaj një bazë racionale mbi të cilën vlerësohet rreziku i kredisë. Rajonalizmi dhe globalizimi i dhënies së kredisë do te zgjerohet më tej në qoftë se standardet janë në përputhje dhe transparente në mbledhjen e informacionit Kuadri ligjor Bazat për operimin e Sistemet të Informacionit të Kredisë Mjedisi ligjor nuk duhet të pengojë krijimin dhe në mënyre ideale duhet të prodhojë një kornizim për krijimin dhe operimin efektiv të sistemit të informacionit të kreditit. Ligjet kanë një potencial të një raportimi të mirë besimi, nga sistemi i informacionit të kreditit. Ndërkaq informacioni i raportuar është një vlerë e rëndësishme që sistemi i informacionit të kreditit duhet të ofrojë si një mjaftueshmëri e mbrojtjes ligjore të aktiviteteve, pa eliminuar mirëmbajtjen e sistemit të informacionit të kreditit në nivele të larta Në botën e zhvilluar, shumë Sisteme të informacionit të kreditit janë zhvilluar në mënyrë organike për sa kohë që ligjet nuk e kanë penguar funksionimin e tyre. Megjithatë, shqetësimet rreth përdorimit të drejtë të informacionit kanë çuar në kalimin e legjislacionit të autorizuar dhe në rregulloret e ekzistencës së sistemeve të informacionit të kreditit. Krijimi i një legjislacioni të tillë heq dyshime në lidhje me qëndrueshmërinë ligjore të subjekteve të tilla, duke krijuar siguri më të madhe rregullatore që mund të inkurajojë hyjrjen në treg të sistemeve të informacionit të kreditit Mbrojtje nga detyrimet. Sistemi i informacionit të kreditit duhet t ju jepet mbrojtje ligjore e mjaftueshme për të inkurajuar aktivitetet e tyre pa eleminuar stimujt për të mbajtur nivele të larta të saktësisë se tyre. Ndërsa sistemi i informacionit të kreditit duhet të inkurajohet për të ruajtur standardet e larta të saktësisë, ekspozimit të mundshëm ndaj veprimeve të mashtrimeve madje edhe pasojat nga gabimeve të paqëllimshme, të cilat mund të dekurajojnë funksionimin e tyre. Mbrojtje të tilla nuk duhet të lehtësojnë sistemin e informacionit të kreditit nga përgjegjësia për të siguruar informacione të sakta Operacionet Përdorimi dhe Kufizimet. Përdorimet e lejuara të të dhënave nga sistemi i informacionit të kreditit duhet të jenë të kufizuara në mënyrë të qartë, sidomos në lidhje me të dhënat për individët.sistemi i informacionit të kreditit mbledh një pasuri të 57

61 informacionit në lidhje me individët dhe bizneset.pjesa më e madhe e këtij informacioni mund të ketë një ndikim serioz në reputacionin dhe në gjendjen financiare. Informacioni mund të përdoret në mënyra negative dhe potencialisht të dëmshme, të tillë si për qëllime të shantazhit apo referime te autoritetet penale për evazion fiskal. Nga ana tjetër, në qoftë se informacioni është përdorur për qëllime të ligjshme, të dobishme, ekzistenca e sistemit të informacionit të kreditit merr besueshmërinë e pranimin publik Data Security. Masat duhet të merren për të punësuarit, për të mbrojtur informacionin e përfshirë në sistemin e informacionit të kreditit. Përmbajta e informacionit në sistemet e informacionit të kreditit është i ndjeshëm dhe për të shmangur ose minimizuar kufizimet e përdorimit, sisteme të tilla duhet të përdorin metoda të arsyeshme për të mbrojtur sigurinë e një informacioni të tillë. Sipas rastit, këto metoda mund të përfshijnë masa sigurie fizike, elektronike dhe procedurale për t u mbrojtur nga pranimi i të dhënave jo të sakta Shërbimet e sistemit të informacionit të kreditit mund të japin informacion të vlefshëm për vlerësimin e rrezikut të shlyerjes, mbledhjen e borxhit, marketingun, shqyrtimin e punësimit, shqyrtimin e qiramarrësit, analizën e dëmeve, marrjen në sigurim, hulumtimin e tregut dhe trendet ekonomike. Një mjedis i shëndoshë për menaxhimin e kreditit të rrezikut kërkon qasje të arsyeshme më të sakta, më të besueshme dhe aktualisht një informacion të kredive për huamarrësit duke siguruar mbrojtje adekuate për intimitetin e huamarrësve udhëhequr nga rregullat e përgjithshme të rregullatorit ligjor Ambienti ligjor duhet të sigurojë një procedurë transparente që përmban stimuj për mbledhjen dhe shpërndarjen e informacionit. Qasja duhet të sigurohet ndaj kompanive të angazhuara në aktivitetet e kreditit dhe nuk kufizohet vetëm në lloje të veçanta të njësive ekonomike, p.sh, bankat. Nuk mund të ketë argumente për të kufizuar qasjen në kompanitë që i furnizojnë këto shërbime të sistemit të informacionit të kreditit. Kjo mund të kufizojë në mënyrë të padrejtë përdoruesit potencialisht të dobishëm, sidomos kompanitë që sapo janë krijuar dhe ende nuk mund të kenë sasi të konsiderueshme të informacionit për të kontribuar Transparenca dhe qeverisja e mirë bashkëpunuese janë themelet e një sistemi të fortë të kreditimit.transparenca ekziston kur informacioni është mbledhur dhe është bërë gati për dispozicion të palëve të tjera e kombinohet me sjellje të mirë të qytetarëve "korporatave", duke krijuar një mjedis të informuar dhe komunikues të favorshëm për bashkëpunimin më të madh të mundshëm mes të gjitha palëve. Transparenca dhe qeverisja e korporatave janë veçanërisht të rëndësishme në tregjet e reja, të cilat janë më të ndjeshme ndaj luhatjeve nga faktorët e jashtëm. Pa transparencë, ka mundësi që çmimi i kredisë nuk do të reflektohet ne rreziqet themelore, duke çuar në norma të larta interesi dhe tarifa të tjera shtesë Të dhënat dhe Integriteti. Nxitjet duhet të ekzistojnë për të ruajtur integritetin e të dhënave.sistemi i informacionit të kreditit mund të përdoret në mënyra të ndryshme. Disa përdorime, të tilla si vlerësimi i rrezikut të kredisë, mbështetet në një bazë të dhënash që përmban të dhëna historike të huamarrësve të mundshëm.përdorime të tjera nuk mund të kërkojnë që të dhënat të ruhen për periudha më të zgjatura në kohë. Në këtë kontekst, ajo 58

62 mund të ketë kuptim për të hequr emrin e një debitori nga baza e të dhënave kur detyrimi ka qenë i kënaqshëm. Megjithatë, në qoftë se baza e të dhënave është përdorur gjithashtu për të bërë vlerësimet e ardhshme të rrezikut, heqja e këtij informacioni mund të nxisë pagesën e borxhit të veçantë dhe kjo do të dëmtojë aftësinë për të identifikuar huamarrësit të cilët kanë mbetur prapa në pagesat e tyre në të kaluarën. Në qoftë se një bazë të dhënash do të përdoret, madje edhe pjesërisht për vlerësimin e rrezikut të kredisë, duhet të ketë stimuj në vend, për të mbajtur të dhënat në sistem edhe pasi kreditë që kreditorët kanë marrë janë kthyer Fusha e të dhënave. Sistemi ligjor duhet të krijojë stimuj për shërbimet e sistemit të informacionit të kreditit për të mbledhur dhe për të ruajtur një gamë të gjerë të informacionit për një pjesë të konsiderueshme të popullsisë. Sistemi i informacionit të kreditit është më i efektshëm për përmirësimin e parashikimit të rrezikut nëse ato përmbajnë të dhëna për një segmend sa më të madh të popullsisë. Sa më shumë i pranishëm mbulimi, aq më mirë mund t i shërbehet institucioneve financiare në vlerësimin e aplikantëve për kredi. Shumë sisteme ekzistuese të kreditit punojnë në mënyrë efektive përmes kontributit vullnetar të të dhënave nga ana e kreditorëve që e kanë kuptuar interesin me informacion mbi klientët e tyre. Nëse kontributet vullnetare janë të efektshme në krijimin e një sistemi të fuqishëm të informacionit të kreditit, kërkesat ligjore për të raportuar informacionin mund t u imponohet kreditorëve. Kërkesat e tilla mund të shmangin problemin që kreditorët e mëdhej mund të mos zgjedhin, për të kontribuar me informacione për shkak të shqetësimit që raportimi do të lehtësojë konkurrencën midis kreditorëve Një nga kërkesat në rritje për shërbimet e sistemit të informacionit të kreditit do të jetë në qoftë se kreditorët, si konsumatorët dhe bizneset, priten si aktorë në zgjerimin e kredisë, duke konsideruar historinë e kreditit të huamarrësit. Kjo do të shërbejë si një qëllimi i dyfishtë, për të përmirësuar kontrollin ndaj rrezikut për biznesin dhe në krijimin e një tregu të nevojshme për sistemin e informacionit të kreditit Politika publike Mbledhja dhe kufizimi i përdorimit. Kontrollet ligjore mbi llojin e informacionit të mbledhur dhe të shpërndarë nga sistemi i informacionit të kreditit mund të përdoret për të zhvilluar politikat publike. Kontrolli i përdorimit të të dhënave të mbledhura nga sistemi i informacionit të kreditit, apo edhe kontrollet mbi llojin e informacionit në sisteme të tilla janë të lejuara për t u mbledhur, përdorur për qëllimet e politikës publike. Këto qëllime të politikave publike shpesh mund të jenë në tension me funksionet e vlerësimit të rrezikut të sistemet të informacionit të kreditit. Në teori, këto sisteme të mbledhjes së informacionit maksimal në mënyrë efikase përdoren për të parashikuar rrezikun. Nëse nuk do ishin lejuar të përdoren lloje të caktuara të informacionit, për shkak të shqetësimeve të politikës publike, aftësia për të parashikuar rrezikun e bazuar në të dhënat në dispozicion mund të zvogëlohet. Ka shpesh gjykime politike e publike që sakrifikojnë vlerën parashikuese të të dhënave në favor të përparimit të objektivave sociale apo ekonomike. 59

63 Anti-diskriminimi. Kontrollet ligjore mbi llojin e informacionit të mbledhur dhe shpërndarë nga sistemi i informacionit të kreditit mund të përdoret për të luftuar lloje të caktuara të diskriminimit shoqëror, të tilla si diskriminimi në bazë të racës, gjinisë, origjinës kombëtare, statutit martesor, përkatësisë politike, ose anëtarësisë sindikaliste. Ka shpesh vlera legjitime shoqërore që bëjnë thirrje për vlerësimin e rrezikut të kredisë, të individëve ose bizneseve, bazuar vetëm në përvojën e mëparshme të kredisë, si një metodë e barazimit në trajtimin e huamarrësve. Në disa raste, kjo mund të rezultojë në një ndalim të mbledhur në lloje të caktuara të informacionit, të tilla si të dhëna demografike apo të tjera në lidhje me huamarrësit që shkon përtej përvojës së tyre të pagesave të kredisë paraprake, duke përfshirë gjininë, statusin martesor, apo racën. Këto vlera mund të konsiderohen të vlefshme me kostot ekonomike duke zvogëluar aftësinë për të parashikuar rrezikun e bazuar në të dhënat e sistemit të informacionit të kreditit. Kjo mund të rezultojë në ndalesat për mbledhjen ose duke përdorur informacionin e caktuar në lidhje me huamarrësit, për shembull, raca, gjinia, etj Në mënyrë ironike, ka një tjetër mënyrë për të luftuar diskriminimin që është drejtpërdrejte në kundërshtim me reduktimin e mbledhjes së informacionit. Në vend të përjashtimit të informacionit në lidhje me karakteristikat e mbrojtura, në disa raste, huadhënësit mund të kenë të nevojshme për të mbledhur të dhëna të tilla. Të dhënat nuk mblidhen për vlerën e tyre parashikuese, por në vend të kësaj përdoren si një bazë për vlerësimin nëse institucioni financiar është duke bërë vendime të bazuara në karakteristikat e ndaluara Vjetrimi. Nuk mund të ketë arsye të politikave publike për të kufizuar aftësinë e shërbimeve të sistemit të informacionit të kreditit për të raportuar informacionin negativ përtej një periudhe të caktuar kohore, p.sh, pesë apo shtatë vjet. Disa lloje të informatave në një skedar të kredisë kanë potencial për të penguar seriozisht një biznes 'ose aftësinë e individit për të marrë kredi. Një shembull i tillë është parashtrimi i kërkesës së falimentimit në marrjen e kredisë. Njohuritë që një individ apo kompani i detyrohet të përdorë falimentimin, kur detyrimet tejkalojnë pasuritë, mund të çojë në kreditorë të ardhshëm për të zgjeruar kredinë. Ndërsa kjo është mjaft racionale, pasojat mund të shkatërrojnë ekonominë për një individ apo kompani. Në raste të tilla, qeveria mund të gjejë veten të ngarkuar me sigurimin e një asistence Megjithatë, në shumë raste, pagesat me vonesë apo falimentimet janë shkaktuar nga shkaqe jashtë kontrollit të një individi, të tilla si një fatkeqësi natyrore, shpenzime të papritura mjekësore, ose humbja e punësimit. Nuk mund të parashikohet një paaftësi e përhershme për të menaxhuar çështjet financiare. Si rezultat i kësaj, mund të ketë një dëshirë për të lejuar huamarrësit që të kenë kohë për të përmbushur detyrimin e tyre financiar e për të rindërtuar historitë e tyre të kreditit me anë të sjelljes së mirë të mëvonshme. Një shërbim informacioni kredie, mund të minojë këtë synim duke vazhduar të raportojë ekzistencën e informacionit negativ në një kohë të pacaktuar. Si rezultat, mund të ketë arsye të rëndësishme të politikave për të parandaluar raportimin e llojeve të caktuara të informacionit negativ, p.sh., pagesat me vonesë, vendimet gjyqësore, detyrimet tatimore dhe falimentimet, përtej një periudhe të arsyeshme kohore, siç janë pesë deri në shtatë vjet. Në të kundërt, mund të ketë lloje të tjera të informacionit negativ, 60

64 p.sh, krime të rënda, që janë në interes të shoqërisë për t u raportuar për periudha të gjata kohore Privatësia Njoftimi.Subjektet e lidhura me sistemin e informacionit të kreditit duhet të bëhen të vetëdijshme për ekzistencën e sistemeve të tilla dhe në veçanti, duhet të njoftojnë kur informacioni nga sisteme të tilla është përdorur negativisht rreth tyre. Qytetarët janë të shqetësuar shpesh nga ekzistenca e bazave të të dhënave sekrete, të fshehta që përmbajnë informacion në lidhje me ta, pavarësisht nëse këto baza të dhënash janë mbajtur nga qeveria apo firmat private. Legjitimiteti i sistemit të informacionit të kreditit do të rritet dhe do të reduktojë të gjitha moskuptimet, në qoftë se ka një transparencë në lidhje me ekzistencën dhe me operacionet që ndërmerren Përveçse nga një vetëdije e përgjithshme e ekzistencës së sistemeve të tilla, mund të jetë e rëndësishme edhe për të informuar subjektet e të dhënave të informacionit të përdorura për të marrë vendime negative në lidhje me të. Është e pamundur për bazat e të dhënave që përmbajnë mijëra, nëse jo miliona, raporte krediti (credit report) nga burime të shumta, publike dhe private, për të ruajtur një informacion aktual të saktë në lidhje me një popullsi që mund të ketë identifikues të ngjashëm ose identikë, të cilët nuk e përdorin identifikimin e tyre personal në një mënyrë të qëndrueshme. Nëse të dhënat e gabuara nga këto sisteme janë përdorur për vendimet e marra negativisht rreth individëve apo kompanive, dhe subjekti nuk është njoftuar për burimin e të dhënave që çoi në vendimin e pafavorshëm, subjekti nuk do të ketë mundësi për të korrigjuar keqinformimet. Si rezultat i kësaj, subjekti do të vazhdojë të përballet me refuzime bazuar në të dhëna të pasakta të sistemit të informacionit të kreditit. Kjo jo vetëm është e padrejtë ndaj subjektit, po hedh dyshime mbi funksionimin e sistemit. Kjo gjithashtu do të thotë se përdoruesit e sistemit do të vazhdojnë të sigurohen me të dhëna të pasakta që do të çojnë në vlerësimet e gabuara të rrezikut Subjektet kanë njoftuar se veprimi i pafavorshëm është marrë bazuar në të dhënat e shërbimit të sistemit të informacionit të kreditit që mund të jetë gjithashtu një mjet në krijimin politikave e ligjeve anti-diskriminuese. Nëse subjektet e të dhënave janë të lejuara në informacionin e tyre, ato mund të vlerësojnë nëse janë të ligjshme këto të dhëna kundrejt mohimit.për shembull, në qoftë se kanë pozitat e kreditit të krahasueshme për huamarrësit e tjerë që kanë marrë kredi, dhe i vetmi ndryshim midis aplikuesve është gjinia apo raca, këto subjekte mund të jenë në gjendje për të vendosur nëse ka ndodhur diskriminimi Njoftohet apo bëhet e ditur se strukturimi i një sistemi informacioni të kreditit është vetëm që të mbledhë ose përdorë informacionin me pëlqimin e subjektit të të dhënave. Duke u dhënë subjekteve të të dhënave kontrollin mbi përfshirjen e tyre në bazën e të dhënave, në krahasimin e përdorimin e të dhënave të tyre, rrezikojnë lejimin e individëve apo bizneseve me kredi të varfër të përjashtojnë veten e tyre ose kufizojnë qasjen në historinë e tyre të plotë të kreditit. 61

65 Qasja. Subjektet e lidhura me sistemin e informacionit të kreditit duhet të jenë në gjendje për të hyrë në shërbimin e sistemit të informacionit të kreditit.qasja në të dhëna nga këto subjekte mund të shërbejë për një numër qëllimesh të rëndësishme. Së pari, transparencë më e madhe në lidhje me mënyrën se si funksionon baza e të dhënave dhe lloji i informacionit të mbajtur në to mund të rris besimin e publikut. Së dyti, vetëm me qasjen ndaj subjekteve të të dhënave mund të ndërmerren sistemime të veprimeve negative bazuar në të dhënat në shërbim, duke përcaktuar nëse këto të dhëna janë të gabuara apo jo. Së treti, në rastin e ndërmarrjeve në gjendje të vështirë, mund të jetë e dobishme që të ketë ligje dhe procedura që kërkojnë dhënien e informacioneve shpjeguese, apo qasjen në të dhënat financiare në kohë dhe të sakta. Kjo mund të nxisë kreditimin, investimet apo rikapitalizimin e ndërmarrjeve të qëndrueshme në gjendje të vështirë. Kjo gjithashtu ndihmon, duke mbështetur një gamë të gjerë të aktiviteteve të ristrukturimit, të tilla si borxhe parash të humbura, ri-skedulime, ri-strukturime dhe konvertime të borxh-kapitalit Parimet dhe udhëzimet efektive për paaftësinë paguese dhe të drejtat e kreditorëve në sistem, kërkojnë ligje për ofrimin e të dhënave të lidhura me debitorit që mund të realizohet me anë të një shërbimi informativ të kreditit. Përveç kësaj, këto parime theksojnë se korpotatat, bizneset dhe ristrukturimet duhet të mbështeten nga një mjedis i përshtatshëm, që i nxit pjesëmarrësit të angazhohen në marrëveshjet konsensuale të projektuara për të rivendosur një mbështetje financiare. Një mjedis i përshtatshëm përfshin ligje dhe procedura që kërkojnë dhënie informacionesh shpjeguese, ose sigurojnë qasje, në të dhënat financiare në kohë, të besueshme dhe të sakta mbi këto biznese, duke inkurajuar kreditimin, investimet apo rikapitalizimit e këtyre bizneseve problematike në mbajtjen e financave të qëndrueshme Të drejtat e mosmarrëveshjeve. Subjektet e informacionit në sistemet e informacionit të kreditit duhet të jenë në gjendje të kundërshtojnë të dhëna të pasakta ose jo të plota dhe mekanizmat duhet të ekzistojnë gjatë mosmarrëveshjeve të tilla për hetime dhe korrigjime gabimesh. Kjo mundëson që të dhëna të dobishme, duhet të kenë mekanizma të përcaktuar ose të mandatuara gjatë mosmarrëveshje të tilla, për të hetuar në qoftë se informacioni rezulton të jetë i gabuar Ka shpesh shqetësime për afatet kohore në zgjidhjen e mosmarrëveshjeve të informacionit, ndoshta për shkak se një biznes ka nevojë për një angazhim financiar në mënyrë që të nënshkruajë një kontratë qiraje, ose nëse një konsumator dëshiron të blejë një shtëpi të re, duke shkuar te një tjetër blerës potencial në qoftë se financimi nuk mund të sigurohet. Kështu, disa kërkesa për shqyrtimin në kohë të konflikteve shpesh mund të jenë kritike për të bërë mosmarrëveshje të drejta kuptimplota Në mënyrë të ngjashme, një rishikim jo i plotë i një mosmarrëveshje, me asnjë përpjekje reale për të hetuar dhe për të mësuar informacionin e duhur, mund të shërbejë për të bërë të drejtat e kontesteve të pakuptimta. Në disa raste, gabimi mund të jetë i dukshëm, si psh, data e lindjes së një foshnje që i përkasin një qytetari të rritur. Në vende të tjera, mund të ketë nevojë për të kontaktuar me furnizuesit e sistemit të informacionit 62

66 të kreditit për të verifikuar saktësinë e saj. Shpesh shtrirja e hetimit do të përcaktohet nga natyra e mosmarrëveshjes Zbatimi dhe mbikëqyrja Funksioni Mbikëqyrës. Një përfitim i krijimit të një sistemi informacioni të kreditit është për të lejuar rregullatorët të vlerësojnë ekspozimin ndaj rrezikut të një institucioni, duke i dhënë kështu institucionit mjete dhe stimuj për ta bërë këtë. Fokusi i parimit të sistemit të informacionit të kreditit është për të lejuar institucionet financiare për të vlerësuar rrezikun që vjen nga huamarrësit. Këto sisteme sigurojnë mjete të vlefshme për agjensitë rregullatore për të mbikëqyrur institucionet nën juridiksionin e tyre. Sistemet e informacionit të kreditit lejojnë analiza efikase sistematike të portofolit të kredisë së një institucioni financiar, duke përfshirë madhësinë, diversitetin, dhe nivelin e rrezikut me kalimin e kohës Zbatimi efektiv i sistemeve të informacionit të kreditit. Sistemi i zbatimit duhet të ofrojë metoda efikase,të lira, transparente dhe parashikuese për zgjidhjen e mosmarrëveshjeve lidhur me funksionimin e sistemeve të informacionit të kreditit.të dyja metodat e zbatimit jo-gjyqsore dhe gjyqësore duhet të merren parasysh. Në dritën e interesave të rëndësishme financiare të përfshirë në raportimin e informacionit të kredive, ka nevojë për një mekanizëm për të zgjidhur mosmarrëveshjet në lidhje me saktësinë dhe zbulimin e duhur. Ky mekanizëm mund të ekzistojë në gjykata, nëpërmjet proceseve administrative, mbikëqyrjeve qeveritare, ose organizatave vetë-rregulluese Gjobat proporcionale. Sanksionet për shkelje të ligjeve që rregullojnë sistemin e informacionit të kreditit duhet të jenë mjaft të rrepta për të inkurajuar përputhjen, por jo aq të rrepta sa të dekurajojë operacionet e sistemeve të tilla. Ndërsa stimujt e pajtueshmërisë të shërbejnë për një rol të vlefshëm në ruajtjen e integritetit të sistemit të informacionit të kreditit EKSPERIENCA BOTËRORE E PËRDORIMIT TË PK PËRMES SIK-UT Në Gjermani, PK është pranuar gjerësisht për vlerësimin e besueshmërisë së aplikantit për kredi. PK është përdorur jo vetëm për të përcaktuar nëse një aplikanti duhet t i jepet kredi, por PK është përdorur edhe në vendosjen e kufijve (shumës) së kredisë që mund ti jepet dhe përcaktimit të normës së interesit të kredisë që mund ti aplikohet. Konsumatorët, një herë në vit, kanë të drejtë të marrin një kopje falas të të gjitha të dhënave që mbahen nga zyrat e kreditit, SIK. Aktualisht Schufa, ofron PK për rreth tre të katërtat e popullsisë gjermane. 63

67 Në Australi, PK është pranuar gjerësisht si metodë kryesore e vlerësimit të besueshmërisë së aplikantit për kredi. Në Australi, ashtu si në Gjermani, PK nuk është përdorur vetëm për të përcaktuar nëse një aplikanti, duhet ti jepet kredi, por për të përcaktuar limitet si dhe çmimin e kredisë. Edhe pse modeli probabilitet logjistik ( ose jo linear ) është ende mënyra më e njohur për të zhvilluar PK, metoda të ndryshme të tjera po ofrojnë alternativa të fuqishme, të tilla si: MARS, CART, CHAID, etj. Në Kanada, PK janë pothuajse si ato në Shtetet e Bashkuara, por kanë edhe disa dallime të rëndësishme. Njëra është se, ndryshe nga Shtetet e Bashkuara, ku një konsumator është i lejuar të marrë në vit vetëm një kopje falas të raportit të tij të kreditit, në Kanada, konsumatori mund të marrë kopje falas të raportit të tij të kreditit sa herë të dojë në një vit, për sa kohë që kërkesa është bërë me shkrim, si dhe për sa kohë që konsumatori kërkon një kopje të printuar që ti dërgohet me postë. Kjo kërkesë nga konsumatori është cilësuar në raportin e kreditit si një "hetim i butë" dhe nuk ka efekt negativ në rezultatin e tij të kreditit. Qeveria e Kanadasë për të edukuar publikun, ofron një botim pa pagesë për çdo të interesuar të quajtur Kuptimi i raportit tuaj të kreditit dhe PK. Ky publikim ofron shembuj të raportit të kredisë dhe PK, me shpjegime të shënimeve dhe kodeve që janë përdorur në këto raporte. Publikimi gjithashtu, përmban informacione të përgjithshme se si duhet ndërtuar apo përmirësuar historia e kreditit dhe si kontrollohet për shenja të mundshme të vjedhjes së identitetit. Në Indi, PK e CIBIL është një numër me tre shifra që paraqet një rezultat të historisë së kreditit të individit dhe klasifikimin e kreditit të tij. Ky rezultat varion nga 300 deri në 900, me 900 është rezultati më i mirë. Nëse historia e kreditit është më pak se gjashtë muaj, rezultati do të jetë 0. Për të krijuar dhe marrë një rezultat të kënaqshëm PK, duhet që konsumatori nga 18 deri në 36 muaj apo edhe më shumë të jetë në marrëdhënie me një institucion financiar dhe të ketë raportim të dhënash edhe nga institucione të tjera. Në Norvegji, PK ofrohet nga tre agjenci PK: Dun & Bradstreet, Experian dhe Lindorff.PK është i bazuar në informatat në dispozicion të publikut të tilla si të dhëna demografike, deklaratat tatimore, të ardhurat e tatueshme dhe çdo e dhënë (edhe jo - pagesë) që mund të regjistrohet në PK të individit. Rezultatet e PK varjojnë nga 300 në 900. Në United Kingdom, shumica e bankave dhe institucioneve të tjera të kreditit, për të siguruar cilësinë e kreditimit të tyre, marrin të dhëna nga SIK të quajtura agjensitë reference të kreditit. SIK mbledhin të dhëna nga kompanitë që shesin mallra apo shërbime me kredi, kompanitë e shërbimeve utilitare, etj. Teknika më popullore statistikore e përdorur për të parashikuar një rezultat binar është ajo e regresionit logjistik: borxh i keq ose jo borxh i keq. Disa banka gjithashtu kanë ndërtuar modelet e regresionit që parashikojnë shumën e borxhit të keq që një klient mund të mbajë. Zakonisht kjo është shumë e vështirë për të parashikuar dhe shumica e bankave përqëndrohen vetëm në rezultatin binar. PK është e rregulluar nga Autoriteti i Shërbimeve Financiare, për nevoja të përdorimit për qëllime të qasjes së avancuar për mjaftueshmërinë e kapitalit sipas rregullave të Basel II. Konsumatorët nëse kanë probleme me shërbimet e marra nga SIK mund ti dërgojnë ankesat tek Avokati i Popullit për Ndërmjetësit Financiarë. 64

68 Në SHBA, zyrat kreditit kanë PK e tyre: ScorePower (Fico score nga Equifax ) Equifax s, Equifax Credit Score, Experian s PLUS score, dhe PK e TransUnion secili gjithashtu shet PK e VantageScore. Equifax. Një udhëheqës botëror i njohur i cili kryen rolin e prodhimit të informacionit inteligjent. Kjo terminologji mund të duket e madhe, por ajo thjesht do të thotë se për çdo biznes, Equifax është gjithmonë i gatshëm për të siguruar informacion në një mënyrë të shpejtë dhe të lehtë për klientët e tij individë /biznese me qëllim mbështetjen e shërbimeve financiare dhe shit-blerjen e produkteve duke ndihmuar kështu në një menaxhim të mirë të kredisë së klientëve. Experian. I njohur në mbarë botën në ofrimin e zgjidhjeve të nevojshme për organizata të ndryshme dhe konsumatorët. Experian është jetik në kuptimin që ndihmon shumë organizata për të gjetur zhvillimin e qëndrueshëm të kreditit, të menaxhimit të marrëdhënieve me përfitim të konsumatorëve duke siguruar informacionin e duhur, këshilla në vendim-marrje si dhe shërbimeve të përpunimit të informacionit. Experian siguron dhe pajis konsumatorët me aftësitë e nevojshme për të kuptuar, menaxhuar dhe mbrojtur informatat e tyre personale dhe pasuritë e tyre. Për të siguruar një mbarëvajtje të bazës së të dhënave në këto SIK është e rëndësishme të inkurajohet mbledhja dhe dhënia e plotë, korrekte dhe në kohë e të dhënave mes përdoruesve të këtyre shërbimeve. Hapi më i rëndësishëm në zhvillimin e të dhënave është bindja e huadhënësve për të dhëne jo vetëm llogaritë me historitë e mira të kreditit por gjithashtu dhe ato me histori kreditimi jo të mira. Kështu që humarrësit me një histori kreditimi pozitiv mund të marrin kredi në një limit më të madh si dhe t u aplikohen normat e interesit më të ulta duke pasur një akses më të gjerë në të gjitha produktet e kreditit. Huadhënësit mund të marrin vendime kreditimi më të mira duke përdorur metodat e çmimit që bazohen në rrezikun e aplikuesit. Këto SIK janë të mire-pozicionuara për t u bërë ballë mashtrimeve. Dëshira për të vendosur gjithmone përmirësime janë të nevojshme në një SIK ekzistues. Prezenca e Experian në vende të ndryshme në botë, luan një rol shumë të rëndësishëm për keto vende. Tabela 3. Shpërndarja në vende të ndryshme,autorja Bullgari Itali Norvegji Francë Rumani Irlandë Rusi USA Afrikë e jugut UK Spanjë Danimarkë Interpretimi i një PK do të ndryshojnë sipas çdo huadhënësi, industrie dhe ekonomie në tërësi. Ndërsa 640 ka qenë një ndarës midis "më të mirit" dhe më pak të mirit, të gjitha konsideratat për rezultatin sillen rreth forcës së ekonomisë në përgjithësi dhe oreksit të investitorëve për rrezikun, për ti siguruar fonde huamarrësit sipas rezultatit të vlerësuar. Prandaj, "më i miri" është një produkt i oreksit të huadhënësve për profilin e rrezikut të huamarrësit në kohën që huamarrësi ka kërkuar kredi. Disa faktorë ndikojnë në PK e individit. Një faktor është shuma që një individ ka huazuar në krahasim me sasinë e 65

69 kredive në dispozicion për individin. Nëse një indidvi merr hua më shumë sesa mund të përballojë me të ardhurat e tij, atëherë PK e këtij individi do të shkoj drejt përkeqësimit RAPORTET E SISTEMIT TË INFORMACIONIT TË KREDISË NË HARMONI ME NJËRI-TJETRIN. Duke u kthyer në origjinën e sistemit të raportit të krediti dhe PK tregohet se ky proçes filloi mbi 100 vite përpara.fillimisht, nisi me tregtarët e vegjël që ndanin informacionin për konsumatorët mbi mënyrat e pagesës dhe mundësinë që ky konsumator të arrinte të paguante në të ardhmen. Kjo ishtë një mënyrë e mirë e përshtatshme për zbutjen e risqeve. Këto bashkëpunime çuan në themelimin e shoqatave tregtare që me ardhjen e kompjuterizimit dhe përmes konsolidimit u zhvilluan si SIK. Këtyre SIK u mungonte niveli i privatësisë për informacionet e konsumatorëve. Po kështu ato rregjistronin të dhëna që ishin jo të mira për kryerjen e parashikimeve të vlefshmërisë së konsumatorëve. Po kështu nuk kishte një akses të mjaftuëshëm për konsumatorët për ti përdorur këto informacione. Të gjitha këto mangësi u trajtuan në kongresin që miratoi Fair Credit Reporting Act [FCRA] në vitin 1971.Standartet e FCRA-së përcaktuan një rregull në privatësinë konsumatore si dhe raportim të përpiktë te kreditit. Gjithashtu, u përfshi edhe informacioni financiar në raportet e kreditit, duke u korrigjuar pasaktësitë që gjëndeshin në burimet e të dhënave, po kështu u ofruan kopje të sakta të raporteve të kreditit të tyre. Marrja e këtij raporti fillimisht kërkonte plotësimin e një kërkese nga konsumatori.më poshtë. shembulli i një kërkese për marrjen e raportit të kreditit. Tabela 4: Shembulli i një kërkese për marrjen e raportit të kreditit Name: Emri, emri i mesëm, mbiemri Adresa aktuale: Adresa e rrugës, apartamenti, postal kodi Adresat e mëparshme (brenda 5 viteve të fundit) Adresa e rrugës, apartamentit, qyteti dhe kodin Adresa e rrugës, apartamentit, qyteti dhe kodin Data e lindjes : Muaji/Dita/Vitit Lloji i kartës tuaj të kreditit me shumën më të madhe dhe 4 shifrat e fundit e numrit të saj: Kur ju morët kredinë? PO [ ] JO [ } Nga cili institucion vjen? 66

70 * Kërkohen dy dokumenta idetifikimi personale për personin tuaj Dhe ju mund të zgjidhni njërën prej dokumentave të identifikimit që nënvizuam më sipër Raporti i informacionit të kreditit Për të dhënë një raport krediti duhet bazuar në disa fusha të dhënash për të qënë më të konsoliduar në marrjen, analizimin dhe përgatitjen e informacionit. Këtu përfshihet i gjithë informacioni për pagesat e shkuara dhe ato aktule, të ndara sipas rregullsisë së pagimit ato në kohë dhe ato të paguara me vonesë. Limitet e përcaktuara dhe balancat e përfshira në të, si dhe informacioni i marrë në rregjistrat publike.këtu shënohen të gjithë emrat e kompanive të cilët kanë kërkuar një kopje të raportit tuaj si edhe ata të cilët e kanë marrë këtë raport dhe informacione të tjera shtesë. Pra me fjalë të tjera mund të themi se një raport krediti është një raport shumë faqësh që profilizon transaksionet financiare të konsumatorit. Informacioni i nevojshëm që përfshihet në raportin e kreditit të konsumatorëve përmbahet si më poshtë: Informacionin identifikues Ky informacion zakonisht përmban emrin, adresën, numrin e sigurimeve sociale, ditën e lindjes dhe informacion për punëdhënësit. Ky informacion është prodhuar për huadhënësin Linjat e tregtisë Me anë të këtij informacioni merren të dhëna: për numrin e llogarisë së kredisë, tipi i llogarisë, dita e hapjes së llogarisë, limiti i kredisë, balanca aktuale dhe historiku i pagesave. Dokumenti gjithashtu përmban një listë të të gjithë personave apo institucioneve që kanë parë raportin tuaj të kreditit tuaj në dy vitet e fundit. Leje për kërkesë Kjo do të thotë që nga aplikanti i jepet leje huadhënësit për të kërkuar një kopje të raportit të kredisë pranë SIK-së. Rekordet publike dhe çështjet e mbledhura. Një SIK mbledh të dhëna rreth: falimentimeve, mbylljeve të aktivitetit nga gjykata, borxheve të prapambetura dhe që janë në ndjekje nga zyrat përmbarimore. Në vijim, po e ilustrojmë me një shembull nje raport krediti. Tabela 5. Një shembull i një raporti krediti 67

71 Kjo përmbledhje e plotësuar sipas këtij formatit përbën atë që quhet raport krediti (credit report).raporti i kreditit është raport ei siguruar nga SIK për huadhënësit dhe përdoruesit e tjerë. Raporti i kreditit në përgjithësi përmban informacion në dosjen e konsumatorit që është raportues për përdoruesit.kufijtë rregullatorë publik me disa përjashtime në SIK mund të komunikojnë me informata të caktuara të pafavorshme në një raport të kredisë. Duke përfshirë të dhënat e pagesave me vonesë (delinquencies), në një raport të kredisë nga pesë deri në shtatë vjet.gjithashtu, paditë civile dhe gjykimet civile zakonisht qëndrojnë në raportin për jo më shumë se shtatë vjet. Raportet e kreditit në përgjithësi nuk mund të mbajnë në lista falimentime për më shumë se 10 vjet, pas urdhrit për lehtësim ose datës së gjykimit Informacioni për gjendjen dhe organizimin e llogarive, sistemi i sheshte skedar 68

72 Mënyra në të cilën SIK përmbledh mbërritjen e të dhënave për paraqitjen e një konsumatori dhe mënyra e organizimit të raportit te kreditit (credit file), varet nga strukturat e veçantë të të dhënave të saj, apo "arkitekturës së databasit." SIK merr dy qasje të ndryshme për organizimin e databasit personal në rrjetet e të dhënave: (1) sistemit të sheshtë skedar (2) teknologjia PINning.Të paktën SIK organizon regjistrin si një sistem tradicional të dosjeve në mënyrë që çdo konsumator është i lidhur me një skedar. Dosjet e konsumatorëve janë të dallueshme përmes krahasimit logjik, duke përdorur identifikimin personal të konsumatorit të tillë si emrin, adresën, SSN in (numri i sigurimit social) dhe datën e lindjes. Shumëfishime apo fragmente mund të ndodhin për një person të vetëm kur informacioni është raportuar me informacione të ndryshme identifikuese të tilla si një emër i ndryshëm. Këto shumëfishime të fragmentuara në të njëjtin konsumator do të mbetet i dallueshëm derisa SIK të marrë informacionin e ri në lidhje me fragmentet (p.sh., një emër unifikues, adresën, numrin e telefonit) që tregon se ato kombinohen. Në disa raste, algoritme që përputhen do të caktojnë vijën e tregtisë në një skedar që sipas algoritmit, përfaqëson gjetjen më të mirë edhe kur të gjithë identifikuesit nuk përputhen. Një tjetër metodë përdor një numër unik identifikimi personal (PIN) për të organizuar shumëfishime të raportimit. Në vend të të paturit të një skedari të vetëm për çdo konsumator, përdoret PIN-i i caktuar për konsumatorin për të lidhur informacionin mbi konsumatorin nga bazat e të dhënave të shumta. Këtu përfshihet hetimi, linjat e tregtisë, punësimi, rekordet publike dhe adresa në bazat e të dhënave. Çdo linjë e tregtisë si element të dhënash, hetim, apo rekord publik është futur në rrjet me një PIN të lidhur në një bazë të dhënash relacionale. (PIN) janë caktuar për linja të tregtisë së bazuar në algoritme që të gjejnë që përputhet më mirë informacioni shoqërues me vijën e tregtisë. Kur një raport kërkohet nga një kreditor ose një konsumator, SIK mbledh raportin e konsumatorëve në kohë reale duke përdorur PIN si lidhjen qëndrore në bazat e të dhënave të ndryshme. Në këtë sistem, algoritmet që përputhen janë përdorur për të caktuar një linjë të re në hyrjen tregtare ose rekordet publike PIN përfaqëson përshtatjen më të mirë të mundshme bazuar në informacionin e identifikimit personal lidhur me linjën e tregtisë Mosmarrëveshjet në sistemet e informacionit te kreditit SIK inicion hetimin e mosmarrëveshjeve të konsumatorëve në lidhje me saktësinë e të dhënave publike në dosjet personale të tyre të kreditit duke mbledhur përsëri të dhënat publike direkt nga burime qeveritare. SIK dërgon një mbledhës të dhënash në burimet e rregjistrimit publik për të ri-kontrolluar të dhënat dhe kërkuar përditësime duke marrë njërin nga statuset: (1) statusi ka ndryshuar (p.sh., paguar); (2) statusi është i pandryshuar (p.sh. rekordi aktual mbetet më i saktë); ose (3) të paaftë për të verifikuar. Në rastin e të dhënave publike, SIK mban përgjegjësi për përcaktimin nëse një rregjistrim publik duhet apo nuk duhet bashkangjitur me dosjen e huamarrësit. 69

73 2.11. FURNIZUESIT E TË DHËNAVE DHE PËRDORUESIT E SIK, KONTROLLI I TË DHËNAVE Çdo furnizues është i detyruar që të "krijojë dhe zbatojë politika dhe procedura të arsyeshme të shkruara në lidhje me saktësinë dhe integritetin e informacionit që furnizon agjencitë e raportimit." Procedurat duhet të adresojnë "fshirjen, përditësimin, dhe korrigjimin e informacionit në të dhënat e furnizuesit sipas rastit, për të shmangur informacionin e pasaktë ". Procedurat duhet të jenë të përshtatshme në lidhje me " natyrën, madhësisë, kompleksitetin, dhe fushën e veprimtarisë të secilit furnizues. "procedurat e duhura përfshijnë përdorimin e formateve standarde të raportimit të të dhënavë, mbajtjen e shënimeve për një periudhe të arsyeshme kohore, sigurimin e mbikëqyrjes së duhur të ofruesve të shërbimeve, informacionin në një mënyrë që pengon raportimet e përsëritura. Përveç SIK, pjesëmarrësit më të rëndësishëm në sistemin e raportit të kreditit janë furnizuesit e të dhënave, përdoruesit dhe konsumatorët.të gjithë këta pjesëmarrës duhet të kenë të përcaktuara rolet e tyre me një rregullore të veçantë. Shumica e furnizuesit të të dhënave për kredi në SIK janë kreditorë të cilët janë edhe përdoruesit e raporteve të kreditit. Të dhënat publike (p.sh., gjykimet, mashtrimet,falimentimet, detyrimet tatimore) janë gjithashtu burime të rëndësishme të informacionit për SIK. Furnizuesit e të dhënave të linjave të tregtisë jepen nga një kreditor ndaj një agjencie të raportimit që pasqyron gjendjen e llogarisë së konsumatorit dhe aktivitetine tij. Linjat e tregtisë përfshijnë emrin e kompanisë ku aplikanti ka llogarinë, datën e hapjes së llogarisë, limitet e kreditit, llojet e llogarive, bilancet borxh dhe historitë e pagesës Furnizuesit e të dhënave, kontrolli dhe formatimi i raportimit te të dhënave SIK pozicionon një rrjet të kontraktorëve të pavarur të cilët manualisht hyjnë në të dhënat publike në burimet qeveritare dhe në tipin e të dhënave lokale në një sistem të përshtatshëm programimi software, duke kontrolluar për dublikime dhe minimizime të gabimeve drejtshkrimore. Proceset e cilësisë së të dhënave të SIK "fillon me kontrollimin e furnizuesit të të dhënave më të rinj. SIK ka politika për të ri-inspektuar furnizuesit me të dhënat e reja cdo gjashtë muaj pas paraqitjes së të dhënave, për të vlerësuar për cilësinë e tyre. Raporti SIK vazhdon të monitorojë për cilësinë e të dhënave dhe të mashtrimit për furnizuesit e të dhënave që kontribojnë në të dhënat për linjat e tregtisë. Në përgjithësi, objektivi i shqyrtimit të furnizuesit është për të zvogëluar rrezikun e mashtrimit ose të cilësisë së dobët të të dhënave nga jashtë. Sistemet e informacionit të të dhënave nuk janë në gjendje të raportojnë të dhëna të sakta mbi konsumatorët ose raportet. Duke kaluar kontrollin fillestar, furnizuesit e të dhënave mund të fillojnë dukë prodhuar të dhëna. Furnizuesit e të dhënave në përgjithësi ofrojnë të dhëna në bazë mujore të linjave të tregtisë nëpërmjet transfertave. Të dhënat e paraqitura nga një furnizues të dhënash për SIK zakonisht kalon nëpër një proces me shumë faza për të identifikuar parregullsi të të dhënave. Kontrolle tipike të cilësisë së të dhënave do të identifikojnë çështje të tilla si fusha bosh apo mospërputhjeve logjike në të dhëna - si në nivelin e dosjes së të dhënave apo në përputhje të tregtisë së konsumatorit si individ. Mospërputhjet mund të jetë bilancet e llogarive më lart se kufiri maksimal i kreditit, dublikime të informacionit mbi 70

74 të njëjtën llogari ose modele të të dhënave në kundërshtim me modelet historike të furnizuesit të të dhënave për transaksionet. Kontrollohen në mënyrë të ngjashme për gabime të formatimit, gabime logjike, mospërputhje të brendshme dhe anomali të tjera. Formati i raportimit formon bazën me të cilën furnizuesit e të dhënave sigurojnë të reja mbi statusin e huamarrësve për llogaritë zakonisht në baza mujore. Një përfitim i dukshëm i një formati të përbashkët të të dhënave është që të gjithë furnizuesit e të dhënave mund të raportojnë linjat e tregtisë në të njëjtën mënyrë.kjo thjeshton krijimin e dosjeve të standardizuara të kreditit në SIK dhe interpretimin e informacionit të kredit të bazuar në rrezikun nëpërmjet pikësimit të kreditit Nxitjet e furnizuesit të të dhënave dhe dekurajimet Raportimi për SIK nga agjencitë e tjera të raportimit për kreditorët është vullnetare dhe historikisht ka qenë. Jo të gjithë kreditorët raportojnë informacion në lidhje me huamarrësit e tyre. Disa kreditorë raportojnë informacion në lidhje me përdoruesit e disa prej produkteve të tyre të kreditit. Për shembull, për kartat e kreditit, zakonisht raportojnë informacionin e linjës se tregtisë mujore mbi kartat e konsumit, por ka më pak gjasa të raportojnë mbi kartat e biznesit të vogël, edhe kur këto janë të obliguara. Furnizuesit e të dhënave kanë stimuj të shumta për të kontribuar në të dhënat për SIK. Nëse një kompani nuk zgjedh për të kontribuar në të dhëna, ajo shkon drejt rrezikut duke menduar se dhe të tjerët në kushtet e saj nuk do të kontribuojnë, duke reduktuar kështu një burim të përbashkët nga i cili përfitojnë kreditorët. Siç tregohet më lart, shumica e informacionit të furnizuesve të të dhënave të linjave tregtare janë dhe përdoruesit më të shpeshtë të raporteve të kreditit. Një arsye e dytë që kreditorët japin informacion mbi llogaritë e tyre është që të mbajnë një nxitje për huamarrësit për të bërë pagesën në kohë. Konsumatorët kanë më shumë gjasa për të shlyer kredinë nëse janë të vetëdijshëm se kreditori mund të raportojë pagesat e vonuara apo llogaritë delikuente në SIK. Kjo mund të ndikojë negativisht në historinë e kreditit ose në pikësimin e kreditit. Konsumatorët gjithashtu përfitojnë të pasurit e pagesave në kohë, që ndikon pozitivisht në pikëpamjet e huadhënësve për meritat e tyre të kreditit. 71

75 KAPITULLI III TRAJTIMI TEORIK DHE EMPIRIK PËR PK, RAPORTET QË GJENERON DHE ROLI TYRE NË TREGUN E KREDISË. 3. HYRJE Pikësimi i kreditit ka shumë përfitimeve që rrjedhin jo vetëm për huadhënësit, por edhe për huamarrësit.për shembull, pikësimi i kreditit ndihmon në uljen e diskriminimit për shkak të modeleve të pikësimit të kreditit për të siguruar një analizë objektive të besueshmërisë së konsumatorit. Kjo mundëson ofruesit e kreditit të përqëndrohen në informacionin që lidhet me rrezikun e kredisë për të shmangur subjektivitetin personal të një analisti kredie ose një agjencie siguruese 68.Në Shtetet e Bashkuara, në bazë të Equal Credit Opportunity Act, variabla të diskriminimit të hapur të tilla si raca, feja, nuk mund të përfshihen në MPK. Pikësimi i kreditit gjithashtu ndihmon për të rritur shpejtësinë dhe qëndrueshmërinë e procesit të aplikimit të kredisë dhe lejon automatizimin e procesit të kreditimit 69. Si e tillë, në masë të madhe zvogëlon nevojën për ndërhyrjen në vlerësimin e kreditit dhe koston për të dhënë kredi 70. Me ndihmën e pikësimit të kreditit,institucionet financiare janë në gjendje të përcaktojnë sasinë e rreziqeve që lidhen me dhënien e kredive për një aplikant të caktuar në një kohë të shkurtër. Sipas një studimi 71 të një banke kanadeze u konstatua se koha për përpunimin e kërkesës për kredi konsumatore është shkurtuar nga nëntë ditë deri në tre ditë pas përdorimit të pikësimit të kreditit. Koha e fituar nga pikësimi i kreditit në përpunimin e kredive mund të përdoret për të adresuar çështjet më komplekse. Sipas 72 me ndihmën e pikësimit të krediti, institucionet financiare janë në gjendje për të kryer më shpejt, më mirë dhe të marrin vendime më cilësore. Me pikësimin e kreditit mund të përmirësojmë alokimin e burimeve në drejtim të "ekuilibrit më të mirë 73. Pikësimi i kreditit mund të ndihmojë institucionet financiare për të përcaktuar normën e interesit që duhet të ngarkojë te konsumatorët e tyre si dhe çmimet portofol 74. Konsumatorët me rrezikshmëri më të lartë janë ngarkuar me një normë më të lartë interesi dhe anasjelltas. Bazuar në pikësimin e kreditit të konsumatorit, institucionet financiare janë gjithashtu në gjendje për të përcaktuar kufijtë e kreditit të vendosur për 68 Fensterstock, Rimmer, Wendel dhe Harvey, 2003;Diana, Leonardit [ ]. 72 Banaslak dhe Kiely first best equilibrium 74 Jacobson dhe Roszback, 72

76 konsumatorët 75. Këto ndihmojnë institucionet financiare për të menaxhuar llogaritë e tyre në mënyrë më efikase dhe me fitim. Si një shtesë përdorimi, fitimi mund të përdoret për të maksimizuar fitimet në një varg produktesh 76.Në lidhje me sa më sipër, modele të pikësimit të kreditit kanë mundësuar zhvillimin e industrisë së kreditimit, ku konsumatorët me të dhënat e dobëta të kreditit u privuan nga pranimi i kreditit ne bazë të rrezikut. Këta konsumatorë nuk mund të plotësojnë kërkesat për financim tradicional për shkak të mungesës së të dhënave (nuk kanë një histori kredie) të dhënat që mungojnë në historinë e tyre të kreditit, ose vështirësi në vlerësimin e të ardhurave të tyre 77.Suksesi fillestar i institucioneve të specializuara financiare në këtë treg ka nxitur institucionet financiare më shumë për të hyrë në tregun e kreditimit. Teknologjia dhe trendet e saj do sjellin përparime për pikësimin e kreditit 78. Ky sukses ka qenë gjithashtu konstatuar në kreditë e vogla të biznesit 79.Për shkak të përparimeve në teknologji, modelet më inteligjente të pikësimit të kreditit janë duke u zhvilluar. Së fundi, industria e sigurimeve ka përdorur pikësimin e kreditit për të përmirësuar zbatimin e sigurimit dhe procesin e rinovimit. Në veçanti, pikësimi i kreditit mund të ndihmojë kompanitë e sigurimeve për të bërë një parashikim të mirë për kërkesat dhe për të kontrolluar rrezikun në mënyrë efikase. Kjo mundëson kompanitë e sigurimeve për të ofruar më shumë mbulim të sigurimit për konsumatorët më një histori dhe sjellje të mirë dhe anasjelltas 80. Në vitet e para, institucionet financiare përdorin pikësimin e kreditit kryesisht për të marrë vendime të kreditit ndaj kërkesave për kredi. Gjatë 25 viteve të fundit, përdorimi i pikësimit të kreditit është rritur dhe sofistikuar. Kështu zbatimi i pikësimit të kredisë është rritur nga marrjen e vendimeve të kreditit për marrjen e vendimeve që lidhen me strehimin, sigurimin, shërbimet themelore komunale, madje edhe me punësimin. Megjithatë, jo të gjitha këto aplikacione janë përdorur në mënyrë të njëjtë përfshirëse. Përdorim më i zakonshëm i pikësimit të kreditit lidhet me marrjen e vendimeve të kreditit për aplikime të kredisë 81. Përveç vendimeve mbi kërkesat për kredi personale, institucionet financiare tani e përdorin pikësimin e kreditit në limitet e kreditit për të menaxhuar llogaritë ekzistuese, dhe parashikuar rentabilitetin e konsumatorëve dhe klientëve 82.Për shembull, Grupi Bankar i Australisë dhe Zelandës së Re përdorin pikësimin e kreditit për të ndihmuar në identifikimin e aplikantëve që duhet të marrin kredi, për të përcaktuar shumën e kredisë që aplikantët duhet të marrin, dhe hapat që duhet të merren për këtë proces. 83 Gjithashtu, lëshuesit e kartave të kreditit përdorin pikësimin e kreditit si një mjet mbështetës vendimi për të identifikuar tregun e synuar për kartat e kreditit. Pikësimet e kreditit janë përdorur gjithashtu si një bazë për të rregulluar normat e interesit. Në përgjithësi, konsumatorët me pikësimin e kreditit të keq kanë një shans më të lartë të paraqitjes së kërkesave të kreditit, krahasuar me konsumatorët me 75 Sandler et al, Park, Thomas, 2000; Park, Quittner, Perin, Stanton, Kellison dhe Brockett, Rimmer, Lucas, success/anzcredit.html 73

77 pikësimin e kreditit më të mirë. Për këtë arsye, ngarkohen me një normë interesi më të lartë. Më tej, informacioni i kreditit është përdorur për të vlerësuar përgjegjshmërinë e një konsumatori dhe punën në kushtet e një politike të kredititmit. Përveç sa më sipër, aplikacione të tjera të pikësimit të kreditit janë raportuar, si për shembull, pronarët mund të bëjnë përdorimin e pikësimit të kreditit për të përcaktuar nëse qiramarrësit e ardhshëm mund të paguajnë qiranë në kohë. Ka përdorim të konsiderueshëm të pikësimit të kreditit në industrinë e hipotekës 84.Gjithashtu,disa furnizues të shërbimeve në Shtetet e Bashkuara kanë përdorur pikësimin e kreditit për të përcaktuar nëse do të ofrojnë shërbimet e tyre për konsumatorët. Së fundi, disa punëdhënës e bëjnë përdorimin e historisë së kreditit dhe pikësimin e kreditit për të vendosë nëse do të punësojnë një punonjës të ardhshëm, sidomos për postet ku punonjësit duhet të trajtojnë shuma të mëdha parash. Implikimi është se besueshmëria e punonjësve dhe karakteri i tyre personal mund të vlerësohet përmes pikësimit të kreditit, PK. Sot nga eksperienca botërore ekzistojnë formate të ndryshme të strukturave në mbështetje të marrjes së informacionit rreth kreditit, ku të dhënat përditësohen dhe përpunohen me anë të sistemeve dhe modeleve të ndryshme statistikore dhe më pas informacioni ofrohet si shërbim. Në vende të ndryshme ekzistojnë eksperienca dhe përdorime të ndryshme të këtyre strukturave që realizojnë pjesërisht apo në mënyrë të plotë përllogaritjen e pikësimit të kreditit, PK si për individët po ashtu dhe për bizneset, të tilla si regjistri i kredive apo SIK. i) Aplikime të pikësimit të kreditit. Kjo i referohet vlerësimit të meritave të kredisë për aplikantët e rinj. Ato vlerësohen, lidhur me kërkesat e kredisë, në formularin e aplikimit të të gjithë aplikantët të rinj, p.sh., paga aktuale, numri i vartësve, dhe kohën në adresën aktuale,etj. Zakonisht, një pikësim krediti është një numër që vlerëson aftësinë kreditore të një personi duke përfshirë si më poshtë: - Aplikimi pikësimit të sjelljes: Ky aplikim përfshin parime që janë të ngjashme por i referohet konsumatorit ekzistues. Në fakt, është një marrëdhënie midis huadhënësit dhe huamarrësit. Modelet e sjelljes përdorin të dhënat historike të konsumatorëve, p.sh, veprimtarinë e llogarisë, bilancin e llogarisë, frekuencat për vonesat e shlyerjes së këstit të kredisë, si dhe kohëzgjatja e një llogarie të hapur. - Aplikimi i grupimeve: Ky aplikim është përdorur për të ndarë konsumatorët në grupe, me nivele të ndryshme të paaftësisë paguese, që i diferencon njëri nga tjetri. Këto modele janë të dallueshme në bazë të shkallës së përcaktuar (fillim, mesëm, vonë) dhe lejon një menaxhim më të mirë të konsumatorëve të cilët nuk shlyejnë në kohën e duhur pagesën sipas marreveshjes së bërë me huamarrësin. Zbulimi i mashtrimit - Modelet e mashtrimit rendisin aplikantët sipas mundësisë relative që një aplikim mund të jetë mashtrues. Sipas autoreve 85 aplikimet e pikësimit të krediti në fusha të ndryshme sidomos në atë të financave e bankave, përfshijnë teknika statistikore, një sërë teknikash të data mining dhe krahasimin e tyre për saktësinë e përfundimeve të 84 Wagner, Abdou dhe Pointon 74

78 nxjerra. Studimi i tyre gjithashtu përfshin disa nga teknikat e data mining, duke arritur në përfundimin se nuk ka asnjë teknikë të përgjithshme të quajtur si teknika më e mirë statistikore në ndërtimin e modeleve të pikësimit të kreditit. 3.1 PIKËSIMI I KREDITIT EMPIRIK DHE DEDUKTIV SIK japin informacionin e raportit të kreditit për përdoruesit në formate të standartizuara elektronike në mënyrë që sistemet e huadhënësve mund të përdorin raportet në mënyrë që modelet analitike të rrezikut të kredisë të përdorura mund të identifikojnë dhe të marrim një pjesë të rëndësishme të informacionit. Një SIK gjithashtu do të japë një pikësim krediti llogaritur nga të dhënat në një raport të kreditit së bashku me variablat që rrjedhin nga ky raport (shpesh të quajtura atribute). Huadhënësit do të paguajnë një tarifë për informacionin e raportit të kreditit dhe një shumë shtesë për pikësimin. Huadhënësit përdorin sistemet e pikësimit të kreditit për të vlerësuar rrezikun relativ të konsumatorëve për vonesat e shfaqura në pagesat e kredisë. Për shumicën e modeleve të pikësimit të kreditit, sa më e lartë vlera numerike e një pikësimi krediti, aq më i ulët është rreziku i kredisë së këtij huamarrësi.konsumatorët me pikësime krediti shumë të larta marrin normat më të favorshme të interesit dhe kushtet më të favorshme të kredisë. Në të kundërt, konsumatorët me pikësim krediti më të ulët numerikisht, paraqesin rrezik më të larta në parazgjedhjen dhe janë në gjendje për të marrë kredi me norma interesi më të larta ose kushte të tjera më pak të favorshme, nëse u ofrohet shërbimi i kredisë. Ka një shumëllojshmëri të gjerë të mënyrës së ofrimit të pikësimit të kreditit nga SIK që ndryshojnë nga modeli dhe nga industria e synuar. Pavarësisht nga versioni, modelet e pikësimit të kreditit kanë tendencë për të ndarë "atributet"e përbashkëta që rrjedhin nga raportet e kreditit, si pagesat e faturave, historiku i një konsumatori (p.sh., në kohën e duhur, vonesat), numri dhe lloji i llogarisë së kreditit (p.sh., karta bankare, kartat e kreditit, kredia me këste), shuma e kredisë në dispozicion që po perdoret, koha e pasjes së një llogarie të kredisë dhe veprimtaria e fundit e kreditit, duke përfshirë edhe hetimet përkatëse. Kreditorët përdorin pikësimin e kreditit për të rritur efikasitetin dhe qëndrueshmërinë e vendimmarrjes për kredinë. Pikësimi i kreditit mund të zvogëlojë mundësinë e vendimmarrjes subjektive nga huadhënësit, bazuar në faktorët e palejueshëm, si statusi martesor, mosha ose origjina. Në një studim të Rezerves Federale të SHBA-së në vitin 2007, theksohet mbi pikësimin e kreditit "Duke ofruar një kosto të ulët, të saktë, dhe metrikë të standardizuar për rrezikun e kredisë për një numër të madh të kredive, ka zgjeruar qasjen e kreditorëve për tregjet e kapitalit, duke reduktuar kostot e financimit, dhe forcuar shqyrtimin publik dhe privat të aktiviteteve të huadhënies". Për shkak se pikësimi i kreditit është nxjerrë nga informacioni në raportet e kreditit, pasaktësitë në informacionin e raportit të kreditit mund të ndikojnë në pikësimin e kreditit. Disa pasaktësi kanë një rëndësi më të madhe se të tjerat. Një gabim në adresën e konsumatorit, gabimi drejtshkrimor i një mbiemri të vajzërisë, ose gabime të tjera në informacionin e identifikimit të konsumatorit në përgjithësi ka të ngjarë të ketë një ndikim në pikësimin e kreditit apo në përceptimin e meritave nga huadhënësit. Megjithatë, një rekord publik i pasaktë, është subjekt i një barriere tatimore, ose e një 75

79 linjë të tregtisë që gabimisht thotë që konsumatori kishte një vonesë të madhe në detyrimet kredituese, duke shkaktuar mohimin e kredisë për këtë konsumator. Ka dy lloje të vlerësimeve të kredisë gjatë proçesit të kredive nga institucione kredituese. Njëra është për të marrë vendime në lidhje me aplikimet e kredive të reja; Tjetra është të mbikëqyrë mbajtësit ekzistues të kreditit. Institucione kredituese duhet të vlerësojnë nivelin e rrezikut të një aplikuesi të ri dhe të vendosin nëse kredia do t'i jepet. Pasi një kredi është dhënë, është e mbikëqyrur gjatë jetës si kredi. Një kredidhënie e institucioneve do të vlerësojë gjendjen e kredisë së mbajtësve të saj. Në të dy situatat (shqyrtimi i kredisë, kërkesa dhe vlerësimi i performancës së debitorve ekzistuese), probabiliteti që një kredi do të bëhet e parazgjedhur gjatë jetës së kredisë do të jetë vlerësuar dhe klientët e kreditit do të klasifikohen në nivele të ndryshme të rrezikut sipas probabilitetit të vlerësuar. Ky proçes është i njohur edhe si vlerësimi i rrezikut apo i kreditimit sipas mënyrës në të cilën rezultatet janë marrë. Metodat e PK mund të jenë ndarë në PK deduktiv dhe PK empirik të kredisë. Një rezultat deduktiv i pikësimit të kreditit është çmimi për pesha të caktuara të veçanta që kanë klientët e kreditit. Vlera e ponderuar e variablave/atributeve që janë bashkuar për në rezultatin total. Atributet përkatëse dhe peshat e tyre përcaktohen me vendim të kredititmarrësve të bazuara në përvojat e tyre. Klasifikimi i konsumatorëve është në përputhje me objektivin në bazë të vlerësimit, por rezultatet janë të bazuara shpesh në përvojat subjektive. Prandaj, një sistem deduktiv është pak a shumë objektiv. Ndonëse në sistemet deduktive rezultatet ende janë duke u shfrytëzuar nga disa garantues për kredi sot, për efektivitetin e tyre për shkak të cut-off-ve 86. Një rezultat Empirik i PK është zbatuar me teknika të ndryshme modelesh. Përzgjedhja e atributeve përkatëse dhe llogaritja e pikëve janë të bazuara në të kaluarën. PK është përdorur tradicionalisht për të renditur konsumatorët nga rreziqet e parazgjedhur, por tani mund të përdoret për të renditur konsumatorët nga probabiliteti i veprimeve të tyre. Një tjetër ndryshim i madh në vitet e fundit është se huadhënësit e kredisë dëshirojnë të minimizojne rrezikun nga një konsumator për maksimizimin e fitimit që mund të marrë prej tyre. Kjo nënkupton shumë sfida. Për shembull, është e nevojshme për të përcaktuar nëse është 'fitimprurës' dhe 'jo-fitimprurës për konsumatorët. Fitimet janë të prekura nga shumë faktorë e shumë vendime, të tilla si vendimet e pranimit, vendimet e kufizimit të kredisë, vendimet e marketingut si dhe vendimet për çmimet. Një nevojë për të pasur të gjithë transaksionet e llogarive në mënyrë për të llogaritur rentabilitetin e konsumatorëve. Disa nga të dhënat përkatëse mund të mos jenë në dispozicion apo lehtësisht të arritshme. Kjo ka rëndësi të madhe për të kuptuar si menaxhohet; - Cfarë strategjie duhet të përdoret për të marrë një maksimizim të fitimit? - Cfarë është një horizont i arsyeshëm kohë për të marrë parasysh fitimin? Për të menaxhuar riskun e kreditit bankat përdorin variante metodologjie për vlerësimin e financiave, për performancën e klienteve. Është e domosdoshme që vendimet e kreditimit të bëhen sa më të matura, ndërsa për proçesin e vendimmarrjes ai duhet të jetë sa më efikas dhe efektiv.bankat komerciale ofrojnë produkte dhe shërbime financiare për klientët, ndërsa menaxhojnë një sërë risqesh multi-dimensionale që lidhen me likuiditetin, 86 Pikësimi i kreditit më i ulët që arrin të të kualifikojë për të marrë një kredi.nëse rezultati është 1 pikë më poshtë pikës së cut off nuk është kualifikuar për të marrë kredi. pra është refuzuar. 76

80 mjaftueshmërinë e kapitalit, kreditë, interesin dhe normat e huaja të këmbimit, etj. Në këtë kuptim, bankat mund të konsiderohen shumë të ekspozuar ndaj rrezikut. Pra këto risqe, si dhe transformimi i tyre është present për të ofruar produkte dhe shërbime gjatë gjithë kohës. Bankat janë gjithashtu organizata me një qëllim fitimi, ku në thelb qëllimi është për të fituar para për aksionarët e saj. Në tipiken e proçeseve vendim-marrëse (dmth. çmimi, kreditimi, financimi,,etj) ato përpiqen të zgjedhin kthimin e riskut ose përcaktimin dhe menaxhimin e tij.menaxhimi i riskut dhe përfitimit janë shumë ngushtë të lidhura me njëri-tjetrin. Marrja përsipër e riskut është kërkesë themelore për përfitueshmërinë në të ardhmen. Me fjalë të tjera, rreziqet e sotme mund të dalin si realitete nesër. Prandaj, bankat nuk mund të jetojnë pa menaxhimin e këtyre rreziqeve presente. Ndër rreziqet bankare të ndryshme, mund të rendisim riskun e kreditimit që ka një ndikim potencial për shkak të numrit dhe shumëllojshmërisë së sektorëve të prekur. Dështimet e bizneseve ndikojnë te aksionarët, menaxherët, huadhënësit (bankat), furnizuesit, klientët, komunitetin financiar, qeverinë, konkurrentët dhe organet rregullatore. Ndër të tjera, në moshën e dixhitalizimit, efekt i një dështimi banke, është praktikisht i menjëhershëm dhe ka potencial të madh ndikimi. Për të menaxhuar në mënyrë efektive ekspozimin e rrezikut të kreditit të një banke, është një nevojë e fortë për sisteme të sofistikuara mbështetjeje nga mjete analitike për të matur, monitoruar, menaxhuar dhe kontrolluar, rreziqet financiare. Figura 2: Ekspozimin e rrezikut të kreditit të një banke modern Kjo mund të arrihet normalisht duke përdorur të dhëna historike dhe teknikat statistikore. Këto modele u ofrojnë bankave një mjet për vlerësimin e riskut të portofolit të tyre të kreditit. Këto modele mund të ofrojnë njohuri të dobishme dhe të japin një informacion të rëndësishëm për të ndihmuar që një bankë të formulojë një strategji të menaxhimit të riskut. Modele që janë konceptualisht të shëndosha, të vlefshme empirike, të mbështetura nga të dhënat historike të mira, kuptohet dhe implementimi i tyre nga një menaxhim i suksesshëm shton suksesin e biznesit dhe cilësinë e kredisë. Kështu është e rëndësishme që në këto kushte duhet të inkurajohen bankat komerciale për të zhvilluar modele të brendshme për të shmangur rreziqet financiare. PK i prek kështu të dyja aspektet si ato financiare dhe jo-financiare. 77

81 3.2 FORMULA BAZË E MODELIT PËR LLOGARITJEN E PIKËSIMT TË KREDITIT Rezultati është pesha totale e faktorëve të kreditit të huamarrësve S = a1 * X1 + a2 * X ak * Xk (1) Ku S është rezultati i huamarrësit a1,a2...ak është pesha e faktorëve të cilët karakterizojnë kuptimin e parametrave për qëllimin e PK. X1,X2...Xk janë karakteristikat e huamarrësve të cilat janë marrë në konsideratë në vlerësimin e vlefshmërisë së kredisë. Një metodë e PK është e përcaktuar për të analizuar një aplikim të kredisë. Variablat mund të ndahen në katër kategori kryesore. Në pjesën më poshtë do të diskutojmë shkurtimisht rëndësinë e secilit prej këtyre Tabela 6: Shpërndarja demografike e sjelljes financiare, Burimi, Revista e Ekonomisë dhe Financave, Çeke 56, Mosha e huamarrësit 1.Total 1. Lloji i punës 1. Llogari rrjedhëse e huamarrësit 2. Gjinia e huamarrësit 2. Të ardhurat bruto 2. Gjatësi prej 2 vitesh aktuale 2. Bilanci mesatar i punësimit huamarrës 2. Pagesa mujore 3. Statusi martesor 3. Teprica e kredisë nga huamarrësit mbi shtëpine. 3. Burimi i të ardhurave 4.Përcaktimin i kredisë varur në familje ose me vonesatkundrejt saj 5. Statusi në shtëpi 5. Numri i pagesave në vit 6. Adresa 6. Kolateral / garanci Treguesit që janë zakonisht të rëndësishëm në modele që përdoren për të vlerësuar kredinë i ndajmë në katër kategori: Kategoria e parë përmban treguesit demografikë. Këto variabla zakonisht nuk kanë të bëjnë me rëndësinë më të lartë, por janë të dobishme për shtrirjen rajonale të ndryshime gjinore, si dhe dallimet e tjera që mund të lidhen. Për shembull, është gjetur shpesh se gratë e moshuara janë më pak të rrezikshme se meshkujt e rinj. Në përgjithësi, rreziku i mospagimit bie me moshën dhe është edhe më i ulët për aplikantët e martuar. Pronarët e shtëpive gjithashtu paraqesin një kategori më pak të rrezikshme për shkak të një shtëpie si kolateral (më shumë kolateral në kategorinë e katërt). Kategoria e dytë përmban të dhëna mbi një situatë financiare. 78

82 Kur konsiderohet një aplikim për kredi, banka duhet të dijë se çfarë burimesh të tjera janë në dispozicion të një familje. Çfarë të ardhurash dhe kostosh shtesë ka?. Nga grumbullimi i këtyre informacioneve përcaktohet maksimumi i një pagese mujore. Rëndësia prej këtyre variablave është evidente. Kategoria e tretë përmban burimin e të ardhurave dhe statusin e punësimit. Zakonisht, në vendet e zhvilluara, një pjesë e madhe e njerëzve janë të vetëpunësuar dhe kjo kategori shpesh merr një rezultat më të ulët në vlerësimin e aplikimeve të kredisë se të punësuarit për të tjerët. Kjo është për shkak të faktit se stabiliteti i punësimit mund të sigurojë një shenjë të stabilitetit të pagesave. Karakteri dhe kohëzgjatja e punësimit janë gjithashtu faktorë vendimtarë: për shembull, dryshimi i shpeshtë i punës, është kualifikimi i ulët që çon në rezultate të ulta. Kategoria e katërt përfaqësohet nga karakteristikat e sjelljes Në këndvështrimin e normave të interesit, ku informacioni që mund të përdoret për PK ështe shumë i rëndësishëm. Ky lloj i informacionit në mënyrë të konsiderueshme ul problemet e informacionit asimetrik midis një banke dhe një klienti. Nëse një klient ka disa histori me një bankë, atëherë kjo bankë mund ta verifikojë lehtë, për shembull, historinë e bilançeve mesatare në një llogari rrjedhëse, kontrolli i hyrjeve dhe daljeve te parave nga llogaria etj. Banka e di nëse klienti ka pasur një kredi, nëse kjo kredi është shlyer me sukses, apo nëse është përfshirë në disa probleme. SHEMBULL Shembull 1. Si ndikon PK tek Çmimet e kredive për shtëpi: Tabela 7: Shembull i një kredie për shtëpi për 30 vite CB Score norma e aplikuar pagesa interesi mujore total % 2, , % 2, , % 2, , % 2, , % 3, , % 3, ,771 Duke supozuar se ju keni një rezultat mbi Nëse rezultati juaj ndryshon me , mund të paguani një shtesë Nëse rezultati juaj ndryshon me , mund të paguani një shtesë Nëse rezultati juaj ndryshon me , mund të paguani një shtesë Nëse rezultati juaj ndryshon me , mund të paguani një shtesë Nëse rezultati juaj ndryshon me , mund të paguani një shtesë

83 3.3.MODELET E PIKËSIMIT TË KREDITIT DHE SISTEMI I INFORMACINIT TË KREDITIT MPK varen nga informacioni që përmban konsumatori në lidhje me kredinë. Praktika e kreditit duhet të përmbajë informacionin për të parashikuar në mënyrë efektive rrezikun e mospagimit të kredisë nga huamarrësi. Informatat e pasakta të kreditit mund të shkaktojnë modele të pikësimit të kreditit që mund të zvogëlojnë ose teprojnë rrezikun e kredisë së një konsumatori ndaj huadhënësve. Informacioni i saktë i kreditit ndihmon vendimmarrësit të parashikojnë rreziqe të caktuara në mënyrë efektive, ndërsa informatat e pasakta të kreditit në raportet e kreditit kanë potencial për të shkaktuar dëme materiale për konsumatorët e prekur. Në fund të fundit, besimi konsumator dhe i biznesit në vendimet bazuar në raportet e kreditit dhe rezultatet që rrjedhin prej tyre varet nga saktësia e informacionit të kredive që përmbahet në këto dosje krediti. Përveç SIK mund të ketë sisteme të tjera të raportimit, duke përfshirë sistemet e specializuara anembanë botës mbi bazat e të dhënave të informacionit të dhënies me qera të pronave, bazat e të dhënave të informacionit mjekësor, bazat e të dhënave të sigurimeve, bazat e të dhënave të punësimit, dhe bazat e të dhënave të gjykatave. Secila prej këtyre bazave të dhënash ka specialitetin e saj dhe ka burimet e veta të informacionit ndaj konsumatorit. Ky punim synon të përshkruaj proceset teknike të përfshira në mbledhjen, shqyrtimin, dhe korrigjimin e informacionit të kredive dhe ndikimin e tyre të gjerë në saktësinë e informacionit të dhënë në raportet e kreditit nga SIK. Sistemi i raportimit mundëson kreditorët dhe ofruesit e tjerë të shërbimeve për konsumatorët që të bashkojnë informacionin në lidhje me klientët e tyre përkatës dhe të përdorin informacionin e grumbulluar për të plotësuar credit file për vendimet e tjera të rrezikut në lidhje me aplikantët e rinj dhe konsumatorët ekzistues. SIK për herë të parë u shfaq në Shtetet e Bashkuara në fund të viteve 1800 për të mbështetur huadhënësit tregtarë të cilët zgjeruan kredinë për bizneset lokale dhe individët. Në atë kohë, "SIK" përbëhej nga një listë e individëve që nuk kishin shlyer borxhet e tyre si ishte rënë dakord dhe për këtë arsye ishin konsideruar si persona të padëshirueshem dhe me risk. Para përdorimit të listave të tilla, tregtarët lokalë jepnin vetëm sasi shumë të vogla parash dhe këto vendime vareshin kryesisht nga njohuritë e drejtpërdrejta tregtare dhe personale të karakterit personal të huamarrësit. Industria e raportimit të kreditit u rrit në mënyrë të qëndrueshme nga ana e konsumatorëve dhe tregtarëve për përdorimin e kredisë në transaksionet e blerjes. Në vitet 1920 dhe në vitin 1950, SIK ka pësuar një rritje të shpejtë me futjen e kredive me pakicë (me këste), Pionier i modeleve të kreditit ishte Henry Wells, CEO i Spiegel. që ka zhvilluar një model të vlerësimit me pikë të kreditit, gjatë Luftës së Dytë Botërore 87. Wells shtroi nevojën e krijimit të këtyre mjeteve të cilat do të lejonin analistët të papërvojë për të kryer vlerësimin e kreditit, sepse shumë prej punonjësve të kualifikuar të saj ishin rekrutuar për Luftën e Dytë Botërore. Gjatë viteve pesëdhjetë këto modele ishin shpërndarë në industrinë bankare amerikane. Modelet e para u bazuan në peshat e paracaktuara për karakteristika të caktuara dhe më pas mbledhja e pikëve për të arritur një rezultat të klasifikimit. 87 Lewis, 1992:

84 Përdorimi më i gjerë i modeleve në vitet gjashtëdhjetë transformuan biznesin në tregun amerikan 88.Jo vetëm kompanitë në fushën financiare, por edhe shitësit më të mëdhej filluan të përdorin modele të PK për të të kryer shitjet. Bloomingdale dhe JC Penney ishin disa nga pionierët e parë. Aktualisht, rreth 90% e kompanive amerikane që ofrojnë një lloj të kredisë konsumatore shfrytëzojnë MPK. në vitet 1970 dhe 1980 me rritjen e kartave të kreditit bankar dhe në vitet 1990 me automatizimin e primit për shtëpi. Sot, konsumatori raporton duke përfshirë në SIK informacione të kreditit të tilla si pagesën e këstit mujor, shërbimet dhe llogaritë telefonike, si dhe marrëdhënie të tjera të kredisë; një numër i agjencive të specializuara të raportimit të konsumatorit me informacione mjekësore, historikun e punësimit, historikun e banimit, kontrollet e historisë se llogarisë, kërkesa të sigurimit, si dhe marrëdhëniet e tjera jo-krediti; etj. Për qëllimet e këtij studimi, raporti i kreditit i konsumatorit realizohet nëpërmjet komunikimeve të Agjencisë së Informacionit të Kredive (bazuar në SIK), duke u mbështetur në vlefshmërinë kredituese të huamarrësit. Kapacitetet e kredisë, karakteristikat, reputacioni në përgjithësi, karakteristikat personale, ose mënyra e jetesës të përdorura ose prirjet e ardhshme përcaktojnë të drejtës që një konsumator do të marrë kredi ose do të sigurohet, apo thjesht për qëllime punësimi, etj. Ky studim i referohet "raportit të kreditit" si informacion në lidhje me një konsumator që gjendet në bazën e të dhënave të SIK. Përbërësit kryesore të një raporti kreditit janë: informacioni i identifikimit, Linjat e Tregtisë; të dhëna e informimit publik, hetimet. Gjithashtu ka informacion nëse konsumatori ka nisur apo ka pasur një mashtrim apo falimentim. MPK është një model i cili mundëson kualifikimin e variablave statistikorë në formën e analizës së riskut të kredisë për çdo klient potencial, kur një kredi jepet përmes parashikimit të zakoneve të pagesës së klientit nga historia e tij e kreditit me institucionet e tjera financiare. Duke iu referuar kushteve të ndryshimit në çdo mjedis për sistemin e MPK kemi gjithmonë një qasje të metodologjisë me zhvillimet shumë variable, të tilla si modeli i probabilitetit linear, modeli logit, modeli probit, modeli i analizës diskriminuese, etj. ln[p/(1-p)] = a + BX + e (1) Çdo bankë ka njohuri institucionale bazë dhe portofol të të dhënave në vite, që përbëjnë dhe historinë e kompanisë. Këto të dhëna mund të përdoren për të zhvilluar strategji të volumit të huadhënies si dhe për të përcaktuar një segment konsumator të dobishëm për të gjithë institucionin. Duke iu referuar tipeve të ndryshme, evidentojmë: Modele të tipit statistikor Modelin të tipit gjykues Modele të tipit hibrid 88 Thomas, 2000:

85 Modeli statistikor i referohet ndërtimit nga të dhënat e fundit empirike, më shumë të dhëna të ndryshme që i referohet një sërë kredish të mira dhe jo të mira që mbështeten nga një sëri të dhënash në burim, të tilla si të dhënat e aplikimeve, të dhënat financiare dhe të dhëna faturash të brendshme të paguara apo të papaguara duke iu referuar një pikësimi që do të jetë i mirë ose problematik. Modeli gjykues përdoret kur kemi një bankë të vogël apo mungesë të dhënash historike. Ky model mbështetet në rregulla, experienca dhe nga njohje të tregut lokal. Duke i ndërtuar të dhënat ato transformohen në modele statistikore në të ardhmen. Pikësimi i referohet riskut relativ që është prezent dhe që varet nga gjykimi i gjithësecilit. Modeli hibrid është ai model që ndodhen në mes të dy modeleve të mëparshme duke bërë një kombinim të modelit statistikor me modelin gjykues, kur të dhënat janë të limituara apo strategjia që duhet të implementojmë në segmentin tonë është e re. Këtu mbështetemi shumë në qasjet e përfshirjes së matricës. Ndërtimi i fletenotës, "scorecards"; për modelet përcakton kredinë që e quajmë të keqe duke analizuar faktorët e riskut si dhe dhënien e peshës së të gjithë faktorëve të riskut referuar hipotezave ose çështjeve të reja. Shtrohet pyetja: Si do të përcaktojmë një kredi të keqe? Kredia e keqe - është një hua që ka moskthimin në kohë të parave nga huamarrësi tek huadhënësi. Ky model klasik është i përdorshëm dhe shumë i nevojshëm duke iu referuar qasjeve për vlerësimin e kredisë dhe riskut bazuar në ndërtimet e fletenoteve "scorecards"; të cilët kanë një paraqitje si më poshtë: Tabela 8:Një model scorecardi klasik burim i një aplikimi i një banke Për secilën variabël parashikues, të dhënat dhe kategoritë janë prodhuar nga një proçes kredimarrës i përcaktuar në një periudhë të caktuar kohore. Për secilën kategori specifike që mund të përdoret në vlerësim kemi një vlerësim në kolonën e fundit të scorecardit. Për të gjithë aplikantët e kredisë ky vlerësim pikësimi mund të shtohet me variabla të tjerë parashikues dhe kategorish dhe bazohet në rezultatin total të PK për çdo aplikant. 82

86 Pjesa e trajtimit të programeve komjuterike që mbështesin SIK për gjenerimin e raporteve të saj dhe atë të PK është një fushë ku zhvillimi dhe përditësimi është shumë i rëndësishëm për të ecur me hapat e zhvillimit global. Matja e rrezikut të kredisë ka evoluar shumë këto 20 vitet e fundit. Në vijim do të japim 5 ngjarje/faktor që sot lozin një rol të rëndësishëm në parashikimin e modeleve për PK. Ato janë: I. Një shtrirje mbarë-rajonale e numrit të strukturave të falimentimit II. Një tendencë në drejtim të ndërmjetësimit të një cilësie më të lartë dhe shuma të huamarrjeve më të mëdha se më parë. III. Kufinj më konkurues në kredi. IV. Një vlerë në rënie e pasurive të paluejtshme në shumë tregje. V. Një rritje dramatike e instrumentave jashtë bilancit për përcaktimin e riskut të ekspozuar duke përfshirë dhe derivatet e riskut të kredisë. Hapat e ndërmarrë në përgjigje të 5 ngjarjeve/faktorëve të mësipërm: (i) (ii) (iii) (iv) (v) Zhvillimet e reja dhe shumë efikase të PK që shërbejnë si sisteme të paralajmërimit të hershëm (early warning systems); Jo vetëm analizim të riskut të kredisë për kreditë individuale apo bizneset por dhe analizë risku për investimet në letrat me vlerë, si dhe në drejtim të zhvillimit të riskut të përqëndrimit; Zhvillime të reja modelesh çmimi për riskun e kredisë; Ekspertizë/rivlerësim për vlerësimet subjektive dhe sistemet e tyre të vlerësimit të pasurive të paluajtshme; Zhvillimi i modeleve për matjen më të mirë të riskut të kreditit të instrumentave jashtë balancit. 3.4 KUPTIMI I PIKËSIMIT TE KREDITIT Pavarësisht nga përhapja e MPK, gjykimin njerëzor (gjykim analisti) vazhdon të përdoret në huatë, në disa raste shprehur si një grup rregullash që kompania sistematikisht ka aplikuar për të filtruar kërkesat. Në fakt, në praktikë të dyja metodat shpesh bashkëjetojnë dhe plotësohen duke përcaktuar sisteme hibride. Për të sqaruar aspektet e zhvillimit dhe përdorimit të MPK, ky model duhet të merret vetëm si një orientim për të ilustruar disa karakteristika themelore të PK. Në anën tjetër, SIK përveç informacionit të detajuar për debitorët e sistemit financiar, merr informacione nga burime të tjera, të tilla si gjykata tregtare dhe dyqanet e shitjes me pakicë. MPK është ndërtuar nga një metodologjia modele ekonometrike Probit-logit. PK (credit score) futet si koncept në vitet 70, përdorimi i teknikave të PK u bë e përhapur në vitet 90 në sajë të zhvillimit të burimeve të përmirësuara statistikore dhe kompjuterike. Sot praktikisht të gjithë institucionet financiare përdorin këto metodologji të paktën për origjinën e kredisë së tyre. Duke 83

87 pasur parasysh rëndësinë në procesin e menaxhimit të kredisë, objektivi i këtij punimi është për të sqaruar disa aspekte lidhur me MPK: çfarë përfaqësojnë, çfarë teknika mund të përdoren për të ndërtuar dhe cilat janë më të përshtatshme, variablat e përdorur, çfarë aplikacionesh janë zhvilluar e se si interpretohen rezultatet e tyre. MPK, lehtëson të kuptuarit e funksionimit të këtyre mjeteve. SIK jo vetëm ka lehtësuar detyrën rutinë të aspekteve të verifikimit, historikun e shlyerjeve të aplikantit huamarrës, por gjithashtu ndihmon në ndërtimin e një bazë të dhënash e cila mund të përdoret për të gjeneruar rezultatet e kreditit parashikuar në bazë të karakteristikave të huamarrësve. Prandaj, zhvillimi i bazës së të dhënave, informacionit financiar e firmave huamarrëse është thelbësisht e rëndësishme për krijimin e regjistrit të kredive dhe sistemet e PK 89,si dhe zhvillimin e ketyre sistemeve i cili shqyrtohet në detaje 90. PK është një teknologji relativisht e re për kreditimin e biznesit të vogël që përfshin përpunimin e të dhënave në lidhje me firmën dhe pronarin, duke përdorur metoda statistikore. PK është e bazuar në një rezultat, apo përmbledhje statistikore për kredi. Informacioni personal i përdorur në modele mund të përfshijë për pronarin: të ardhurat mujore, borxhin e papaguar, aktivet financiare, statutin e punësimit, pronësine e shtëpisë, dhe huatë apo vonesat e mëparshme 91.PK ka disa përfitime të dukshme që kanë çuar në përdorimin në rritje në vlerësim të kredisë. PK, zvogëlon kohën e nevojshme në miratimin e kredisë. Një studim në Shtetet e Bashkuara gjeti PK që mund të reduktonte ndjeshëm kohën e vlerësimit për miratimin e kredisë. Këtë herë kursime do të thotë kursime në kosto për bankën dhe përfitimet e konsumatorit. Konsumatorët duhet të japin vetëm informacion të përdorur në MPK, kështu aplikacionet mund të jetë më të shkurtra. Edhe në qoftë se një bankë nuk dëshiron të varet vetëm në PK për marrjen e vendimeve të saj të kreditit, mund të rrisë efikasitetin duke i lejuar oficerët e kredisë të përqendrohen në më pak raste të qarta. Në SHBA përdorimi i PK ka pasur vlerë shtesë në sigurimin që huadhënësit janë në pajtueshmëri me Aktin e barazisë së mundësisë së kreditimit dhe të strehimit 92, e cila ndalon veprimevet diskriminuese mbi ta Sistemi i vlerësimit të kreditit Në vitet e fundit, biznesi i kredisë konsumatore bankare është duke lulëzuar, si në kuptimin shkencor dhe në atë teknologjik ashtu dhe në analizën e rrezikut të kredisë, parashikimit dhe vetëvlersimit duke treguar gjithnjë e më tepër domosdoshmërinë e tyre. Sasia e madhe e të dhënave historike në të njëjtën kohë do të çojë në një analizë komplekse të vendimit. Pra teknologjia e depos së të dhënave është përdorur në vlerësimin e kredisë personale dhe menaxhimin e riskut të aplikimeve të kredisë konsumatore.vendimet e biznesit mund të përmirësojnë saktësinë e bankave, për të zvogëluar rrezikun e biznesit, dhe për të nxitur zhvillimin e shpejtë të bankave për kredinë konsumatore. Krediti bankar, menaxhimi i rrezikut dhe sistemi i klasifikimit të kredisë personale janë ndërtuar bazuar në sistemin e kredisë konsumatore, atë të vlerësimit të kreditit të konsumatorëve dhe cilësisë së kredisë në ndërtimin e PK.Për të 89 Berger, 90 Miller (2005) 91 Mester ( Equal Credit Opportunity Act, and the Fair Housing Act 84

88 përfunduar vlerësimin e kreditit të konsumatorit dhe analizën e cilësisë së kredisë shfaqen dy qasje. Qasja në vlerësimin e rrezikut, dhe qasja për të vendosur monitorim në procesin e vetë-vlerësimit Modeli i procesimit të të dhënave Zhvillimi i shpejtë i informacionit, ka arritur të realizojë që çdo njësi ka zhvilluar një numër të madh sistëmesh të ndryshme të aplikimit të platformës software dhe hardware, po ashtu akumulimi i burime të pasura të të dhënave sipas një shumëllojshmërie të sistemeve të aplikimit, nga të cilat u formuan të dhënat heterogjene për shkak të programeve të ndryshme dhe platformave hardware. Metodat apo modelet e pikësimit të kreditit, janë algoritme automatike të vlerësimit të rrezikut të kredisë dhe kanë një dimension të vetëm, duke u përqëndruar në rrezikun e mospagimit të individit apo shoqërisë, pavarësisht se çfarë ndodh me pjesën tjetër të portofolit të kredisë. Kjo është një nga fushat në të cilat ndryshojnë mjetet e tjera matëse të rrezikut të kredisë, të tilla si modele të portofolit dhe VaR margjinale, e cila merr parasysh lidhjen e kreditore të huamarrësve me portofolin e kredisë. Në një qasje të parë, mund të përkufizohet si "metodave statistikore duke u përdorur për të klasifikuar aplikantët e kredisë, apo edhe ata që janë tashmë klientët e gjykuar në klasën e rrezikut klasa mirë dhe keq 93. Fillimisht, ato janë bazuar në teknikat statistikore (në veçanti, analizën discriminant), sot bazohen në teknikat matematikore, inteligjencën ekonometrike dhe artificiale. Në çdo rast, MPK përdorin informacionin për të vlerësuar kryesisht aplikacionet e kreditit për burime dhe / ose të brendshme dhe / ose burimet e informacionit të jashtme. Ky vlerësim mund të merret direkt nga rezultati në rastin e ekonometrisë, apo në aspektin e normës së parazgjedhur (modele të historisë vërejtur në grupin e debitorëve me të njëjtin vlerësim apo pikësim). Marrëdhënia e treguar ne intervale është një variabël i vazhdueshëm dhe tregon se rreziku bie në mënyrë eksponenciale duke përmirësuar rezultatin në këtë mënyrë. Kjo është një nga teknikat e rregullta të PK dhe vlerësimit të sistemeve NDËRTIMI I MODELEVE TË PIKËSIMIT TË KREDITIT Metodologjia për ndërtimin e modeleve të pikësimit të kreditit, përfshin procesin e mëposhtëm. Së pari, një mostër e konsumatorëve të mëparshme është zgjedhur dhe klasifikuar "të mirë" apo "të keq" në varësi të performancës së tyre të ri-pagimit, gjatë një periudhe të caktuar (për thjeshtësi, vetëm një ndarje në dy pjesë është përdorur). Së dyti, të dhënat janë përpiluar nga kërkesat për kredi, të dhënat e kreditit personal / të biznesit, si dhe burime të ndryshme në dispozicion. Së fundi, analiza statistikore (ose të tjera sasiore) jane kryer në të dhënat që të nxjerrin një model pikësimi krediti. (Një metodologji me e përpunuar do të paraqitet në seksionin përmbyllës). Modeli përfshin peshat e aplikuara për variablat e ndryshëm (ose atributet) në të dhënat dhe një pikë cutoff, është përcaktuar. Shuma e peshave të aplikuar për variablat për konsumatorët 93 Henley

89 individual përbën pikësimin e kreditit. Pika cut-off përcakton nëse ky konsumator duhet të klasifikohen si "i mirë" apo "i keq." Mundësia lidhur me këtë klasifikim mund gjithashtu të gjenerohet. Modele të ndryshme mund të ndërtohen për segmente të ndryshme të të dhënave (p.sh, për produkte të ndryshme). Deri sot, disa teknika janë përdorur në ndërtimin e modeleve të pikësimit të kreditit.teknikat më të zakonshme të përdorura janë metodat tradicionale statistikore. Për shembull,disa nga modelet më të hershme të pikësimit të kreditit përdorurin analizën dalluese. Megjithatë, analiza diskriminante kërkon supozime statistikore tepër kufizuese që janë të kënaqshme shume rrallë për jetën reale. Rrjedhimisht, regresioni logjistik (i cili është më pak kufizues) është propozuar si një alternativë për analizë diskriminante. Disa nga teknikat që janë përdorur më parë, por tepër rrallë, për të ndërtuar modele të pikësimit të kreditit përfshijnë genetic algorithm, k-nearest neighbor, programimin linear dhe sisteme eksperte 94. Në vitet e fundit, teknika të reja janë përdorur gjithnjë e më shumë për të ndërtuar modele të pikësimit të kreditit. Në veçanti, qasja e pemes së vendimit është bërë një teknikë e njohur për zhvillimin e modeleve të pikësimit të kreditit, sepse pema e vendimit rezulton lehtësisht e interpretueshme dhe nga ana vizuale. Të gjitha metodat dhe teknikat e përmendura më lart mund të konsiderohen si teknika të rëndësishme për modelimin parashikues. Studimet empirike mbi modelin e pikësimit të kreditit përdorin teknika të data mining 95 ILUSTRIM ALGORITMIK: Së fundi, për të kuptuar procesin e ndërtimit dhe kombinimin e modeleve të kredisë, një algoritëm ilustrativ është paraqitur në figurën më poshtë.siç shihet, procesi fillon me ndërtimin e modeleve të veçanta. Kjo fazë përfshin pesë hapat në vijim: (1) të përcaktojë objektivin, (2) të zgjedhe variablat, (3) të zgjedhë mostrën dhe të mbledhë të dhënat, (4) të zgjedhe metodën dhe ndërtimin e modelit dhe (5) të vërtetojë vlerësimin e modelit. Në lidhje me ilustrim e parë, objektivi i saj është të zhvillojë një model pikësimi krediti për të parashikuar riskun e kredisë së aplikantëve të kredisë si rrezik të keq apo të mirë. Për të ndërtuar modelin, 20 atribute që përbëjnë karakteristikat demografike dhe detajet e kreditit janë përdorur. Kampioni dhe të dhëna janë të përfshira në grupin e të dhënave 96. Regresioni logjistik, rrjetet nervore, dhe pemët e vendimit janë përdorur për të ndërtuar modelin e pikesimit te kreditit. Modelet që rezultojnë të vlefshme vlerësohen, me gjetjet kryesore të përmbledhura. Në këtë fazë, nëse nuk ka kombinim të modeleve, modeli më i mirë individual do të përzgjidhet për vendosjen. Nëse modelet individuale duhet të kombinohen, faza e dytë është kryer. Pesë hapa janë përdorur për të kombinuar modelet: (1) Zgjidhni modelin për kombinim, 94 Thomas, Jung 1999/2000] dhe West 2000]. 96 Blake dhe Merz,

90 (2) metodat e zgjidhura për modelimin për të kombinuar këto modele, (3) modele të kombinuara, (4) vërtetime dhe vlerësime të modeleve të kombinuara, dhe (5) zgjedhje të modelit më të mirë të kombinuar për vendosjen. Po e ilustrojmë me figurën e mëposhtme. \ Figura 3-Ilustrimi algoritmik per përmbajtjen dhe kombinimin e MPK Shikohet se në figurën e mësipërme, pas vendosjes së një modeli (nëse është indiviuald apo model i kombinuar), është e nevojshme për të monitoruar performancën e modelit të vendosur. Nëse është e nevojshme (për shembull, kur performanca bëhet e 87

91 papranueshme), MPK duhet të rifreskohet (p.sh., duke inkorporuar të dhënat e fundit në procesin e modelimit) ose rikonstruktuar (p.sh., për të ndërtuar një model përfundimtar nga fillimi i modelit të procesit i ndërtimit) ROLI I RAPORTIT TË KREDITIT NË PK. Në varësi të PK, huadhënësi do të përcaktojë se çfarë rreziku paraqitet për ta. Sipas teorisë financiare, rritje të rrezikut të kredisë do të thotë se një premium i rrezikut duhet të shtohet në çmimin për paratë e huazuara. Në thelb, në qoftë se keni një rezultat të varfër të kreditit, huadhënësit nuk do të shmangen (përveç nëse kjo është shumë e ulët), në vend të kësaj, ata do t'ju japin të holla në një normë më të lartë se ajo e paguar nga dikush me një PK më të mirë. Tabela më poshtë tregon se si individë me PK ë ndryshëm do të paguajnë norma të ndryshme të interesit për të njëjtën shumë kredie për shtëpi dhe kjo reflektohet në një ndikim të madh në pagesat mujore (interes dhe principal). Siç mund të shikohet në tabelën më poshtë, PK mund të ndikojë në kredinë për shtëpi. Tabela 9. Norma e interesit të kredisë bazuar në PK sipas një banke tregtare. Pikesimi kreditit Norma interesit Pagesa mujore në lek % % % % % Grafiku 12. Norma e interest të kredisë bazuar në PK Shqetësim i evidentuar lidhur me PK ështe ruajtja e të dhënave dhe privatësisë së konsumatorëve si një e drejtë e një rëndësie të madhe në ditët e sotme kur informacioni qarkullon lehtësisht në shumë kanale komunikimi që janë në dispozicion. Si mund të ruhen të drejtat konsumatorëve në këtë det informacioni që kalon dhe përdoret për tu analizuar, llogaritur, vlerësuar dhe përditësuar? Kjo arrihet me anë të disa organizatave të 88

92 cilat janë rregullatore të këtyre problemeve që hasen në marrëdhëniet midis konsumatorëve, huadhënësve dhe SIK. Huadhënësit përdorin PK për të vlerësuar apo përcaktuar se kush mund të kualifikohet për një kredi, për përcaktimin e normave të interesit të kredisë si dhe kufijtë e kësaj kredie. PK po përdoret jo vetëm nga kredituesit, por edhe nga organizata të tjera të tilla si kompanitë e telefonisë së lëvizshme, kompanitë e sigurimit si dhe shumë punëdhënës. Kështu që rrethi i qarkullimit të informacionit është shumë i gjerë dhe përtej një rregullatori të vetëm, si rrjedhim kërkohet mirë-organizimi në mbrojtjen e të drejtave të konsumatorëve. 3.7.PASAKTËSITË NË DOSJET E KREDITIT (CREDIT FILE) DHE RAPORTI I KREDITIT (CREDIT REPORT) REFLEKTOHEN NË PK. Pasaktësitë në dosjt e kreditit dhe raportet e kreditit mund të ndodhin kur informacioni që nuk i përket një konsumatori i bashkëngjitet dosjes së tij ose të saj. Shkaqe të tjera të pasaktësive përfshijnë hyrjen e të dhënave të gabuara, pasaktësi të procesit të SIK, sistem apo procesin e furnizuesve të të dhënave, mashtrimit të identitetit, ose kohës së mbetur. * Të dhënat hyrëse të gabuara: Furnizuesit e të dhënave mund të japin të dhëna të pasaktë ose të bëjnë gabime tipografike (p.sh., transpozimin dy shifra në SSN, emrat, probleme gramatikore, transpozojnë emrat e parë dhe të mesëm). Konsumatorët (kur aplikojnë për një kredi) mund të sigurojnë të dhëna të pasakta për furnzuesit e të dhënave.të dyja këto lloje të pasaktësive, SIK-u mund ti kalojë si pasaktësi në dosjen e konsumatorit. * Pasaktësi skedari dhe gabime të procesit: Një gabim që përputhet mund të ndodhë për një sërë arsyesh, si për shembull: a) gabimet e përputhjes mund të rezultojnë nga hetimet e kreditorit dhe linjat tregtare që përmbajnë një grup të kufizuar të identifikuesve. Për shembull, një hetim huadhënës mund të harrojë informacionin e tillë si data e lindjes ose SSN. b) Anëtarët e familjes me informacion të ngjashme të identitetit si etërit dhe bijtë me emra të përbashkët mund të përjetojnë përputhje të dosjeve, veçanërisht nëse banojnë në të njëjtën adresë dhe informatat dalluese nuk janë dhënë. c) individëve pa lidhje me emra të ngjashme në informatat e identitetit * Mashtrim identiteti/ vjedhje: Hajdutët e identitetit mund të bëjnë kompromis me historinë e kreditit të konsumatorit duke krijuar llogari të reja të kreditit, shërbime të kujdesit shëndetësor në emër të konsumatorit dhe pastaj ta lënë të papaguar * Sistemi i furnizuesit se të dhënave dhe pasaktësi të procesit:pasaktësitë mund të ndodhë për shkak të kufizimeve në procesin e furnizuesve të të dhënave publike. 89

93 * Koha e mbetur: Dallimet mund të ndodhin për shkak të kohës se mbetur në mes të një transaksioni dhe raportimi në një dosje (file) SIK (p.sh., duke paguar një faturë me vonesë ose me hapjen e një llogari të re). Vonesat kohore janë një çështje e rëndësishme në përditësimin e të dhënave publike. Secili nga këto lloje gabimesh në raportin e kreditit mund të ndikojë si një kreditor ose një pikësim krediti duke vlerësuar meritat e kreditit të një konsumatori. Gabimet e linjës së tregtisë mund të dëmtojnë ose të ndihmojë në pikësimin e kreditit të konsumatorit. Një linjë e tanishme e lënë jashtë tregtisë, për shembull, mund të ulë një pikësim krediti.po kështu, një pikësim krediti mund të reduktohet padrejtësisht nga një linjë tregtare negative që i përket një tjetër konsumatori, ose nga linja të kopjuara tregtare që trajtohen si dy marrëdhënie të veçanta të kreditimit. Nga ana tjetër, në qoftë se një linjë e tregtisë është vonuar pa dashje në dosjen e konsumatorit ose në qoftë se një furnizues të dhënash gabimisht ka shënuar me vonesë linjën e tregtisë aktuale, gabimi mund të ndihmojë në pikësimin e kreditit. SIK dhe furnizuesit e të dhënave për "rinvestigim" gjenden në dosjen e kreditit të konsumatorit kur konsumatori kundërshton saktësinë e saj. Më tej, statuti i jep konsumatorëve disa mekanizma për marrjen e informacionit që gjendet në dosjet e tyre të kreditit për të shqyrtuar për pasaktësinë e mundshme. Konsumatorët mund të marrin një raport kredie, një herë në çdo 12 muaj nga SIK dhe agjencitë kombëtare të raportimit të specializuara. Konsumatorët gjithashtu mund të shqyrtojnë dosjet e tyre të kreditit me blerjen e tyre direkt ose kur marrin dosjet e tyre të kreditit. Konsumatorët ndonjëherë marrin dhe informacion nga raporte apo kopje të raporteve nga përdorues të tilla si një bankë, broker mortgage, ose qiradhënës Monitorimi, matja e saktësisë dhe metrikat e përdorura të raportit të kreditit Një konsideratë e rëndësishme e të dhënave për konsumatorët dhe për vendimmarrësit duke përdorur raportet e kreditit, kanë qënë disa nisma të fundit, për të matur saktësinë në raportin e kreditit. Përpjekjet e vazhdueshme për të matur saktësinë e raportit të kreditit ka të ngjarë të vazhdojë të mbështetet në identifikimin e konsumatorit për pasaktësi të mundshme në raportet e tyre të kreditit dhe të mbështetet në sistemin e zgjidhjes së mosmarrëveshjeve të vërtetuara se këto pasaktësi kanë ndodhur. Informatat që gjenden në dosjet e kreditit e kane origjinën nga burime të ndryshme të tilla si furnizuesit e të dhënave, konsumatorët (të cilët përgjigjen për aplikime te huadhënësit me informata të caktuara personale), ose ofruesit e të dhënave publike, nuk ka asnjë burim të vetëm të të dhënave të plota dhe të besueshme në lidhje me identitetet e sakta të konsumatorëve apo të statusit të marrëdhënieve të tyre të kreditit. Për këtë arsye, përpjekjet për të matur saktësinë e përgjithshme të raportit të kreditit duhet të ketë rishikim domosdoshmërisht të përfshirë në raportet e kreditit dhe të linjave të veçanta të tregtisë me konsumatorët të cilët kanë më shumë gjasa të dinë se kur informacioni i raportuar rreth tyre është i saktë ose i pasaktë. Edhe pse konsumatorët në përgjithësi nuk mund të interpretojnë raportet e tyre në mënyrë të saktë, procesi i mosmarrëveshjeve të konsumatorit nuk do të identifikojë ose përmirësojë disa lloje të gabimeve që mund të lidhen me proceset e SIK. Për shembull, është e vështirë për konsumatorët për të identifikuar kur informatat e tyre 90

94 personale shmangen në një file "jetim". Përveç kësaj, linja tregtare e lidhur gabimisht me dosjen e konsumatorit për shkak të mospërputhjes së konsumatorëve me informacion të ngjashëm identifikues, kanë gjasat të larta të konfirmohen si të sakta nga furnizuesit e të dhënave PROÇESI I PIKËSIMIT TË KREDITIT, (PK). Figura 4. Një skemë e rëndësishme e historisës së kreditit,autori Procesi I scoring Intervista e konsumatorit mbledhja e dokumentave Vendos te dhenat ne formen refuzon Analiza shtese (nese eshte e nevojshme) refuzon Score card refuzon Komiteti I kredise Vendimi per dhenien e kredise Figura 5. Proçesi i scoring PK ka qënë përdorur si koncept që në vitet Në vitin 1980 filluan të zhvillohen MPK. Përmes shumë llogaritjesh dhe vendosjesh së një pikësimi krediti, në secilin model janë standartizuar kështu vlerësimet në SIK-të për të njehsuar një vlerësim pikësh nga 350 në 850, ku pikët më lart se 660 flasim për një risk kredie të mirë. PK ka ekzistuar për dekada të tëra. Për të kuptuar më mirë PK duhet të shikojmë se çfarë ka ndodhur në kohën kur PK nuk është përdorur. Ideja është se shumë huadhënës përdorin faktorët gjykues dhe subjektiv për të marrë vendimet, referuar nga konsumatorët me një gjendje të qëndrueshme, kolaterali të fortë, personalitetit të mirë, lloji të mirë të punës (qëndrueshmërinë e të ardhura të larta). Huadhënësit mbështeten në faktorë subjektiv për të marrë vendime mbi njehsime intuitive. Rezultatet e tilla ishin të ngadalta, të kundërshtueshme dhe të pabesueshme. 91

95 Po e ilustrojmë me një shembull më poshtë: Tabela 9. Shembull në sistemin e pikëve të përdorura në periudhat e përdorimit të pikësimit të kreditit. Pasja e një pune 1 pikë Pasja e të ardhurave 1 pikë Pasja e n jë reference 1 pikë Pasja e një kredie të mëparshme 1 pikë Pasja e një raporti borxhi 1 pikë Të gjitha MPK janë të bazuara në parimin e njëjtë të ekstrapolimit të historisë së kredisë. Një huamarrës është një grup i karakteristikave krahasuar me atë të huamarrësve të tjerë për të cilët është përcaktuar një standart i njohur.rreziku i huamarrësve të rinj është supozuar të jëtë i njëjtë me atë të huamarrësve të vjetër të cilët janë shumë të ngjashëm. Vlerësimi nuk është i bazuar në mënyrë eksplicite në karakteristikat individuale të huamarrësve, por në ngjashmërinë e tyre ndaj huamarrësve të mëparshme në një qëndrim subjektiv ndaj tyre, kështu një rëndësi të madhe ka në këtë këndvështrim: 1) Zgjedhja e Karakteristikave të Huamarrësit 2) Vlerësimi i karakteristikave të Huamarrësit 3) Pesha e Karakteristikave të Huamarrësit Sistemi i MPK bazohet në shkallën e standardizimit në tre hapat e krijimit të një huamarrësi kredie:1) zgjedhja 2) Vlerësimi, 3) Koefiçienti karakteristikave huamarrëse. MPK-it japin një pamje të plotë të situatës nga lloji i subjektivizimit të nivelit më të lartë të lejuar që është plotësisht i standartizuar. MPK-it mbulojnë çdo gjë nga sistemet e ekspertëve. Sot kemi një shumëllojshmëri të gjerë të MPK-it në sistemin bankar dhe në industrinë financiare botërore. MPK-it kanë disa kufizime, të cilat mund të aplikohet në shumicën e metodave sasiore. E para është se të dhënat janë historike. Ato nuk mund të japin parashikim të sakta relativisht nëse bankat nuk përditësojnë shpesh të dhënat që reflektojnë në variablat apo vendosjen e peshave.një kufizim tjetër është se MPK-it imponojnë një rezultat binar për huamarrësin. 3.9 METODAT QË PËRDOREN NË MODELIN E PK Shumë metoda statistikore dhe data mining janë sugjeruar për të trajtuar këto probleme në literaturë. Historikisht, analiza diskriminante dhe regresioni linear kanë qenë teknikat më të gjera të përdorura për PK. Teknika të tjera të cilat janë përdorur në fushën e PK si regresi logjistik, analiza probite, zbutja me metodat jo-parametrike, programimi linear 97.Pema e vendimit mund të shihet si një qasje e thjeshtë për të studiuar modelet brenda grupeve të të dhënave. Pema e vendimi është ndërtuar nëpërmjet një proçesi të njohur si 97 Programimit Linear optimizmi ku funksioni objektiv është linear dhe kufizimet janë të shprehura nga pabarazitë lineare dhe gjithashtu, ndoshta, nga barazitë lineare. 92

96 ndarje binare rekursive. Ky është një proçes përsëritës i ndarjes së të dhënave dhe pastaj ndarjen e tyre deri më tej në secilën prej degëve. Fillimisht, fillohet me një grup të kampionit në të cilën etiketa e klasifikimit (thotë,"kredi e keqe" ose "kredi e mirë") është e njohur (para-klasifikuar) për çdo rekord. Algoritmi pastaj ndërtohet sistematikisht duke i kthyer të dhënat në dy pjesë, duke shqyrtuar një ndryshore në një kohë dhe ndarjen e të dhënave në bazë të një linjë ndarëse në atë ndryshore (të themi, të ardhurat> 50,000 ose të ardhurat <= ). Qëllimi është për të arritur si grup homogjen të etiketuar (themi, "kredi e mirë" ose "Kredi e keqe") të jetë e mundur në çdo ndarje. Kjo përçarje apo ndarje është aplikuar më pas për secilën prej ndarjeve të reja. Proçesi vazhdon derisa nuk mund të ndahet më dhe nuk është më e dobishme që të gjendet. Zemra e algoritmit është rregull që përcakton rendin fillestar ndarës Regresioni Linear. Regresioni linear është një përqasje në lidhje me diskriminim linear p, probabilitetin e përcaktuar me karakteristikat e aplikacionit X1, X2,,Xn në një rrugë vijushmërie p w w X w X... w X n n 0 (2) ku w0, w1, wn janë peshat përkatëse. Një problem i qartë i këtij përafrimi është se në anën e djathtë ekuacioni mund të marrë vlera nga - dhe +, kurse në të majtë dëshirojmë një probabilitet me vlera ndërmjet 0 dhe 1. Për këtë mund të përdorim metodën e katrorëve të vegjël Analiza diskriminante lineare (LDA) Analizat diskriminante janë bazuar në regresionin linear apo logjistik Ajo përfshin një kombinimi linear të dy ose më shumë variablave të pavarura që janë të diferencueshme midis grupeve. Për këtë vendosje rregulli statistikor është max ndërmjet grupeve të variancës të kombinimit linear qe është derivuar në ekuacionin e mëposhtëm: Z w X w X... w X n n 1 (3) Ku, n- grupe variancash.vlerësohen Ku Z është rezultati diskriminant, w T, w keofiçienti diskriminant dhe X variabla të pavarura. Vlerësohen teknikat statistikore dhe të dhënat historike duke llogaritur të dhënat e marra (adresa, mosha, seksi, niveli arsimor, etj) ku me Z1 llogarisim funksionin logjistik. Kur variabli i varur është kategorik dhe variablat e pavarura janë metrikë, LDA është teknikë e përshtatshme për t'u përdorur, duke marrë mesatarisht rezultatet diskriminante (z) për të gjithë individët brenda një grupi të caktuar. Në rastin e PK kemi dy grupe të 98 Williamson,

97 mirë dhe të këqinj që ekzistojnë, dy ndarje. Rëndësia statistikore e këtij funksioni është i testuar në një masë të përgjithësuar të distancës mes grupit ndarës Regresioni logjistik Regresioni logjistik vepron mbi regresionin në anën e djathtë të ekuacionint ku merr vlera midis - dhe +, kurse në të majtë kemi një probabilitet me vlera ndërmjet 0 dhe 1, Nëpërmjet krahasimit dhe evidentimin të probabilitetit në kundërshtim me anën e djathtë të ekuacionit 1, marrim: p log w w X w X w X n n 1 p (4) Për të vlerësuar koefiçientët e parametrave përkatës, maksimizimi i funksionit është aplikuar zakonisht si kriter konvergjent. Modelet e regresionit logjistik janë përdorur gjerësisht në fusha të tilla si hulumti shoqëror, kërkimi mjekësor, kërkimi biologjik, projektime, kontrolle, parashikime falimentime, segmentime të tregut dhe sjellje të konsumatorëve. Të dyja si regresioni linear dhe regresi logjistik janë shumë të ndjeshëm ndaj korrelacionit midis variablave parashikuese. Kështu është e rëndësishme për të eliminuar variabla që lidhen fuqimisht nga të dhëna të caktuara mbi të cilat regresoni do të kryhet. Rezultatet e klasifikimit për të dyja metodat janë të njëjta Analizat probit (Probit ) Analizat probit janë një tjetër anë e regresionit jo-linear N( x) x 1 2 y / 2 e dy 2 (5) Ku qëllimim është vlerësimi i N -1 (pi) si: N 1 ( pi ) w0 w1 X1 w2 X 2... w Funksioni linear i karakteristikave të aplikantit Programimi linear n X n, (6) Duke menduar se ka një kampion të të mirave dhe jo të mirave, kjo metodë kërkon të zhvillojë një fletënotë, scorecard ku të gjithë të mirat janë më lart pragut ose pikës së pragut cut-off dhe të gjitha jo të mirat (të këqija) janë nën të. Mbetet për tu vlerësuar, gjetja e peshave w1, w2.wm për t'i zbatuar me karakteristikat, që minimizojnë shumën e vlerave absolute të gabimeve. Kjo na jep programin e mëposhtëm linear: 94

98 Minimizimi a1 a2... a ng n B (7) w x w x... w x c a,1 i n w x a i1 i1 0 w 1 i n G x i2 i2 n... w B Ku C është cut-off. 2 2 m m x im im c a, n Pemët e klasifikimit ose vendimit i i G G 1 i n Në metodat e mësipërme, peshat janë dhënë për çdo përgjigje dhe janë shtuar që të përfundojnë një fletënotë, scorecard, pemë të klasifikimit e ndarë në grupin e konsumatorëve në nënbashkësi të ndryshme. Secili grup homogjen në rrezikshmërinë që paraqet ndryshon nga rreziku i përzgjedhur i grupeve të tjera. Ka mënyra të ndryshme për ndarjen e caktuar në nënbashkësi të ndryshme, por qëllimi kryesor është që të mbajë ndarjen derisa është e mundur. Për të ndarë dy nëngrupe të reja që janë statistikisht të konsiderueshme të ndryshme. Pas ndarjes që është bërë, grupet janë klasifikuar si i mirë apo i keq dhe çdo aplikant i ri do të klasifikohet në bazë të grupit kur ai përfundon. Një pemë klasifikimi është quajtur shpesh një sistem ekspert, pasi ajo është një proçedurë e automatizuar që ka aftësinë për të të mësuar. Po japim një shembull të një peme vendimi. G n B (8) I gjithë Pronari Jo- pronari vite > 2 vite < 2 mosha < mosha >26 0 femije 1+ prof Jo prof <21 >21 Me pale Te tjera Figura 6: Një pemë vendimi 95

99 Kriteri në shtresën e parë është statusi i banimit në rastin e dytë është vite në bankë dhe mosha përkatëse si dhe në rastin e tretë është numri i fëmijëve, punësimin, mosha, gjendja e banimit respektivisht Fqinjësitë më të afërta ( nearest neighbours) Ky është një përafrim jo-parametrik statistikor. Një zgjedhje e një metrikë në hapësirën e të dhënave të aplikimit për të matur se sa larg aplikantët janë. Tashmë të gjithë aplikantët kundrejt te dhënave të fundit kanë një pozicion në këtë hapësirë metrikë. Çdo aplikant i ri është klasifikuar si i mirë apo i keq, sipas grupit që është në pjesën më të madhe në mesin e fqinjëve më të afërt të kësaj kërkuese të re. Përcaktimi i një metrike të përshtatshme për këtë qasje, është mjaft e ngjashme me zhvillimin e një fletënote scorcardi linear. Kur përdorim këtë metodë, një hap shumë i rëndësishëm është zgjedhja e metrikës që do të përdoret e përshkruar si një zgjedhje metrike. Edhe zgjedhja e numrit të fqinjëve të përdorur 99. norma Euklidiane është një metrikë e përdorur zakonisht, si më poshtë: ( x, y) ( x y) ( x T 1 y ) (9) Ku x dhe y janë vektorë. Kur variablat janë në njësi të ndryshme, ose kur janë të kategorizuar megjithatë ka nevojë për një version të të dhënave të varura të normës Euklidiane si më poshtë: ( x, y) ( x y) A( x T 2 y ) Zgjedhim k, numrin e fqinjëve më të afërt, vendosim vlerësimin e variancës së parashikimit duke sugjeruar që k n 2/8 ose n 3/8 është e arsyeshme. (10) ZHVILLIMET E SISTEMIT TË INFORMACIONIT TË KREDITIT Në kohën e sotme të ndryshimeve të mëdha ekonomike e teknologjike diskutohet për inovacionet më të fundit për ndërtimin e MPK dhe për përmirësimin e mëtejshëm të sistemet të informacionit të përdorur. PK është parësisht bazuar në informacion tipik (credit report) të mbledhur nga SIK-it. Huadhënësit e tillë si bankat dhe insitucionet kredituese përdorin PK, për të vlerësuar riskun potencial pozuar në huadhënien e shumës së parave tek konsumatori si dhe zbutjen e humbjeve për shkak të borxhit të keq (bad debt). Huadhënësit përdorin PK, për të vendosur se kush kualifikohet për një kredi, dhe se çfarë norme interesi (interest rate), dhe limiti kredie do të vendoset. Huadhënësit 99 Hapesira Euklidiane 2- dimensionale ne hapesiren R 2 pajisur me normën Euklidiane.Elementet në këtë vector në hapësirë 96

100 gjithashtu përdorin PK për të vendosur cili konsumator ka pritshmërinë për të sjellë të ardhura më të mëdha. PK nuk është i kufizuar vetëm për bankat, por të tjera organizata të tilla si kompanitë e telefonisë së lëvizshme, kompanitë e sigurimeve, departamentet qeveritare përdorin të njëjtat teknika.të gjitha PK, përdorin njehsime sasiorë të performancës së karakteristikave të kredive të mëparshme për të parashikuar karakteristikat e njëjta që mund të shfaqen në të ardhmen. Sot shumë huadhënës përdorin raportin e PK të gjeneruar nga SIK-ja sesa raportin e kredisë të gjeneruar nga Regjistrat e Kredisë sepse PK kthen në një numër të thjeshtë tre-shifror të gjithë informacionin e detajuar rreth historikut financiar dhe është thjesht një numër mbi të cilët mund të vendosim me lehtësi, sipas një statusi të caktuar dhe gjuhe të njohur për të gjithë aktorët kudo qofshin ata. Formulat e përdorura i japin pesha të ndryshme tipeve të veçanta të lidhjeve me tipet e ndryshme të sjelljes në kreditim, përmes të dyja sistemeve shohim se peshë të rëndësishme ka pagimi në kohë i detyrimeve/faturave të tilla si për një kredi, overdraft, kartë krediti, kontratën me telefoninë e lëvizshme, primin për policat e sigurimit të makinës, pronës apo jetës dhe të gjitha këto sjellje bëhen pjesë e përllogaritjeve që gjenerojnë raportin e PK duke parashikuar sjelljen tuaj të ardhshme lidhur me pagesat e detyrimeve/faturave. Gjykimi mbi raportin e PK ndryshon nga huadhënësi në huadhënës, kjo do të thotë se nëse ju refuzoheni nga ndonjë huadhënës kjo nuk do të thotë se të gjithë huadhënësit e tjerë do të veprojnë po në këtë mënyrë. Pasi çdo huadhënës ka strategjitë dhe planet e veta të biznesit ku përcaktohen masa e rriskut që mund të ndërmerren (risk apetitte). Gjithashtu, gjykimi mbi raportin e PK nuk dikton se çfarë produkti mund të merret nga konsumatori, por deri në sa dhe me çfarë çmimi mund ti ofrohet konsumatorit. Kjo do të thotë se të gjithë huadhënësit kudo që ndodhen, shohin si një klient të ardhshëm këdo prej konsumatorëve, duke iu referuar fjalisë që shpesh përdoret në termat ekonomike klienti është mbret. Kredidhënësit nuk i u paragjykojnë por ju gjykojnë bazuar në vlerësime të gjeneruara nga disa faktorë specifikë të cilët janë përcaktuar dhe respektohen. Për të marrë një raport PK nga një SIK duhet që në historikun e kreditit të konsumatorit të ketë të paktën një llogari që ka qënë e hapur për 6 muaj ose më shumë. Si dhe kjo llogari të jetë e përditësuar në 6 muajt e fundit. Rezultati është llogaritur me një ekuacion matematik që vlerëson shumë faktorë në varësi nga të dhënat (score factors) që janë pjesë në raportin historik të kreditit të një individi. Faktorët janë të shënuar dhe peshuar në mënyrë që të ndikojnë në rezultatin tuaj. Duke krahasuar këtë informacion përcaktojmë konsumatorët me faktorë të njëjtë. Modeli përcakton karakteristikat që dallojnë në mes të një popullsie të mirë dhe të keqe Kryejmë analiza statistikore mbi një kampion konsumatorësh për të identifikuar variablat/faktorët më të rëndësishëm (score factors).një peshë renditëse (point range) është përcaktuar bazuar në modele statistikore për të përcaktuar peshat për çdo variabël/faktor që do të përdoret për parashikimin e rrezikut të ardhshëm nga konsumatorët. Rezultati është shuma e pikëve për të gjithë faktorët e marrë në konsideratë. Analiza e një grupi të madh konsumatorësh identifikon variablat e nevojshëm që përcaktojnë më pas sjelljen e konsumatorëve Kufizime për performimin e pikësimit të kreditit 97

101 1. Për të ndërtuar MPK është e nevojshme një sasi e madhe të dhënash historike lidhur me kreditin e konsumatorëve.të dhënat janë të nevojshme për të gjithë aplikantët edhe nëse u janë refuzuar kreditë apo kanë paguar detyrimet në kohë. 2. Eshtë e nevojshme një sasi e madhe të dhënash për karakteristikat/variablat/faktorët e konsumatorëve (të trajtuar më lart). 3. Eshtë e nevojshme cilësia e mirë e të dhënave. Përdorimi i të dhënave jo-korrekte mund të sjellë devijime në rezultatin statistikor. 4. Menaxhimi i padisiplinuar mund të sjellë një rezultat të papritshëm. Një individ/biznes nuk klasifikohet si jo-performuese për 90 ditë, shton riskun e nënvlerësimit të probabilitetit të përcaktuar. 5. Përcaktimi jo-shkencor i cut-off (është kur rezultati është më poshtë kësaj pike dhe kështu refuzohen si huamarrës) mund të orientojë shumë kredi që janë refuzuar duke përfshirë edhe ato të cilat mund të jenë të mira në të ardhmen Rëndësia e të dhënave në modelin e pikësimit të kreditit. Figura 7. Reflektimi i të dhënave në scoring, autori GIGO: garbage in - garbage out. Rezultati i PK vjen nga përpunimi i të dhënave që janë marrë më parë, kështu që në ditët e sotme cilësia e të dhënave vendos vërtet vlerën e pikësimit.të dhënat e këqija por të manipuluara do të prodhojnë një fuqi më të vogël parashikuese. Për të menaxhuar rrezikun e kredisë bankat përdorin metodologji të ndryshme për pikësimin, për të vlerësuar performancën financiarë të klientëve.për të përcaktuar sasinë e rrezikut si një probabilitet të paracaktuar që lejon për një vazhdimësi më të gjerë klasifikimi, referohemi si më poshtë Përdoret vazhdueshmëria e rezultateve për aplikantë me karakteristika të njëjta, duke përjashtuar subjektivitetin; Përdoren për të akomoduar një gamë të gjerë faktorësh si psh profesionin përmes metodave të pagesës; Përdoren lehtësirat në kuptimin e analizave statistikore si psh, analizat mund të zbulojnë se historikisht norma e humbur për këto rezultate është më e ulët se vlera 50%. Ky informacion mund të jetë i vlefshëm dhe i dobishëm në menaxhimin e riskut ; Përdoret pritja e proçesit të aprovimit; 98

102 Prodhohet një bazë, për një marketing që synon produkte të reja për klientët e mundshëm; Marrin norma më të mira aplikuesit me tregues më të mirë dhe norma më të larta aplikuesit me tregues më të varfër; Sigurohet një bazë më e mirë për të përcaktuar kredinë dhe për ta përshtatur me kapitalin ekonomik HAPAT QË DO TË NDIQEN PËR NDËRTIMIN E MODELIT TË PIKËSIMIT TË KREDITIT (MPK). Modelet e regresionit logjistik jane modele lineare dhe transformojnë probabilitetin parashikues në një funksion linear të vlerësimit të variablave parashikuese. Pra në përfundim të një MPK kemi një funksion linear parashikues dhe me disa transformime të shtuara të aplikuara në parametrizimin e modelit, thjesht si një funksion linear. PK mund të lidhet me çdo variabël parashikuese pas segmentizimit. Megjithatë ka disa hapa që duhen ndjekur për të ndërtuar një MPK, të tilla si: 1.Anketa me një historik krediti klientësh me supozimin themelor për të ndërtuar një model të vlerësimit të kreditit bazuar në klientë që kanë të njëjtën model të sjelljes me kalimin e kohës; Modelet janë ndërtuar bazuar mbi informacionin e fundit. të disponueshëm dhe cilësinë e këtyre të dhënave nga bankat e niveleve të dyta Klasifikimi i klientëve sipas modelit të sjelljes dhe përcaktimi i variablave të varur lidhet me klientë të mirë, e të këqinj, klientë të refuzuar të cilët kanë karakteristika që nuk duhet të konsiderohen, klientë të ndërmjetëm, klientë në pragun e të qënit i mirë apo i keq, Në praktikë, institucionet konsiderojnë vetëm klientët e mirë dhe të këqinj për të ndërtuar këto lloj modelesh Kjo tendencë për të punuar vetëm me klientët e mirë dhe të këqij është vënë re edhe në artikuj akademikë 101. Nga një kampion i klientëve të mëparshm është zgjedhur dhe klasifikuar si "të mirë" ose "të këqinj" gjatë një periudhe të caktuar në varësi të performancës së tyre të shlyerjes). 3.Më pas kalohet te analizat statistikore (ose të tjera sasiore) kryer në të dhënat e dala në modelin e PK. (Një metodologji më e përpunuar do të paraqitet në seksionin përmbyllës) Modeli përfshin peshat e aplikimit për variablava të ndryshëm (ose atribute) në të dhënat dhe në pikat cut-off Shuma e peshave të aplikuara të variablave për një konsumator individual ose biznes përbën PK. Pika cut-off përcakton nëse ky konsumator ose biznes duhet të klasifikohet si " i mirë" ose "i keq" 103.Modele të ndryshme mund të ndërtohen për segmende të 100 Trevisani et al., Rosa 2000; ohtoshi, 2003; semolini, 2002, dora; henley, Cut-off eshte pika ndarese nga ku ndohen kredituesit, Poshte kesaj vije apo pike refuzohen dhe siper kesaj vije merren ne konsiderate 103 të mirë" ose "i keq" konsiderohen gjithe apikantet e dise Marre ne kampion ku sipas nje rregulli jane ndare Ne kreditues te mire ose kreditues te keq 99

103 ndryshme të të dhënave, p.sh për produkte të ndryshme). Në vitet e fundit, teknika të reja janë përdorur gjithnjë e më shumë për të ndërtuar MPK Është e rëndësishme që kampioni i klientëve të mirë dhe të këqij të kenë një madhësi sipas një raporti të tillë 3:1 megjithatë nuk ka një formulë përfundimtare, eksistojnë dhe ide që ky numër duhet të jetë i barabartë. Nuk ka numër të caktuar për kampionin që do të përdoret për ndërtimin e modelit, për vlefshmërinë e modelit dhe për të testuar modelin. 4.Analiza përshkruese dhe përgatitja e të dhënave përbëhet nga analizimi, sipas kritereve statistikore, për secilin variabël që do të shfrytëzohen në model. 5.Zgjedhja dhe aplikimi i teknikave që do të përdoren në ndërtimin e modelit si regresionit logjistik, analiza diskriminante, pema e vendimit,etj.kohët e fundit disa studiues e kanë përdorur dhe analizën e mbijetesës 105.Nuk ka asnjë metodë që është qartësisht më mirë se të tjerët çdo gjë varet se çfarë teknikë zgjidhet në përshtatje me të dhënat që ke në dispozicion. 6.Përcaktimi i kritereve të krahasimit të modeleve për matjen dhe krahasimin e modeleve do të përcaktohen zakonisht nga norma e testit KS Kolmogorov-Smirnov (KS) 7.Përzgjedhja dhe zbatimi i modelit më të mirë është zgjedhur duke përdorur kriteret e përcaktuara më parë.si i tillë, zbatimi i modelit duhet të programohet dhe duhet të rregullojë sistemet për të marrë algoritmin përfundimtar në mënyrën sa më të lehtë Regresioni logjistik Një teknikë shumë e përdorshme në treg për zhvillimin e PK 106. Modeli i regresionit logjistik mund të shtrihet në dy apo më shumë variabla të pavarura Sigurisht, sa më shumë variabla, aq më e vështirë është për të njehsuar gabimet në të gjitha nivelet e këtyre variablave. Mbi baza teorike mund të supozohet se regresioni logjistik është një instrument statistikor më i përshtatshëm se regresionit linear, duke pasur parasysh se dy klasat e kreditit "të mirë" dhe kreditit "të keq" janë përshkruar 107 si më poshtë (11) Vektorë të parametrave lidhur me variablat e marrë (12) Probabiliteti i individëve të klasifikuar si të mirë në vektorin X Ky probabilitet është shprehur nga Lee and Jung 1999/2000 and West [ Harrison; Ansell, 2002; Andreeva, Rosa, 2000; ohtoshi, hand & henley, Neter et al., 1996: 580,fensterstock 2005:

104 Në ndërtimin e modeleve, teknikat statistikore të tilla si analiza diskriminante. Analiza e regresionit, analiza probit dhe regresioni logjistik, janë vlerësuar 109.Po kështu metoda të tjera janë shtuar dhe që mund të përdoren: programimi matematikor, metoda e zbutjes joparametrike, modelet zinxhir Markov, sistemet eksperte, rrjetat nervore, etj. (13) Testi Kolmogorov-Smirnov (KS) Kolmogorov-Smirnov (KS) është një tjëtër praktikë e përdorshme 110.KS është një teknikë jo-parametrike që përcakton nëse dy grafikët e grumbulluar nga e njëjta popullsi 111 bazuar nga një analizë e shpërndarjes kumulative të pikësimit të klientëve të konsideruar si të mirë apo të këqij. Kolmogorov-Smirnov (KS) 112 është maksimumi, përmes gjithë vlerave të PK, diferencës në shpërndarjet kumulative (në pikat e përqindjes) të mirë e të keq si kredimarrës. Një vlerë zero për KS do të thotë që dy shpërndarjet e PK tregojnë se PK nuk arrin të dallojë midis të përcaktuareve dhe jo të përcaktuareve (të mirë e të keq si kredimarrës); një vlerë 100 tregon PK të përkryer midis të përcaktuareve dhe jo të përcaktuareve (të mirë e të keq si kredimarrës). KS është maksimumi i distancës maksimale vertikale në mes të dy kurbave të përcaktuara dhe jo të përcaktuara (të mirë e të keq si kredimarrës). KS përshkruan aftësinë e një modeli për të diferencuar kredimarrësit e mirë e të këqinj në një pikë të vetme, divergjenca statike krahason se si shpërndarjet e përcaktuara dhe jo përcaktuara (të mirë e të keq si kredimarrës) ndryshojnë. Divergjenca statistike llogaritet si katrori i diferencës së mesatares së të mirave e të këqijave pjesëtuar me variancën mesatare të shpërndarjes. Kur modeli performon jo mirë kjo do të thotë se PK mesatar i të këqijave nuk ka shumë diferencë nga mesatarja e të mirave dhe divergjenca statike është afër 0. Që modeli të përmiresohet rritja e diferencës ndërmjet mesatares se të mirave dhe të këqijave dhe divergjencës statike duhet të rritet Sa më e madhe divergjenca statike aq më e madhe fuqia parashikuese e modelit. Këto lloj njehsimesh statistikore nuk përdoren vetëm për të parë efiçencën e modelit por gjithashtu ndihmojnë në vendosjen e numrit të (14) 109 Sarlija et al, 2004; Banasik et al, 2001; Greene, 1998; Leonard, 1992; Steenackers & GOOVAERTS, 1989; Boyes et al, 1989; Orgler, Picinini et al., 2003; Ooghe et al., 2001; Pereira, Siegel, 1975: The kolmogorov-smirnov (ks) test 113 Mesatarja e pikësimit të mirë dhe të keq 101

105 karakteristikave të përfshira në model.tipikisht, zgjedhja finale përfshin një shkëmbim ndërmjet efekteve të shtuara të karakteristikës në modelin parashikues si dhe një këmbëngulje për të mbajtur kompleksitetin e modelit të menaxhueshëm. Testimi i modelit kundrejt kampionit lidhet nëse secila karakteristikë përfshihet në model dhe është parashikuese duke përdorur të dhënat që nuk përdoren në konstruktin e modelit. Së pari në rezultatit diskriminant marrim grafikun e funksioneve të shpërndarjes kumulative të klientëve të këqinj dhe të mirë. KS që rrjedhin nga ky grafik është e barabartë me 31.62%, ose 0,3162. Duke përdorur rezultatet për të dhëna të shpërndara normalisht kemi, se KS është e barabartë me 0,3162. Duke iu referuar rezultateve të shpërndarjes normale të të dhënave financiare të përmendura në indekset sasiore dhe shifrore mund të përdorim me sukses metoda për të matur cilësinë e rezultatit të modeleve të kreditit. Ato mund të përdoren si standarde për krahasim të disa modeleve të propozuara në kohën e zhvillimit. Modeli i zhvilluar mund të arrijë rezultate të shkëlqyera, cilësia e saj aktuale është treguar në kohë, dmth pas vendosjes së saj në praktikë. Për këtë arsye, është e nevojshme për të monitoruar rregullisht performancën e modelit. Pasi nëse performanca e modelit bie poshtë pragut të dhënë, modeli duhet të rizhvillohet. Vendimarrja e pikës së rrezikut dhe rezultati i cut-off Nëse është përcaktuar një model i mirë i regresionit logjistik vendimarrja ka të bëjë me kush janë vlerat e pikës së rrezikut, cut-off për shtrirjen në kohë, zgjerimin, refuzimin e kredisë (ose kur mund të kërkohet informacion shtesë nga aplikanti për të mbështetur aplikacionin). Mënyra më e thjeshtë është marrja e kurbës në pikën ku ndërprerja është më e madhe midis kredisë së mirë dhe kredisë së keqe, vërejtur në kampionin e marrë. Megjithatë, shumë konsiderata të tjera në mënyrë tipike hyjnë në këtë vendim. Së pari, përcaktimi për një shumë të madhe të kredisë është më e vështirë sesa për një shumë të vogël të kredisë.në përgjithësi, humbja apo fitimi shoqërohet me katër rezultate të mundshme (parashikim korrekt të kredive të mira, parashikim korrekt i kredive të këqija, parashikim jo-korrekt i kredive të mira, dhe parashikim jo-korrekt i kredive të këqija) që është e nevojshme të merren në konsideratë. Pika e rrezikut ose e pragut cut off, duhet të selektohet në mënyrë të tillë për të maksimizuar fitimin bazuar në modelin e parashikimt të riskut. Ka një numër metodash dhe grafikësh specifikë që janë tipikisht ndërtuar për të vendosur cut off -in final. Për qëllimet që shtruam më lart është e nevojshme të monitorohet në mënyrë të kujdesshme verifikimi i performancave të pritshme.thelbësisht tre gjëra mund t i ndryshojmë gjatë punës sonë : Së pari, popullsia e aplikantëve mund të ndryshojë në lidhje me respektin e rëndësisë (të përdorur në këtë scorecard) përcaktuese. Për shembull, mund të poseidojë më pak pasuri sesa aplikuesi i përshkruar në të dhënat e marra nga të cilat scorecard është ndërtuar. Kjo padyshim do të ndryshojë përqindjen e aplikantëve për kredi të cilët do të pranohen dhe kjo mund të ndryshojë, rezultatitin e cut off të vendosura. Të ashtuquajturat raporte stabiliteti popullate janë përdorur për të kapur dhe ndjekur ndryshimet në popullsinë e aplikacioneve (përbërja e aplikantëve në lidhje me parashikimet). 102

106 Së dyti, parashikimet mund të bëhen gjithnjë e më të pasakta. Kështu, saktësia e parashikimeve të modelit duhet të ndiqet sistematikisht, për të përcaktuar se kur një model duhet të rifreskohet ose fshihet (dhe kur një model i ri duhet të ndërtohet). Së treti, norma aktuale e vërejtur e parazgjedhur (kredi e keqe) mund të ndryshojë me kalimin e kohës (p.sh, për shkak të kushteve ekonomike). Ndryshime të tilla do të kërkojnë rregullime të vlerave cut-off dhe ndoshta dhe vetë MPK. Metodat dhe raportet që janë përdorur zakonisht për të gjetur normën e delikuencës për kreditë e pashlyera, dhe krahasimi me delikuencën e pritshme, janë quajtur (analiza të raporteve të delikuencës ose vonesave) Rezultatet e modelit parashikues Rezultatet e regresionit logjistik tregojnë se modeli është statistikisht i rëndësishëm ( në një nivel të rëndësisë 0,05). Përveç kësaj, variablat e mëposhtme të përdorura janë statistikisht të rëndësishme në parashikimin e riskut të kredisë. Statusi i llogarisë rrjedhëse, kohëzgjatja, historia e kreditit, qëllimi i marrjes së kredisë, debitorë të tjera ose garantuesit, norma e këstet në përqindje e të ardhurave të disponueshme, llogaritë e kursimit ose bono, vite punësimi, etj. Për shkak se numri i karakteristikave në sistemin e PK është proporcional me peshat e saj të përcaktuara, procesi përcakton se me sa pikë vlerësohen variablat në lidhje me variablat e tjera të së njëjtës karakteristikë. Pasi ka përcaktuar variablat e së njëjtës karakteristikë, fuqia parashikuese e karakteristikës mund të vlerësohet me masën e vlerës së informacionit që është grumbulluar për këtë karakteristikë. Më poshtë marrim funksionin për përzgjedhjen e karakteristikave: Për secilin grup të karakteristikave Ekuacioni 1: Pesha e evidencave (provave të bëra ) Kjo do të ndihmojë në përzgjedhjen e karakteristikve për përfshirje në fletënotë scorecard. Vlera e informacionit (pikët e grumbulluara) është e ponderuar në shumën e peshave të evidencave të atributeve / karakteristikave duke u peshuar nga diferenca midis përqindjes së "të mirave " dhe përqindjes së "të këqijave ". (15) Ekuacioni 2: Vlera e informacionit (pikët e grumbulluara) (16) Ku L është numri i variablave (niveleve ) të karakteristikës së zgjedhur. Për secilën variabël pesha e evidencave dhe keofiçienti i korrelacionit të këtyre karakteristikave tani mund të shumëfishohet për të marrë pikët e kreditit përfundimtar. 103

107 Megjithatë, pikat janë zakonisht lineare për të marrë (numër të plotë) vlera fqinjësore (integer) në përputhje me standardet e industrisë ose të shoqërisë. Për derivimin sipas rregullës së shkallës së transformimit në pikë scorimi të secilës variabël. Këto atribute mund të parametrizohen lehtësisht. Rezultati i pikësimit është përcaktuar si më poshtë: Ekuacioni 3: Shkallëzimi (17) Ekuacioni 4. Shembull shkallëzimi në sistem. (18) ROLI I PIKËSIMIT TË KREDITIT Pikësimi i Kreditit tuaj nënkupton se ky kredit krahasohet, nëse është pikësim mesatar, pikësim më i madh apo tjetër rezultat.të kesh një PK jo të mirë, është problem në kohën e sotme. PK juaj afekton normën e interesit të kredisë për shtëpi, kartën tuaj të kreditit, primin që mund të merrni në sigurimin e jetës apo pronave tuaja. Klientët që kanë një PK të lartë paguajnë më pak në norma interesi për kreditë që marrin, e kundërta ndodh me ata kredimarrës që kanë PK më të ulët: Si një numër treshifror paraqitet PK, sa më i lartë numri aq më shumë mundësi konsumatore Një shembull praktik. Çfarë ndodh kur tre konsumatorë kanë PK të ndryshme dhe aplikojnë për të blerë një makinë me kredi prej $13,000 për 48 muaj? Tabela 10. Një shembull krahasimi për PK (credit score) E parë në anën filozofike. Po ti referohemi një loje fjalësh të njëjta në kuptim por në një kuptim tjetër kur përdoren së bashku, psh, sa keq është keq,- ku nuk kemi një tavan/pika më e lartë referuese orientohemi apo ndodhemi në një kuti të mbyllur. Në ditët e sotme ku ritmi i zhvillimit teknologjik po ecën mjaft shpejt, ne realisht nuk dimë as sa mirë është mirë????. Pra në 104

108 realitetin sot për të qënë i mbrojtur nga pyetjet e mësipërme na mbetet vetem të rendisim dhe të adaptojmë, përditësojmë çdo informacion për të patur një pikësim sa më real. Shërbimet e monitorimit të PK ndjekin dosjen tuaj të kreditit çdo ditë dhe lajmërojnë sa herë që ka një ndryshim. Herë pas here, ata gjithashtu do tregojnë rezultatin tuaj të fundit të PK. Shërbimet e monitorimit të kreditit ofrojnë dy përfitime primare. I pari (dhe më i rëndësishëm) përfitim i ofruar nga kreditë është monitorimi i shërbimeve duke ndihmuar në parandalimin e vjedhjes së identitetit. Hajdutët e identitetit hapin llogari kreditore nën emra të njerëzve të tjerë.vjedhjet e identitetit ndodhin kur dikush përdor informacionin tuaj personal identifikues, si emrin tuaj, numrin e Sigurimit Social, SIN apo numrin e kartës së krediti, pa lejen tuaj për të kryer mashtrime ose krime të tjera. Kur identiteti i një hajduti përpiqet për të hapur një llogari të re krediti nën emrin tuaj, një hetim i kreditit do të jetë postuar në të paktën një nga tre zyrat e kreditimit kryesor. Shërbimet e monitorimit të PK lajmërojnë brenda 24 orëve për çdo ndryshim në raportin tuaj të kreditit, duke përfshirë edhe këto kërkesa apo hetime të fundit mbi kreditin tuaj. Përfitimi dytësor i shërbimeve të monitorimit të kreditit është se qëndrohet në krye të rezultatit tuaj të kreditit. Kjo do të thotë se gjithmonë do të dini gjendjen tuaj të kreditit, e cila është e rëndësishme nëse doni të aplikoni për një kartë krediti të re, hua ose lloje të tjera të kredisë AVANTAZHET E PËRDORIMIT TË MPK. Proçes efektiv vendimmarrje që siguron saktësinë e lartë parashikuese për të mbështetur vendim-marrjet për kreditë. Proçesi i vendimmarrjes objektive ndalon efektin e qëndrimit personal. Proçesi i vendimmarrjes automatike që redukton kohën dhe koston për t'u marrë me raste të kreditimit masiv. Proçes vendimmarrje efikas lejon ekspertët e kreditit të përqëndrohemi në vështirësitë individuale dhe raste të rëndësishme të kredisë. Megjithatë, ka disa kufizime që janë të pranishme në metodat empirike të PK. Disa modele nuk janë transparente, ato nuk mund të kuptohën nga personat në mënyrë eksplicite. Nëse MPK janë të arsyeshme, kjo është shpesh e dyshimtë. Ky kufizim pengon aplikimet mbi kreditë me sasi të madhe të parave. Sjelljet kanë ndikim të rëndësishëm negativ. Shpjegimet duhet të bëhet në vendimet e rëndësishme të lidhur me to. Disa teknika modelesh janë të mira në trajtimin e karakteristikave sasiore, por karakteristikat cilësore nuk mund të shpjegohen në mënyrë të përshtatshme. Për shembull, analiza diskriminante mund të prodhojë marrëdhëniet në mes raporteve financiare dhe rreziqeve të përcaktuara, por menaxhimi i cilësisë, pozicioni në treg nuk mund të analizohet nga ana sasiore. Vetëm përmes ekspertëve me përvojë mund të gjykojmë në lidhje me një rrezik. Kjo analizë shpesh mungon në konsideratat e perspektivës, e cila është shumë e rëndësishëm për kreditë e biznesit. 105

109 Tjetër rëndësi ka informacioni i ardhshëm dhe orientimi ne treg, si dhe situata ekonomike në të ardhmen. Këto mund të vlerësohen nga ekspertët apo mjete të tjera të analizës. Vlerësimet e tyre kanë qënë përfshirë rrallë në modelet empirike të PK. Në praktikë zgjerimi i aplikimit të kredisë në lidhje me të falimentuarit është shkaktuar nga faktorët që dalin pasi kredia është dhënë. Karakteristikat që mishërohen nga një model empirik shpesh pasqyrojnë të dhënat historike Këto cilësi të MPK-së shtrojnë një pyetje: A mundet që analiza individuale e ekspertëve të zëvendësohet nga modelet empirike? Ekspertët janë të mirë në analizimin e pastrukturuar të informacionit dhe më fleksibël në përshtatjen me kushtet e ndryshme. Modelet kanë aftësinë për të trajtuar rastet në një numër të madh në mënyrë më efikase dhe të qëndrueshme E ARDHMJA DHE MJEDISI AKTUAL I PIKËSIMIT TË KREDITIT Mjedisi i industrisë së kreditit, konkurrenca në rritje, kufijtë dhe presioni për kënaqësinë e konsumatorit kanë vendosur teknika moderne modelesh për t u bërë ballë këtyre sfidave. Prioritetet për shërbimet e kreditit sot janë teknikat e avancuara të MPK që luajnë një rol për të ndihmuar vendim-marrjet e kreditit. Kjo domosdoshmëri mund të njihen në vijim si kanalet online të Kreditimit.Kreditimi kërkon vendime të shpejta. Shërbimet e reja, në institucionet financiare koherente ofrojnë shërbime financiare në shumë degë, Call Center, internet, komunikim në celular, etj.bankat dhe të tjera organizata të shërbimeve financiare e kanë kuptuar se kanali i tyre në internet do të thotë shtimi i kërkesa për shërbimet e tyre. Sfida për vendim-marrësit mbetet gjithmonë sa mirë shërbehet në këto kanale dhe sa i mbrojtur është konsumatori sot. MPK vijnë sot përmes zhvillimit të një modelimi të ri dhe të fuqishëm si dhe teknikave të eksplorimit të të dhënave (Shembuj: regresioni, GLM, rrjetat nervore, pema e vendimit, analiza clustering, Mars etj) ku analiza statistikore nuk është më e kufizuar në atë që mund të realizohet me laps dhe me letër. Sot kemi database të fuqishëm ku analiza multivariate (analizimi i variablave të shumtë "në të njëjtën kohë" në vend të një ose dy variablave) si edhe përdorimi i një sasie më të madhe të të dhënave rrjedhojë e përparimit të shpejtë të informatikës si dhe veprimit të Ligjit Moore 114, përmes disponueshmërisë së të të dhënave nga burimet e brendshme dhe të jashtme, me përdorimin e Data Mining Ligji i Moore është vëzhgimi empirik që tregon se dendësia e tranzitorit në një mikroprocesor dyfishohet çdo muaj. Pavarësisht nga çështjet e konsumit të energjisë, si dhe parashikimet e përsëritura në fund të saj, ligji i Moore është ende në fuqi. Me përfundimin e shkallës të frekuencave, këto transistorë shtesë (të cilat nuk janë më të përdorura për shkallën e frekuencës) mund të përdoret për të shtuar ekstra hardware për paralelizëm. 115 " Data mining është një proçes që përdor teknika parashikuese modelimi për të analizuar sasi të mëdha të të dhënave të brendshme dhe të jashtme, në mënyrë për të zhbllokuar marrëdhëniet e panjohura më parë kuptimplote të biznesit" 106

110 Kapitulli i iv DATA MINING, PROCESI I PËRPUNIMIT TË TË DHËNAVE NË MPK 4.1 HYRJE REDUKTIMI I KOSTOS PËRMES ADAPTIMIT TË TEKNOLOGJISË PK është shumë i rëndësishm në vlerësimin e rrezikut të kredisë. Duke përdorur të dhëna historike dhe teknika statistikore, në përpjekje për të pikësuar të dhënat për kredi, përpiqemi për të izoluar efektin e karakteristikave të ndryshme të bazës së klientëve që kanë historik në lidhje me vonesat dhe rregullat që kanë rënë dakord të ndjekin sipas marreveshjes së lidhur me institucionin që ka lëshuar kredinë. Metoda prodhon një "Pikësim" që një bankë mund ta përdorë për aplikantët e saj të kredisë ose huamarrësit në aspektin e rrezikut. Në përgjithësi, data mining (të quajtura ndryshe të dhënat ose zbulim njohurish është procesi i analizimit të të dhënave nga perspektiva të ndryshme dhe të përmbledhur në informata të dobishme informacioni që mund të përdoren për të rritur të ardhurat, shkurtuar kostot, ose të dyja së bashku. Softwaret data mining janë një mjet analitik i përdorshëm për analizimin e të dhënave. Kjo i lejon përdoruesit për të analizuar të dhënat nga dimensione apo këndvështrime të ndryshme, kategorizime dhe përmbledhje për gjetjen e marrëdhënieve të identifikuara. Teknikisht, data mining është procesi i gjetjes korrelative apo modeleve mes disa dhjetrave fushave në baza të mëdha të dhënash. Data Mining është një proces analitik i projektuar për të shqyrtuar të dhëna (zakonisht sasi të mëdha të të dhënave në mënyrën tipike të biznesit apo të lidhura me tregun, të njohura si " big data në kërkim të modeleve të qëndrueshme ose marrëdhënieve sistematike ndërmjet variablave, për të vërtetuar gjetjet nga aplikimet e modeleve të zbuluara të bashkësive të reja të të dhënave. Qëllimi përfundimtar i data mining është parashikimi. Parashikimi i data mining është lloji më i zakonshëm i të dhënave që ka aplikacionet më të drejtpërdrejta në biznes. 4.2 PROCESI I DATA MINING Procesi i data mining përbëhet nga tre faza: eksplorimi fillestar, ndërtimi i modelit apo modeli identifikues/verifikimi, vendosja (dmth, aplikimi i modelit të të dhënave të reja në mënyrë që të gjenerojnë parashikimet). 107

111 Faza 1: Explorimi fillestar. Kjo fazë zakonisht fillon me përgatitjen e të dhënave e cila mund të përfshijë pastrimin e të dhënave, transformimin e të dhënave, zgjedhjen e bashkësisë së regjistruar etj. Në rastin e grupeve të të dhënave me një numër të madh të variablave ("fushave") kryen disa operacione paraprake përzgjedhjeje të tipareve, për të sjellë numrin e variablave në një gamë të menaxhueshme. Figura 8.Mënyra e pastrimit të të dhënave Në varësi të natyrës së problemit analitik, kjo fazë e parë e procesit të data mining mund të përfshijë një zgjedhje të thjeshtë të parashikimit të drejtpërdrejtë për një model të regresionit, për të përpunuar analizimin paraprak duke përdorur një shumëllojshmëri të gjerë të metodave grafike dhe statistikore.(referohu analiza eksploruese EDA) me qëllim që të identifikohen variablat më të rëndësishme dhe të përcaktohet kompleksiteti ose natyra e përgjithshme e modeleve që mund të merren parasysh në fazat e ardhshme. Faza 2: Ndërtimi i modelit dhe vlefshmëria. Kjo fazë përfshin modele të ndryshme, zgjedhur në bazë të performancës parashikuese (dmth, duke shpjeguar ndryshueshmërinë në prodhimin e rezultateve të qëndrueshme në të gjithë kampionin).kjo mund të tingëllojë si një operacion i thjeshtë, por në fakt, përfshin një proces shumë të ndërlikuar. Ka një shumëllojshmëri të teknikave të zhvilluara për të arritur këtë qëllim shumë prej të cilave janë bazuar në të ashtuquajturën "vlerësimi konkurues i modeleve," që është, aplikimi i modeleve të ndryshme për të njëjtin grup të të dhënave krahasuar me performancën e tyre për të zgjedhur më të mirën. Këto teknika të cilat janë konsideruar shpesh thelbi i parashikimeve të data minng përfshijnë: Bagging (Votimi, Mesatarisht), Rritja, (përgjithësime). Faza 3: Vendosja. Kjo fazë finale përfshin përdorurimin e modelit të zgjedhur si më i mirë në fazën e mëparshme duke e aplikuar për të dhënat e reja në mënyrë që të gjenerojnë parashikime 108

112 apo vlerësime të rezultatit të pritshëm. Koncepti i data mining është duke u bërë gjithnjë e më popullor, si një mjet i menaxhimit të informacionit të biznesit ku pritet të zbulojë strukturat e njohurive që mund të udhëheqin vendimet në kushtet e sigurisë së kufizuar. Kohët e fundit, është rritur interesi në zhvillimin e teknikave të reja analitike të dizajnuara në mënyrë specifike për të adresuar çështjet e rëndësishme të biznesit të data mining (p.sh., peme klasifikimi ). Data mining është bazuar në parimet konceptuale statistikore që përfshijnë, analizat tradicionale eksploruese të të dhënave (EDA) dhe modelimin në disa përbërës të qasjeve të përgjithshme. Megjithatë, një ndryshim i rëndësishëm për fokusimin dhe qëllimin e data mining dhe eksplorimit tradicional është analiza tradicionale e eksplorimit të të dhënave (EDA) Data Mining është më shumë e orientuar drejt aplikimeve të natyrës themelore të fenomenit bazë. Me fjalë të tjera, data mining është relativisht më pak e lidhur me identifikimin e marrëdhënieve të veçanta midis variablave të përfshira. Për shembull, zbulimin e natyrës së funksioneve themelore apo të llojeve të veçanta interaktive,varësitë multivariante ndërmjet variablave jo si qëllim kryesor.fokusi i saj është në prodhimin e një zgjidhje që mund të gjenerojë parashikime të dobishme. Data mining pranon ndër të tjera një qasje të "kutisë së zezë"për eksplorimin e të dhënave ose zbulimin e njohurive si dhe përdorimin e tyre jo vetëm kërkimor por edhe analizën e të dhënave (EDA). Edhe teknika të tilla si rrjetat nervore mund të gjenerojnë parashikime të vlefshme, por nuk janë në gjendje të identifikojnë natyrën specifike të ndërlidhjes ndërmjet variablave në të cilat bazohen parashikimet. Data mining është konsideruar shpesh të jetë "një përzierje e statistikave, inteligjencës artificiale AI dhe kërkimit në database 116 " e cila deri para pak kohësh nuk ishte e njohur si një fushë e interesit për statisticienët 4.3. KONCEPTET KYÇE NË DATA MINING Bagging (Voting, Averaging) Koncepti i bagging (votimi për klasifikimin, mesatarisht për problemet e regresionit me variablat e vazhdueshme të varura të interesuara) vlen për zonën e parashikimit të data mining, për të kombinuar klasifikimet e parashikuara (parashikim) nga modelet e shumta Ajo përdoret gjithashtu për të trajtuar paqëndrueshmërinë e pandarë të rezultateve, kur aplikohen modele komplekse të të dhënave për bashkësi relativisht të vogla. Supozoni se detyra juaj e data mining është për të ndërtuar një model për klasifikimin parashikues nga një database të dhënash (grup të dhënash, që përmban klasifikime të vërejtura) që është relativisht i vogël. Në mënyrë të përsëritur mund të zëvendësojmë të dhënat e aplikuara, për shembull, një klasifikues pemë dhe të aplikojmë C&RT dhe CHAID të kampioneve të njëpasnjëshme. Në praktikë, pemët shumë të ndryshme shpesh do të krijohen për kampione të ndryshme, duke ilustruar paqëndrueshmërinë e modeleve shpesh të dukshme me të dhënat e grupeve të vogla. Një metodë që derivon një parashikim të vetëm (për vëzhgimet e reja) është që 116 Pregibon, 1997, f

113 të përdorë të gjitha pemët që gjenden në kampionet e ndryshëm dhe të aplikojë disa votime të thjeshta: Klasifikimi i fundit është më i shpeshti, parashikimi nga pemët e ndryshme. Disa kombinime të peshave të ponderuara të parashikimeve (votim të ponderuar, mesatare e ponderuar) është gjithashtu e mundur dhe përdoret zakonisht. Një algoritëm i sofistikuar për gjenerimin e peshave për parashikimin e ponderuar është Boosting. Boosting. Koncepti për Boosting aplikohet për parashikime të data mining për të gjeneruar modele të shumëfishta apo klasifikime (për parashikim apo klasifikime) dhe derivojnë peshat për të kombinuar parashikimet në modele me një parashikim të vetëm ose klasifikim të parashikuar. Një algoritëm i thjeshtë për Boosting funksionon në këtë formë: Fillon me aplikime të disa metodave (p.sh., një klasifikues pemë të tilla si C&RT ose CHAID, ku për secilin vëzhgim është caktuar një peshë e barabartë.). Llogarit klasifikimet e parashikuara dhe të aplikuara me peshat e vëzhgimeve në kampionin, që janë në përpjesëtim të zhdrejtë me saktësinë e klasifikimit. Në kontekstin e C & RT për shembull, kostot e ndryshme të klasifikimit të gabuar (për klasat e ndryshme) mund të aplikohen, anasjelltas në proporcion me saktësinë e parashikimit të çdo klase. Gjatë vendosjes (deployment), (për parashikimin apo klasifikimin e rasteve të reja), parashikimet nga klasifikues të ndryshëm, mund të kombinohen (p.sh., nëpërmjet votimit, ose të procedurës së ponderuar të votimit) që të nxjerrin një parashikim të vetëm më të mirë apo klasifikim. Përgatitja e të dhënave dhe pastrimi i tyre është një hap shpesh lënë pas dore, por jashtëzakonisht i rëndësishëm në procesin e data mining.fjala e vjetër garbage-ingarbage-out është veçanërisht e zbatueshme për projektet tipike të data mining, ku mblidhen të dhëna në grupe të mëdha nëpërmjet disa metodave të marrjes automatikë (p.sh.,nëpërmjet Web-it ) që shërbejnë si inpute në analizë. Shpesh ndodh, që metoda me të cilat të dhënat e mbledhura nuk janë të kontrolluara lënë jashtë vargut vlerat (p.sh., Të ardhurat:100), kombinojnë të dhëna të pamundura (p.sh., Sex: Mashkull, shtatzënë: Po) etj. Analizimi i të dhënave në të tilla situata mund të prodhojë rezultate shumë çorientuese, në veçanti në parashikimin e data mining. Termi Reduktimi i të dhënave në kontekstet e data mining është aplikuar zakonisht për projektet, ku qëllimi është të mbledhë ose bashkojë informacionet e dhëna në database të mëdha në database më të menaxhueshme (më të vogla). Metodat e reduktimit të të dhënave mund të përfshijnë tabela të thjeshta, agregimin, (informatikë statistika përshkruese) ose teknika më të sofistikuara, si clustering, analiza e përbërësve kryesorë, etj, Shpërndarje/Deployment. Koncepti i Deployment në parashikimet e data mining ka të bëjë me aplikimin e një modeli për parashikim apo klasifikim të të dhënave të reja. Pas një modeli të kënaqshëm ose grupi të modeleve është identifikuar (trajnuar) një aplikim i veçantë. Zakonisht duhen të vendosen ato lloj modelesh që parashikimet apo klasifikimet e parashikuara shpejt mund të merret për të dhëna të reja. Për shembull, një kompani kartash krediti mund të dëshirojë për të vendosur një model të trajnuar ose grupin e modeleve (p.sh., rrjetet 110

114 nervore, meta-nxënësi) për të identifikuar r transaksione të cilat kanë një probabilitet të lartë të të qënit mashtrues. Koncepti i analizës Drill-Down zbatohet për data mining, për të treguar eksplorimin interaktivë të të dhënave, në veçanti të bazave të të dhënave të mëdha. Procesi i analizës Drill-Down fillon duke marrë parasysh disa ngritje të thjeshta të të dhënave nga disa variabla, me interes (p.sh. gjinia, rajoni gjeografik,etj). Statistika të ndryshme, tabela, histograma dhe përmbledhje të tjera grafike mund të përdoren për çdo grup. Mund të ekspozojmë dhe analizat e të dhënave në nënbashkësi nga kategorizimet, për shembull, të shqyrtojë të dhënat për meshkujt që nga Azia-në perëndim. Përsëri, përmbledhjet e ndryshme statistikore dhe grafike mund të llogariten vetëm për ato raste, të cilat mund të sugjerojnë ngritje të tjera nga variabla të tjera (p.sh, të ardhurat, mosha, etj).nga më të ultat në nivelin "fund" janë të dhënat e papërpunuara: Për shembull, shqyrtimi i adresave të klientëve meshkuj nga një rajon, për një grup të caktuar të ardhurash, etj, për të ofruar disa shërbime të veçanta me dobi për atë grup. 4.4 MODELET DHE TEKNIKAT E PËRDORURA PËR DATA MINING Në mjedisin e biznesit, projekte komplekse të data mining mund të kërkojnë të koordinojnë përpjekjet e ekspertëve të ndryshëm, grupet e interesit, apo departamentet e një organizate të tërë. Në literaturën e data mining,"kornizat e përgjithshme" janë propozuar për të shërbyer si projekte të ndryshme për mënyrën se si organizojnë procesin e mbledhjes së të dhënave, analizimin e të dhënave, shpërndarjen e rezultateve, zbatimin e rezultateve, dhe monitorimin e përmirësimin e tyre. Një model i tillë CRISP, (Procesi Cross-Industry Standard për data mining) është propozuar në mes të viteve 1990 nga një konsorcium Evropian i kompanive për të shërbyer si një model procesi standard për data mining. Kjo qasje e përgjithshme thekson në vijim (ndoshta jo veçanërisht e diskutueshme) renditje të përgjithshme të hapave për projektet e data mining. Figura 9: Hapat për projektet e data mining Tjetër qasje metodologjie është Six Sigma e mirë strukturuar, në ofrimin e shërbimeve, menaxhimin, dhe aktivitetet e tjera të biznesit. Ky model është bërë kohët e fundit shumë 111

115 popullor (për shkak të implementimit të suksesshëm) në industri të ndryshme amerikane. Emërtimi i saj është hapat DMAIC 117 që rritet nga biznesi, përmirësimi i cilësisë dhe procesi i kontrollit tradicional dhe në vecanti përshtatur më së miri me ambjentin e prodhimit. Tjetër kornizim i këtij lloji quhet SEMMA 118 I cili është fokusuar më shumë në aktivitetet tipike teknike të përfshira në data mining. Të gjitha këto modele janë krijuar në mënyrë që të integrojnë metodologjinë përmes organizatës, si të konvertojnë të dhënat në informacion, si të involvojmë aksionarët e mëdhej dhe si të shpërndajmë informacionin në një formë të tillë që mund të konvertohet lehtësisht nga aksionarët në fokus të vendosjeve strategjike. Po e shprehim lidhjen e 2 proceseve me metodologjinë, Six sigma Tabela 11. Lidhja e 2 proceseve të medodologjise six sigma Rrjete artificiale nervore: Modele parashikuese jo-lineare që mësohen përmes trajnimit. Algoritme gjenetike: Optimizuese që mund të përdoren të tilla si kombinime gjenetike, mutacione dhe selektime natyrale në dizanj që bazohen në konceptet e evolimit natyror. Pemët e vendimit: Strukturat tre-formëshe që vendosin prezencën e vendimeve. Këto vendime gjenerojnë rregulla për klasifikimin e të dhënave. Metodat specifike të pemës së vendimit përfshijnë klasifikimin dhe pemën e regresionit (CART) dhe vendimin interaktiv automatik të Chi

116 Square,(CHAID,CART janë teknika pemësh vendimi përdorur për klasifikimin e të dhënave. Ato ofrojnë një sërë rregullash që mund të aplikojnë për të dhëna të reja (paklasifikuara). Këto të dhëna parashikohen që të kenë një rezultat të caktuar. Metoda e fqinjësisë së afërt: Një teknikë që klasifikon cdo rregjistrim në një bazë të dhënash bazuar në kombinimin e klasave të k (rekordeve) të njëjta, me një bashkësi të dhënash historike (ku k,1). Shpeshherë e quajmë teknika e fqinjësisë k të afërt. Rregulla e induksionit: Nxjerrja e dobishmërisë nga të dhënat në bazë të rëndësisë statistikore. Vizualizimi i të dhënave: Interpretimi vizual i marrëdhënieve komplekse në të dhënat shumë-dimensionale. Mjetet grafikore janë përdorur për të ilustruar marrëdhëniet e të dhënave. 4.5 INOVACIONI I VAZHDUESHËM NËPËRMJET DATA MINING Kompanitë i kanë përdorur kompjuterat e fuqishëm për të analizuar vëllimet e të dhënave dhe analizuar raportet e hulumtimit të tregut për vite me rradhë. Megjithatë, risitë e vazhdueshme në përpunimin e të dhënave në kompjuter, ruajtjen në disk, dhe softwaret statistikore janë duke u zhvilluar duke rritur saktësinë e analizave dhe ulur paralelisht dhe koston. Data mining përdoret për të parashikuar modelet e sjelljes dhe trendet. Data mining përbëhet nga pesë elementë kryesorë: 1.Ruajtja dhe menaxhimi i të dhënave në një sistem shumë-dimensional të bazës së të dhënave. 2.Sigurimi në qasje të të dhënave të analistëve të biznesit dhe të profesionistëve të teknologjisë së informacionit. 3.Analizimi i të dhënave nga aplikacionet e softwerit. 4.Paraqitja e të dhënave në një format të dobishëm, të tille si një grafik ose tabelë. 5.Nivelet e ndryshme të analizës që janë në dispozicion: Të dhënat, informacioni, njohuritë dhe format e ndryshme të bazave të të dhënave Të dhënat janë fakte, numra ose tekste që mund të procesohen në një komjuter.sot organizatat janë duk akumuluar zbrazëtinë dhe rritjen e shumës së të dhënave në formate të ndryshme dhe database të ndryshëm. Kjo përfshin: *Të dhëna operacionale apo trasaksione të tilla si: Shitjet, kostot, inventarin, rrogat, etj. 113

117 *Të dhëna jo-operacionale të tilla si: shitjet e biznesit, të dhënat parashikuese dhe të dhënat makro-ekonomike. *Gjysëm të dhënash rreth të dhenave si: të dhënat dizanjuese të logjistikës. Modelet, lidhjet ose marrëdhëniet përmes gjithë këtyre të dhënave prodhojnë informacionin. Informacioni mund të konvertohet në njohuri rreth modeleve historike apo trendeve të së ardhmes Depo e të dhënave në zhvillimet e sotme teknologjike të sistemeve të informacionit Zhvillimet e sotme teknologjike, shumëllojshmëria e të dhënave, përpunimi dhe ttransmetimi i tyre, kanë mundësuar organizatat për të integruar bazat e të dhënave të ndryshme në depo të dhënash. Magazinimi i të dhënave është përcaktuar si një proces i menaxhimit të centralizuar të të dhënave dhe rikthimit. Magazinimi i të dhënave, si data mining, është një term relativisht i ri, edhe pse koncepti ka ekzistuar për vite. Magazinimi i të dhënave paraqet një vizion ideal të mbajtur në një depo qëndrore e të gjitha të dhënave organizative.centralizimi i të dhënave është i nevojshëm për të maksimizuar qasje të përdoruesit dhe për analiza të mëtejshme. Data mining është përdorur kryesisht sot nga kompanitë me një fokus të fortë te konsumatori, financa, komunikimi, marketingut i organizatës, etj. Ajo u mundëson këtyre kompanive përcaktimin e marrëdhënieve midis faktorëve të "brendshëm" të tilla si çmimi, pozicionimi i produktit, ose të aftësive të stafit, si dhe faktorëve të "jashtëm" të tilla si treguesit ekonomikë, konkurrenca, dhe shpërndarja demografike e konsumatorëve.data mining analizon marrëdhëniet dhe modelet bazuar në të dhëna, transaksione të kryera bazuar në pyetësorët e hapur dhe të mbyllur. Zakonisht një nga katër marrëdhëniet tradicionale janë: Klasat (të dhënat e ruajtura janë përdorur për të gjetur të dhënat në grupe të paracaktuara); Grupimet (artikujt e të dhënave janë të grupuara sipas marrëdhënieve logjike apo preferencave të konsumatorit); Marrëdhëniet (Të dhënat mund të përdoren për të identifikuar marrëdhënie të ndryshme); Modelet vijuese (data mining përdoret për të parashikuar modelet e sjelljes dhe trendet). 4.6 GRUMBULLIMI DHE PËRDORIMI I INFORMACIONIT TË KREDISË DHE TIPARET E NJË BAZË TË DHËNASH TË KREDISË Databasi i riskut të kreditit DRK Databasi i riskut të kreditit (DRK) është një rast i suksesshëm i krijimit të një sistemi të shkëmbimit të informacionit.të kuptuarit e saj ofron sukses dhe përvojë të dobishme për zhvillimin dhe tranzicionin e ekonomive të forcuara nga infrastruktura financiare përshtatur për të ndihmuar financimin e SME-ve. Suksesi i mekanizmave të shkëmbimit të informacionit kritik varet nga madhësia e bazës së të dhënave. Sa më e madhe madhësia e bazës së të dhënave, më i besueshëm PK dhe më i dobishëm dhe efektiv informacioni që ndahet. Përfshirja e sektorit publik në një fazë të hershme është çelësi për ndërtimin e suksesshëm të të dhënave. Po aq e rëndësishme është që të krijojë besimin në organizatë në këtë proces, pasi integriteti i organizatës luan 114

118 një rol të rëndësishëm. Organizata duhet të menaxhohet nga njerëzit me përkushtim të fortë për politikat publike dhe njohuri të thella në lidhje me mekanizmat bankare. Në krijimin e mekanizmave shkëmbimi i informacionit, tranzicionit dhe ai ekonomik duhet të kushtojë vëmendje sa më të lartë në faktorin njerëzor në infrastruktura të tilla si baza e të dhënave. Sistemi i informacionit dhe operacionet e inteligjencës mbështeten në një sistem tradicional dhe burimesh të shumëfishta të të dhënave dhe aplikacioneve, ku pjesë të ndryshme nuk mund të komunikojnë me njëra tjetrën.për shkak të të dhënave burimore dhe formateve të ndryshme, të të dhënave të integrimit është e vështirë për të integruar të dhënat pa një teknologji të fuqishme. Por si fillim burimet e të dhënave kryesisht duke pasur parasysh baza të dhënash relacionale, integrimi është kryesisht në llojin e kësaj baze relacionale. Së bashku me zhvillimin e shpejtë të teknologjisë se informacionit, të dhënat e magazinimit shkon përtej shtrirjes se bazës së të dhënave relacionale, dhe spontanisht teknologjia përkatëse e të dhënave të magazinimit sjell një kërkesë të integrimit ndër-platformor të shumëfishtë. Llojet e të dhënave dhe teknologjia e të dhënave të integrimit është ende në zhvillimin e sipër. Analiza e cilësisë së të dhënave është e nevojshme para se të merren me pastrimin nga të dhënat e tepërta, të përsëritura apo të panevojshme. duke identifikuar problemet në të dhënat e papërpunuara Roli i të dhënave të mbledhura në një database Regjistrat e kreditit ndihmojnë në ndërtimin e një baze të dhënash që mund të përdoret për të gjeneruar kredi. MPK parashikojnë shlyerjen në bazë të karakteristikave të huamarrësit. Përdorimi i PK për kreditimin e biznesit të vogël, shpesh bazuhet në të dhënat e mbledhura për qëllime në regjistrin e kredive, ky trend po bëhet gjithnjë e më i përhapur në vendet në zhvillim.futja e teknologjisë së PK në Shtetet e Bashkuara nisi fillimisht me bankat më të mëdha që kishin mjaft të dhëna historike të kredisë për të ndërtuar një model të besueshëm. Për shembull, modeli i Bankës Amerikane ishte zhvilluar në bazë të kredive të mira dhe kredive të këqija, me vlerë deri në $ 50,000. PK është në dispozicion të huadhënësve të cilët nuk kanë vëllime të mjaftueshme për të ndërtuar modelet e tyre të kredisë për individët/biznesin e vogël. Saktësia është një konsideratë shumë e rëndësishme në përdorimin e PK. Edhe nëse huadhënësit mund të ulin kostot e veta të vlerësimit të aplikacioneve të kredisë duke përdorur pikësimin, në qoftë se modelet nuk janë të sakta, këto kursime do të përdoren për kreditë me probleme të dobëta 119. Saktësia e një sistemi PK varet nga kujdesi me të cilën ajo është zhvilluar. Të dhënat mbi të cilat sistemi bazohet ka nevojë të ketë një kampion me kredi të mira dhe me kredi të këqija. Të dhënat duhet të jenë present deri në datën e dhënë dhe modelet duhet të ri-vlerësohen shpesh për të siguruar që ndryshimet në marrëdhëniet në mes të faktorëve të mundshëm të performancës të kredisë të jenë reflektuar. Natyra e bazës së të dhënave të informacionit, tregon se sa më shumë informacion është ruajtur në regjistrin e kredive, aq më e dobishme është përzgjedhja nga huamarrësit për 119 Mester (

119 huadhënësit me risk të ulët 120. Për të vlerësuar rrezikun e kredisë ose nëse duhet të japësh një kredi, ka një shumëllojshmëri të metodologjisë së disponueshme 121 si: Analiza e regresionit diskriminant linear, regresionit logjistik, probit, logit metodat parametrike për zbutjen e modeleve të programimit matematikor bazuar në zinxhirët Markov, algoritme të ndarjes rekursive, pemë vendimi, sisteme të informacionit, algoritmat gjenetike,rrjetat nervore dhe gjykimi përfundimisht njerëzor, që është, vendimi i një analisti në lidhje me dhënien e një kredie. Në kuadër të qasjeve ekonometrike, modelet e probabilitetit linear janë vjetëruar nga të metat teknike, ndërsa modelet Probit, logit dhe regresioni logjistik janë superiore ndaj analizës diskriminante për secilin debitor. Modelet e përdorura të programimit matematikor lejojnë dizajnimin e mirë të përshtatur për nevojat e huadhënësve dhe trajtojnë një numër të madh të variablave, duke qënë të bazuara në optimizmin e një kriteri objektiv, të tilla si përqindje e mirë e aplikantëve. Ndër të gjitha metodat në dispozicion, modeli probit, së bashku me regresionin linear dhe logjistik, analizën diskriminante dhe pemën e vendimit janë ndër metodat më të zakonishme që përdoren në këtë industri për të krijuar këto modele 122. Duke përdorur një metodë Probit bivariate vlerësohet kërkesa e kreditit, 123 duke marrë parasysh jo vetëm mundësinë e vonesës së debitorit, por edhe dobinë e pritur nga banka që rezulton nga përdorimi i kartës. 124 Kur krahasohen modelet e rrezikut të kredisë të përdorura sipas modelit probit, llogarisim probabilitetin e parazgjedhur për çdo ekspozim portofoli 125. Megjthatë, nuk ka një standard për të mos lejuar dhe kombinimin e këtyre metodave. Në aplikacione të ndryshme të MPK, lloji i variablave të përdorura ndryshon në varësi të faktit nëse janë modele për portofolin e shitjes me pakicë ose jo, (individët dhe SME-të) ku variablat socio-ekonomike në përgjithësi apo të dhënat bazë të përdorura janë produktive. Për të matur riskun e kredisë variablat e përdorur jane sjellja e lidhur kryesisht me pagesat e kaluara, dhe pasqyron idenë se sjellja e kaluar është parashikuese më e mirë e sjelljes në të ardhmen. Grupet e variablave të përdorura, së bashku me ndikimin e tyre në pikësim, janë: historia e pagesës shuma që i detyrohet, historia e gjatë e kreditit, kredia e re, dhe llojet e kredive të përdorura, etj. 4.7.DATABASE NË HARMONI ME SISTEMET E INFORMACIONIN DHE TEKNOLOGJINË Një bazë të dhënash që furnizon vetëm të dhëna negative ka fuqi më pak parashikuese sesa një që ofron dy lloje të të dhënave.për më tepër, për zhvillimin e një MPK është bërë shumë më e vështirë nëse nuk ka të dhëna pozitive. Në mesin e çështjeve, vëmendje nga studiuesit dhe specialistët financiare është nëse mbledhja dhe përdorimi i informacionit negativ dhe pozitiv është e lidhur me nivelin e borxhit. Regjistrat publike dhe privatë nuk janë reciprokisht ekskluzivë; shumë vende i kanë të dyja dhe ka mënyra të ndryshme të ndërveprimit. Për më tepër, nëse rregjistrat privat 120 Pauell et al për një krahasim të qasjeve alternative shohim Srinivasan dhe Kim (1987), Mester (1997), Hand dhe Henley (1997) dhe Thomas (2000) 122 Boyes, Hoffman dhe Low (1987) 123 Greene (1992) 124 Gordy(2000), 125 Cheung (1996) dhe Nickell, Perraudin dhe Varotto (1998) 116

120 funksionojë mjaft mirë, qeveria në një vend ku Banka Qëndrore ose Autoriteti Monetar menaxhon bazën e të dhënave mund të vendosë për t ia lënë biznesit të sektor privat. Një database i mirë në harmoni me sistemin e informacionit dhe teknologjinë e fundit të përdorur lidhur me kushtet njerëzore dhe organizateve, në mirëmbajtjen dhe përditësimin ka një impakt në shumë drejtime: 1. Zvogëlon asimetritë e informacionit ndërmjet huamarrësve dhe huadhënësve, duke zvogëluar ose parandaluar përzgjedhjen e huamarrësve me cilësi të dobët dhe shmangien kështu të rrezikut. 2.Lejon huadhënësit për të saktësuar dhe vlerësuar në mënyrë efikase karakteristikat e klientit (rrisqet) për të përmirësuar cilësinë e portofolit. 3.Transparenca është përmirësuar, nëpërmjet përmirësimit të informacionit për huamarrësit dhe cilësia e kredisë nga analiza e kredibilitetit të tyre. 4. Shërben për të lehtësuar problemet e përzgjedhjes negative, në këtë mënyrë zvogëlon kufizimet në uljen e kostove të kredisë për huamarrësit më të mirë. 5.Rrit volumin e kredive në nxitjen e rritjes së kontributit në stabilitetin e tregu financiar. 6. Punon për të krijuar 'kapitalin reputacion "(shpesh më shumë e vlefshme për huadhënësit se kolateralit fizik), apo dëshmi të një krediti ose shlyerje me një historik të mirë. 7. Redukton koston dhe kohën e kërkesave të vendosura në institucionet kredidhënëse, duke rritur efikasitetit të tyre. 8. Në nivelin e makro-ekonomisë, rrit furnizimin ose vëllimin e kredive, zgjeron informacionin e kreditimit duke rritur transparencën e tregut të kredive. 9. Në rastin e shkëmbimit të informacionit të kredive personale, promovon përdorimin e kredisë konsumatore, me përfitime, duke përfshirë lehtësimin e pronësisë për shtëpi dhe krijimin e aseteve shtëpiakë. 10. Për qeverinë, mbështet mbikëqyrjen bankare sidomos në lidhje me rrezikun e kredisë dhe sigurimin e bankave 11. Qeveria merr informacion për kërkimet e veta ekonomike.planifikimi i politikave dhe zbatimi i tyre 12. Për aq sa teknologjia e informacionit ka vendosur në lidhje me softwaret, mjete të tilla si PK, institucionet financiare kanë justifikim të fortë për të bashkëpunuar në shkëmbimin e të dhënave. 117

121 13. Konkurrenca në mes të institucioneve financiare mund të nxitet, duke çuar në një efikasitet më të madh të përgjithshëm. Për të krijuar një pikësim të përsosur krediti dhe menaxhim të rrezikut të kredisë pavarësisht nga marrja e të dhënave, duhet të krijohet një lidhje e caktuar, në nxjerrjen e të dhënave të kërkuara nga sistemet ANALIZA E FAKTORËVE NDIKUES NË MODELIN E PIKËSIMIT TË KREDITIT Qëllimi i analizimit të karakteristikave është të identifikojë dhe të dijë të ndajë të mirat nga të këqijat. Një karakteristikë parashikuese përmban atribute që shfaqin nivele të ndryshme të riskut. Përcaktimi i mirë nga i keq. Nuk kemi një përkufizim të saktë që konsiston në të mirë apo në të keq por shpesh përdorim një përcaktim të tillë si: -Të mirë : kurrë me vonesë ose vonesa më e madhja është deri në një pagesë më poshtë, -Të këqij: (60-90 ose më shumë ) ditët e vonesës me pagesat Vendosja e peshave për secilin faktor është e rëndësishme, flasim për një përafrim matematikor dhe një gjykim përafrues. Një numër i madh përafrimesh matematikore janë presente përfshirëse si dhe analiza diskriminante apo logjistike. Analiza diskriminante prodhon një metodë statistikore për të gjetur kombinacionet e variablave që bën të mundur ndarjen e aplikantëve të mirë nga ata jo të mirë. Idea është që të përdoret një vektor për peshën që maksimizon diferencën ndërmjet të mirës dhe të keqes. PK është një sistem i përdorur për të lehtësuar vendimmarrjen. Metoda e konvertimit të të dhënave të shumta krijon vështirësi për t u krahasuar me të dhënat e një rezultati të vetëm që lehtëson krahasimin. Proçesi për analizimin e tendencave të kaluara të performancës për të parashikuar ecurinë e të ardhmes së sistemit për lehtësinë e përdorimit në vendimmarrje. Në industrinë e huadhënies, aplikantët e kreditit në mënyrë tipike kanë një sasi të madhe të të dhënave për të siguruar një vendim. Huadhënësit kanë nevojë për një mënyrë për të marrë vendime të shpejta, konsistente dhe për të përcaktuar riskun e duhur. Një rezultat në thelb merr një sasi të madhe të të dhënave që është gati e pamundur për t u krahasuar apo konvertuar në një të vetme Përcaktimi i variablave të varura Ky përcaktim i variablave të varura është quajtur performancë e përcaktuar. Në këtë studim klientët më vonesa deri në 60 ose më shumë janë konsideruar të këqinj, dhe klientë me vonesë deri në 30 ditë maksimumi janë konsideruar të mirë. Klientët e dizanjuar dhe të pavendosur në çfarë grupi marrin pjesë sepse informacioni i marrë prej tyre nuk është i mjaftueshëm dhe kështu ky grup që nuk bën pjesë në të mirë apo në të këqinj mbahen të veçuar për t u analizuar më tej. Shpesh vendimi për të shtrirë në kohë kredinë apo refuzimin e saj, bëhet shumë shpejt. Nëse vendimi që merret për të bërë një ristrukturim të kredisë kërkon një periudhë më të gjatë kohore, aplikanti do të 118

122 drejtohet diku tjetër gjetkë. Në këto kushte dhe në mungesë të një alternative për një pikësim automatik, është e nevojshme të vendosen disa karakteristika individuale që kontribuojnë në vendimarrjen për dhënie kredie. Kështu nis proçesi me arshivimin e të dhënave, ndarjen e vlerave të secilit variabël të vazhdueshëm, ose parashikues në një numër relativisht të vogël të kategorive në mënyrë që një aplikant mund të vlerësohet në një periudhë kohe sa më të shkurtër. Për shembull, një variabël mosha e aplikantit mund të segmentizohet në disa kategori psh. (20-30, 30-40, 50-60, 60+), dhe rezultatet e duhura që lidhen me secilën kategori shprehen në fletënotë, scorecard për të llogaritur rezultatin përfundimtar. Janë një numër metodash dhe konsiderimesh që mund të përdoren në vendimmarrje si të risegmentizimit të disa vlera të variablave në numër më të vogël klasash. PK dhe risku i kreditit përmes segmentimit të klasave për një parashikim është një funksion monoton rritës apo zbritës. Shembull, sa më shumë borxh një aplikant mbart aq më i madh është rreziku i mospagimit, ristrukturuar në zgjatje të kredisë në kohë. 4.9.ANALIZAT E SJELLJES SË VARIABLAVE RËNDËSI PËR VENDIMARRJET NGA HUADHËNËSIT Rezultate të përpunimit të data mining /database =203 kliente të marrë si kampion në bankat e nivelit të dytë në Shqipëri Siç përshkruam më lart rritja e numrit të kredive të këqija është rritur shumë duke u bërë problem dhe një pengesë për zhvillimin ekonomik. Koha e një krize gjithëpërfshirëse i detyron të gjithë huadhënësit që të jenë më të ndjeshëm ndaj risqeve të ndryshme. Kur ndërtohet një MPK të dhënat historike për çdo klient janë përdorur në një kampion. Kampioni është marrë nga portofolet në dispozicion të konsumatorëve në kohën e aplikimit.informacioni i një klienti është grumbulluar pas dhënies së kredisë. Performanca e konsumatorit është regjistruar gjatë periudhës efektive të kontratës së kredisë. Kampioni për ndërtimin e një MPK u zgjidh nga një horizont kohor 1-1,5 vit. Pas një periudhe të caktuar (periudha rezultati), të themi 18 muaj, sjellja ndaj pagesës për konsumatorët gjatë kësaj periudhe është mbledhur dhe janë ndarë në klasa (p.sh. në 'parazgjedhje' dhe 'jo-parazgjedhje'). Të dhënat e njohura janë:karakteristikat e aplikantëve të përdorura si ndryshore të pavarura; sjellje ndaj pagesave në shfaqjet e konsumatorëve duke u përdorur si ndryshore të varura, që parashikon se si llogaritë ekzistuese do të likujdojnë kredinë. Informacioni që ka ndodhur pas dhënies së kredisë gjithashtu përfshin informacionet shtesë, variablat e reja që përshkruajnë çfarë ndodh në periudhën e performancës. Informacioni i njohur përdoret si ndryshore e pavarur. Një periudhë kohore pas vëzhgimit është 'periudhë rezultati', sjellja e konsumatorit është e vlerësuar në bazë të performancës mbi këtë 'periudhë rezultati' Zgjedhja e kampionit është pjësa e popullsisë që përzgjidhet për analizë. 119

123 Duke iu referuar të dhënave shohim se 62,85% e këtyre huamarrësve regjistron vetëm një kredi në të gjithë historinë e tyre të kreditit dhe në të gjithë sektorët e analizuar më sipër. Kështu numri i kredimarrësve me 4 kredi rezulton 10 duke zënë një përqindje prej 2.98%. Tabela 12 Numri i kredimarrësve e kundrej kredive të marra në numër (n=203)burimi autori Numerimi i kredive KREDIMARRESIT % % % ,34% % % % % 8 0 0% 9 0 0% % më shumë së % Totali % Grafiku 13. Numri i kredimarrësve e kundrej kredive të marra në numër (n=203) burimi autori Variabli, Vonesa maksimale në pagesën historike të kredisë Analizat e sjelljes: Variabli, Vonesa maksimale në pagesën historike të kredisë Një rëndësi të madhe në kreditë e këqija dhe në historikun kreditues është ajo e vonesave maksimale që kredimarrësit për arsye nga më të ndryshmet (nuk është synimi ynë të merremi me këtë) kanë kryer gjatë gjithë historikut të tyre në marrëdhënie me kredinë. Analiza e këtyre vonesave maksimale në historikun e kreditit është shumë e rëndësishme, për këtë arsye po analizojmë kampionin tonë për sjelljen e kredimarrësve ndaj pagesave prej 203 kredimarrësish. Kjo ka një ndikim të madh në PK. Analizojmë vonesat maksimale të pagesës historike dhe gjejmë se 22.83% e popullsisë paraqet 0 deri në 30 ditë vonesa maksimale në historikun e tyre të kredisë. Pjesa prej 120

124 9.36% paraqet vonesa më të mëdha se 30 ditë, mbetur 67.81% e cila korrespondon me popullatën pa kredi të mëparshme me DLC (data e kredisë së fundit). Pra kjo pjesë përfaqësohet nga numri i kredive të reja të marra kështu historiku i kreditit është shumë i rëndësishëm për bazën kredituese për analizimin e tij të mëvonshëm dhe përcaktimin në ndarjen e huamarrës të mirë dhe jo 126 të mirë. Tabela 13. Vonesat historike të klienteve (n=203) Burimi: autorja Vonesat maksimale historike Kredimarrësit % 0-30 ditë % % Pa histori krediti % TOTALI % Nevoja e krijimit të këtij historiku shtrohet dhe si rekomandim i këtij punimi. Të gjitha bankat janë të interesuara të kenë një numër sa më të vogël të kredivë të këqija të cilat bëjnë pjesë në rrezikun që duhet të minimizohet, kështu në termin bankar flasim për kredimarrës të mirë apo kredimarrës jo të mirë *(po jap këtë përkufizim për kredimarrësit e këqinj ata që vonesat maksimale i kanë më të mëdhe se 30 ditë në të gjithë historikun e tyre të kreditit). Përkufizimi i indikatorëve të mirë dhe jo të mirë zhvillohet në tabelën e mëposhtme Indikatorët MK 127 Indikator të mirë: ato që kanë vonesa maksimale më të vogël se ose e barabartë me 30 ditë. Indikatorë jo të mirë (keq):ato që kanë vonesa maksimale më të madhe se 30 ditë. Nga kampioni prej 203 kredimarrësish përcaktojmë 142 prej tyre si të mirë prej 69,83% dhe si kredimarrës jo të mirë 62 me një përqindje prej 30,17 %. Tabela 14. Indikatoret MK e mirë dhe jo të mirë, burimi autorja Indikatorët mk frekuenca % Te mire % Jo të mire % TOTALI % Sipas kësaj analize shikohen se popullsia apo kredimarrësit prej 69, 83% janë kualifikuar si kredimarrës të mirë dhe 30.17% si kredimarrës jo të mirë. Fillojmë dhe me variabla të përcaktuara si të tipit klient, produkt si dhe variablat e sjelljes për të parë një përcaktim të tillë të lidhur si një trekëndësh. 126 Për të përdorur një term më të butë për cilësimin kredimarrës të keq po quajmë kredimarrësit e këqij me termin kredimarrës jo të mirë 127 Mire, Keq 121

125 Tabela 15. Ndarja e disa faktoreve dhe studimi i tyre (n=203) Burimi autorja KLIENT PRODUKT SJELLJE Mosha Subjekti Numri i kreditve Statusi civil Tipi i subjektit Statusi i vonesave Gjinia Burimi i te ardhurave Maksimumi i historik i statusit te vonesave Qyteti Shuma e marrë hua Maksimumi i vonesave vjetore Niveli i edukimit Maturimi Maksimumi i vonesave 3 mujore Detyrimet familjare Tipet e kreditit Maksimumi i vonesave 6 mujore Niveli i strehimit përqindja e totalit të balancës së mbetur me balancën totale për të gjitha llogaritë e hapura dhe të raportuara në 12 muajt e kaluar Numri i kreditit nga faza Shuma totale që i detyroheni Numri i krediteve jo më shumë se 30 ditë vonesa Llojet e krediteve të hapura Totali i numrit të problemeve në një kredi` Kreditë e reja Nga analiza e korrelacionit shohim lidhjet midis këtyre variablave, së pari rëndësi këtu ka përqindja e referuar e cila jepet me formulën e mëposhtëme apo e quajtur korrelacioni pjesor Përqindja e referuar (korrelacioni pjesor ) Kjo përqindje është kalkuluar me formulën e mëposhtme ku përqindja e referencës jepet si më poshtë % Ref = %popullata e keqe % kategoria e keqe % popullata e keqe (19) Përqindja e referuar (korrelacioni pjesor) na shërben për të vëzhguar më afër në diskriminimin brenda variablit dhe mundësinë që na ofron për të bërë një dallim midis një kredimarrësi të mirë dhe një jo të mirë. Nëse kjo përqindje e referuar është negative. (Ref) pasqyrojnë faktin se sa e ndryshueshme është e ndjeshme për të qënë negative, ndërsa përqindjet positive (Ref) pasqyrojnë faktin se ndryshueshmëria është e ndjeshme për të qënë një vlerësim pozitie parë kjo në rolin e kredimarrësit nga kredidhënësit. E nisim me analizën e variablave të tipit kredimarrës pikërisht me variablin mosha Variabli mosha 122

126 Kështu për këtë variabël kryejmë një ndarje në grup-mosha sipas renditjes se mëposhtme 18-25,26-30,31-36,36-40,41-45,46-50,51-55,56-60,61-65,>65. Duke iu referuar përdorimit të formulës së mësiperme marrim % e ref si në tabelë: Kështu në kemi kredimarrës të mirë rreth % dhe kredimarrës në këtë moshë kemi 5 të tillë e kështu me rradhë çdo segmend moshe i përcaktuar ka kredimarrësit e vet të mirë dhe jo të mirë. Nga keoficienti i referencës shohim se % e ref më tepër se 56,34% përfshihen në konsumatorë të cilët kanë më tepër tendencë për të qënë të mirë. Kështu vërejmë se grupi i moshave të segmendit 56-60, 61-65, 65+ kanë sjellje dhe qasje më të mirë për të qenë kredimarrës të mirë përkatësisht me ref 60,34%, 56,34%, 56,90% dhe 65,16% ku numri i kredimarrësve është përkatësisht në total 55 kredimarrës me moshë më të madh se 51 vjeç, ku numri i kredimarrësve të mirë ëshë 51. Është e rëndësishmë për bankat dhe departamentet e saj për të krijuar produkte në formë shërbimesh që u afrohet pikërisht kësaj moshe ku do të ketë numrin më të vogël të kredive të këqija në këtë moshë. Departamenti i marketingut dhe ai i dizanjimit të produkteve mund të krijojnë strategji të ndryshme efikase për të ulur sa më tepër riskun për kredi-kthimin nga kjo masë kredimarrësish. Tabela 16. Faktorit moshe dhe studimi i sjelljes së segmendeve të ndara sipas një moshe të caktuar(n=203) Burimi autorja Mosha të mira jo të mira klientët % klientët % % klientët totalë % % ref b % c % d % e % f % g % 5 15.ku k h % i % j % % jo te dhena % Totali % % , % Shohim se për moshën 50 vjeç e lart mund të flasim për kredimarrës më të mirë. Blloku i kategorive të moshave me shenjë të theksuar në tabelën e mësipërme. Analizojmë një variabël tjetër të kredimarrësit që është seksi si i shohim kredimarrësit në ndarjen e tyre sipas gjinisë në sjelljen me huamarrësit. Pra pas gjetjes se mosha më e mirë 123

127 e kredimarrësve të mirë është mbi 50 vjeç shtrohet pyetja: Mbi këtë moshë kush janë kredimarrësit më të rregullt ata të seksit mashkull apo femër? Variabli Seksi Tabela 17.Faktorit seksi dhe studimi i saj në lidhje me sjelljen ndaj kredisë në bankë (n=203) Të mira Jo të mira Klientët totalë % % ref Gjinia Klientet % Klientet % Femra % Meshkuj % Biznese % Jo te dhëna % Totali % % 0.00% Nga %-ja e referencës shohim se pozitive dhe përkatësisht 10,73 është nga femrat ku numri i tyre në total është përkatësisht 107 ku 77 janë kredimarrës shumë të mirë dhe 30 femra janë kredimarrës jo të mirë. Kurse seksi mashkull jane gjithsej 71 ku prej 47 meshkujsh janë klientë të mirë dhe 24 prej tyre janë klientë jo të mirë. Nga grafiku shohim se femrat kanë sjellje më të mirë në variablin e kredimarrësit Variabli niveli i strehimit Analizojmë variablin niveli i strehimit Klientët me shtëpinë e tyre kanë sjellje më të mirë, këtë e shohim nga tabela më poshtë ku sipas ref në përqindje vlera më e madh pozitive prej 51,55% u përkon pikërisht kredimarrësve që kanë një shtëpi pra kredimarrësit që kanë shtëpinë e tyre.shohim kredimarrës me sjellje më të mirë rreth 52 dhe kredimarrësit me sjelljen më të keqe me ref % prej 18,55 janë ata që janë më qera rreth 15 të tillë. Tabelë 18 Faktori i niveli të si ndikon në sjelljën kredituese ndaj bankës (n=203)burimi autorja Të mire Jo të mire Klientët totalë % % ref Niveli i strehimit KLIENTËT % KLIENTËT % Me qa Shtëpi Financuar I pasigurt Hua % Pronar % %

128 Të tjera Jo të dhëna Totali % % % 0.00% Analizojmë një variabël tjetër atë të vonesave maksimale të ndodhura. Për të realizuar këtë analizë u referohemi një limiti ditësh për vonesat konsumatore sipas kategorive më poshtë nga 0-30 ditë, ditë, 60+. Duke iu referuar kalkulimeve si në tabelë për variablin e strehimit shohim se sipas përqindjes së referencës kredimarrësit që kanë qënë historikisht në mes 0 dhe 30 ditë me vonesë të pagesave kanë sjellje më të mirë. Kështu me ref prej 3,22 pozitive kemi vonesat max historike 0-30 ditë kredimarrës me sjelljë më të mirë rreth 45 të tillë ku 36 janë kredimarrës të mirë dhe 9 janë kredimarrës jo të mirë. Tabela 19. Faktori i vonesave maksimale dhe marrëdhia e krijuar me sjelljen ndaj kredisë (n=203)burimi autorja Vonesat historike Klientët totalë % % ref max Të mire Jo të mirë KLIENTËT % KLIENTËT % A ditë B ditë % C. 60+ ditë Pa histori krediti Totali % % 0.00% Variabli i vonesave maksimale vjetore Analizojmë variablin e kredimarrësit që ka status të vonesave maksimale vjetore përsëri bëjmë një kategorizim si tek statusi i variablës së vonesave maksimale historike 0-30 ditë, ditë dhe 60+ po kështu kemi dhe kredimarrës pa histori krediti dhe analizojmë si më poshtë. Shohim se ref është pozitive vetëm në kategorizimin 0-30 ditë ku janë afërsisht 45 kredimarrës nga të cilët 36 janë kredimarrës të mirë dhe 9 janë kredimarrës jo të mirë. Tabela 20.Statusi maksimal vjetor i vonesave dhe studimi me sjelljen e kredimarrësve ndaj pagesës së kredisë (n=203)burimi autorja 125

129 Të mirë Jo të mire Vonesat max vjetore Klientët % Klientët % Klientët totalë % % ref A.0-30 ditë B ditë % C. 60+ ditë Pa histori krediti Totali % % % 0.00% Klientët që paraqesin një vonesë më të madhe se 30 ditë gjatë vitit të kaluar kanë sjellje të keqe Analizojmë variablin e tipi i kreditit dhe shohim se kreditë për banim dhe ndërtim të shtëpive që kanë marrë kredimarrësit kanë sjellje të mirë, e cila është në përputhje me atë që pritet. Përveç kësaj, sjellja e mirë pritet nga kreditë për punë, kapital dhe aseteve fikse, të tilla siç shihet dhe në tabelën e meposhtme. Kështu shohim se tipi i kreditit asete të patundëshme, kapital pune dhe strehimi përbëjnë tipin e kreditit ku kredimarrësit kanë sjellje më të mirë. Përkatësisht 4, 27 dhe 12 rreth 45 kredimarrës ku jo të mirë kemi përkatësisht 13 të tillë: Tabela 21.Faktori tipi i kreditit dhe studimi i sjelljes kredituese (n=203)burimi autorja Tipi i kreditit Të mirë Jo të mira Klientët % Klientët % Klientët totale % % ref Asete te patundshme Bujqesi Page Kapital për pune Tregti % Strehim % % Manaxhim Punësim % Blegtori Investim % % % -6.66% Personale Shërbim Jo te dhena Të parshkruara Totali % % % 0.00% Tabele 22 Intervali i scorimit dhe segmentizmi i huamarrëseve për PK (n=203), Autorja 126

130 KLIENTËT TOTALI % TË MIRA INTERVAL I SKORIMIT % JO TË MIRA % > NE % % % % % % TOTALI % % % Shpërndarja kredimarrësve sipas nivelit të skorimit Duke iu referuar të gjitha analizave të mësipërme fillojmë shpërndarjen në një tabelë referuar PK të përcaktuar me nivele përkatësisht sipas kësaj ndarjeje në intervalin e skorimit duke filluar nga , , , , , , , , , Kjo shpërndarje tregon se përqindja e kredimarrësve të mirë rritet me rritjen e shënuar. Kredimarrësit në intervalin e parë (më të ulët se 560) kanë një probabilitet prej 55,58% për të qënë klientë të këqij (probabilitet të lartë të shkaktohen në një vonesë më të madhe se 30 ditë); ndërsa klientët në intervalin e fundit (më shumë se 985), kanë vetëm një probabilitet prej 10.91% për të qënë klientë jo të mirë. Vlerësimi i PK dhe vendosja e pragut që bën diferencën e kredimarrësve të mirë dhe jo të mire (pika e cut-off-it). Dy format e Cut-off-it mund të përcaktohen, ku refuzime automatike ose miratimet do të kryhet në përputhje me nivelin e riskut për moskthim kredie nga çdo aplikant për institucionin dhe duke marrë parasysh sjelljen me institucionin ose me institucionet. 127

131 Grafiku 14. Përcaktimi i pikës së cut-off-it (n=203) Autorja Duke iu referuar këtyre grupimeve nga gjetjet e duhura është e rëndësishme sepse krijon mundësi për të dizanjuar strategji të ndryshme për këto grupime dhe me sjelljet e tyre përkatëse.kur popullsia është e segmentuar në bazë të nivelit të saj të riskut në mënyrë specifike strategjitë mund të jenë të dizejnuara për çdo segment: Refuzimin automatik për ata klientë me një nivel shumë të ulët të PK; përkatësht ata kredimarrës që janë deri 560 pikë, dhe pikë Kredimarrës me një risk të lartë që bëjnë pjesë në pikësimin , , për këta kredimarrës kërkohen më tepër dokumentacion dhe garanci nëse duhet të mbajmë një nivel të ulët risku Kredimarrës me një risk tëulët për ata klientë me një nivel mesatar të riskut; përkatësisht në intervalet , Aprovim automatik ndërsa klientët me rezultat të lartë do të shpërblehet me miratim automatik të kredisë përkatësisht në intervalet, , Tabela 23. Vlerësimi dhe dizanji i strategjive të huadhënesve sipas pikësimit të krijuar në intervalet e mësipërme, auorja Te MIRAT te keq TOTALI INTERVAL I SKORIMIT KLIENTET% KLIENTET% KLIENTE % TO % NE % NE % NE % NE % NE % % NE % NE % NE %

132 ME TEPER SE % % % E-06 TOTALI % % % Te MIRAT te keq TOTALI INTERVAL I SKORIMIT KLIENTET % KLIENTET % KLIENTE % TO % NE % NE % NE % NE % NE % % 761 NE % NE % NE % ME TEPER SE % % % TOTALI % % % REFUZIM AUTOMATIk KLIENTE ME NJE RISK TE LARTE KLIENTE ME NJE RISK TE ULET APROVIM AUTOMATIK Nëse pragu i PK është vendosur në intervalin e dytë, 18.51% e klientëve janë të refuzuar; Reduktimi i rrezikut, duke marrë parasysh vetëm këtë interval është reflektuar nga një 29% të klientëve të këqij. Në të njëjtën mënyrë përqindja e kredimarrësve jo të mirë brenda miratimeve automatike do të jetë 12.46%, 33.34% e popullsisë. Shperndarja kumulative si më poshtë: Tabela 24 Shpërndarja kumulative rritëse dhe zbritëse. autorja Te MIRAT INTERVAL I SKORIMIT KLIENTËT % KLIENTËT % TO NE NE NE NE NE % % 129

133 761 NE NE % NE ME TEPER SE % 10.91% 3.43% TOTALI 69.83% 30.17% % Shpërndarja akumulative zbritëse Shpërndarja akumulative zbritëse INTERVAL I SKORIMIT TË MIRA % JO TË MIRA % MË TEPËR SE NË NË NË NË NË % % 612 NË NË % NË TO % 30.17% % Duke iu referuar këtyre të dhënave bëjmë një shpërndarje kumulative rritëse dhe zbritëse dhe shohim shpërndarjen maksimale midis të mirave dhe jo të mirave e njohur si KS, për këtë model marrim një KS 31.62%, duke njehsuar nëse vlerat janë normalisht shpërndarë përmes pikësimit Rezultatet e modelit parashikues Rezultatet e regresionit logjistik tregojnë se modeli është statistikisht i rëndësishëm (në një nivel të rëndësisë 0,05).Përveç kësaj,variablat e mëposhtme të përdorura janë statistikisht të rëndësishme në parashikimin e riskut të kredisë.statusi i llogarisë rrjedhëse, kohëzgjatja, historia e kreditit, qëllimi, debitorë të tjera / garantues, norma e këste në përqindje e të ardhurave të disponueshme, llogari kursimi / bono, vite punësimi, etj. Tabela 25:.Intervali i skorimit INTERVALI I SKORIMIT TOTAL INDEKS

134 TOTAL % Dizenjimi i strategjive për grupimi e klientëve në shërbim të biznesit Popullsia është e segmentuar sipas rezultatit që merret për vonesat në pagesa. Nga ky segmentim, i popullatës mund të kalojmë në disa segmentime popullate për të dizanjuar strategjitë. Këto grupime kemi në përmirësime të grumbulluara të përcaktuara, si parandalim i vonesave dhe ri-aktivizim të kredimarrësve ndërmjet marketingut. Tabela 26: Dizanji i strategjive ndarja ne grupe më strategji të ndryshme për të zgjeruar dhe përmirësuar bazën e huadhenësve,autorja 131

135 Permbledhje e perpunimit te database konsistojne ne disa gjetje: 1. Mosha 50 vjeç e lart janë kredimarresit më të mirë. 2. Seksi femer është kredimarrës i mirë 3. Kredimarrësit me një shtëpi janë kredimarrës të mirë 4. Kredimarrësit me vonesat nga 0-30 ditë si dhe kredimarrësit me vonesat maksimale vjetore nga 0-30 ditë janë kredimarrësit më të mirë REZULTATET E MARRA NGA ANALIZA Disa pyetjeve kërkimore të situatës së bankave të nivelit të dytë të cilat i japin përgjigje pyetjes të ngritur më sipër që do na ndihmojnë në punën tonë që synonin të nxjerr në pah problematikat me të cilat ndeshen bankat gjatë procesit të kreditimit si dhe masat për planifikimin që do ndërrmirren në të ardhmen për menaxhimin sa më të mirë të situatave jo të pëlqyeshme. Rrjedhimisht, u pa me vend të realizoheshin intervista për të kuptuar rolin e të tilla sistemeve në bankat që operojnë në sistemin bankar shqiptar dhe praktika të tjera të ndjekura nga bankat, në kushtet kur kreditimi po rritej me ritme të shpejta dhe menjehere me ardhjen e krizës se 2008 në Shqipëri, kreditimi filloi të ulej në mënyre drastike dhe kreditë e këqija të rriten me ritme të shpejta. A përdorin bankat programe apo sisteme software për vlerësimin e klienteve apo bizneseve? 132

136 Bankat nuk përdorin sisteme software të mirëfillta vlerësimi për klientët (me përjashtime të vogla), por shumica e tyre kanë ndërmarrë hapa në drejtim të përgatitjes të disa modeleve për vlerësimet e klientëve, përpara se të japin kredinë. Këto modele vlerësimi janë të organizuara në Excel apo Access dhe shërbejnë më tepër si pika orientimi për specialistët e kredisë dhe komitetet e kredisë që duhet të marrin vendimin nëse do ta miratojnë një kredi apo jo. Vetëm dy banka janë të pajisura me sisteme software për vlerësimin e huamarrësve, por ato ende i përdorin këto sisteme thjesht si këshillues të analistëve të kredisë, dhe jo si vendimmarrës apo përcaktues në proçesin e miratimit të kredisë. Kjo dukuri vjen si pasojë e faktit se bankat nuk mund t u besojnë rezultateve të gjeneruara nga sistemi për shkak të mungesës së besimit apo vërtetësisë në të dhënat që i jepen këtyre sistemeve. A janë të dhënat e mbledhura në mënyrë të saktë dhe kanë besushmëri për të gjeneruar modele të ndryshme që të vijne në ndihmë për bazën e klientëve kreditues? Duhet të ndërtohen këto sisteme të pështatura me shumë elementë specifikë (për shembull, peshat që i jepen në vlerësim industrisë ku operon biznesi) me kushtet e ekonomisë shqiptare pasi ato janë të përshtatura me kushtet e vendit ku operon banka mëmë. A eksiston nga bankat një orvajtje, nje objektiv i vënë nga bordet drejtuese për të mundur të krijoje vetë apo të huazojë nga banka mëmë modele vlerësimi për klientët për minimizim e rriskut në sektorin bankar? Mbi 50% e bankave kanë ndërmarrë hapa konkretë dhe janë munduar të krijojnë vetë apo të huazojnë nga banka mëmë modele vlerësimi për klientët, me baza Excel apo Access.Këto modele shërbejnë si baza të dhënash për klientët dhe për historikun e tyre me bankën, por njëkohësisht mund të gjenerojnë edhe vlerësime për situatën financiare të klientit dhe aftësinë paguese të tij.në përgjithësi, modelet e vlerësimit të përdorura nga bankat analizojnë elementë sasiorë (të ardhurat, raporte financiare, ekspozimin në sistem, aftësinë paguese të klientit etj), elementë cilësorë (aftësitë manaxheriale, industrinë ku operon, historikun me bankën, karakterin etj). Nga shumica e bankave që përdorin modele te ndryshme vleresimi, i kushtojnë një seksion të veçantë vlerësimit dhe analizës së kolateralit të lënë si garanci. Si rezultat i kësaj, objektivat kyçe në tranzicion për projektet e reja ndryshojnë nëpër dimensione të ndryshme. Ka pasur një debat aktiv mbi marrëdhëniet mes të madhësisë së bankave, pronësisë së bankave dhe kreditimit. Cila është rruga e përdorur për njohjen e individëve apo bizneseve SME (cfarë lloj të dhënash në mungesë në nivel kombëtar dhe gjithpërfshirës? Deri kohët e fundit bankat janë më të prirura për të financuar SME-të dhe individët, sepse ato janë më të përshtatshme për t'u angazhuar në kredidhënie "marrëdhënie" 128, një 128 Berger, Kayshap, dhe Scalise, 1995; Keeton,

137 lloj i financimit të bazuar kryesisht në informatat e "buta" 129 të mbledhura nga oficerët e kredisë në mënyrë të vazhdueshme, të personalizuar, përmes kontakteve të drejtpërdrejta me individët dhe bizneset si edhe kontakteve me komunitetin lokal në të cilin ata jetojnë/punojnë. Këto janë parë si rrugët që ndihmojnë në njohjen e klientëve, aplikues për kredi 130 në mungesë të të dhënave të tjera që mund të zotërohen në nivel kombëtar dhe gjithëpërfshirës.pra ka konsumatorë të cilët nuk trajtohen si klientë pasi ata nuk janë të përfshirë me anë të informacionit të tyre në bazën e klientëve që tashmë kanë një sasi dokumentash dhe janë të identifikuar Duke iu referuar zhvillimit të sistemit bankar dhe ekonomisë në Shqipëri, një rëndësi të veçantë vit pas viti merr vendosja e standardeve më të larta për të demonstruar efektet në lidhje me zgjerimin e tregut dhe ristrukturimet e suksesshme.por një boshllëk në marrjen e të dhënave të sakta çon në një informacion dhe një vendimarrje jo të saktë ndërkohë që ndryshimet në ambjentin e biznesit të kredidhënies ndryshon për cdo ditë. Si rrjedhim krijimi i një SIK do jetë në gjendje që me mbledhjen dhe analizimin e të dhënave të duhura të arrijë të krijojë një standard të domosdoshëm në sektorin e kredidhënies për individët dhe bizneset. Në kushtet e Shqipëris, PK si një produkt i SIK do të jetë i dizenjuar për të ndihmuar në menaxhimin e rreziqeve të kredidhënies, si edhe në fusha të tjera. Ai do të bazohet në një algoritëm që parashikon klasifikimin e aplikantit në të ardhmen si riskun e keq dhe të mirë të kredive duke njohur profilin e subjektit i cili i përket një mase homogjene të popullatës. Algoritmi derivon në përdorimin e një teknike të analizës shumëvariabëlshe që lejon identifikimin e karakteristikave të profilit dhe përcakton peshat për secilin huamarrës duke përcaktuar statusin nëse është mirë apo jo-mirë.një kredi është një transaksion ku individi/biznesi merr një sasi parash dhe angazhohet të kthej shumën e njëjtë në një datë të mëvonshme në një ose më shumë këste duke shtuar edhe shlyerjen e interesave. Disa subjekte (individë/biznese) kanë marrë kredi, disa janë refuzuar të tjerë do të aplikojnë në të ardhmen. Një veçori e subjekteve është homogjeniteti dhe është rrjedhojë e nevojave të subjekteve për shërbime financiare. Disa nuk shlyejnë kredinë, disa nuk paguajnë këstet për një periudhe të gjatë duke u bërë subjekt i zyrave të përmbarimit dhe si rrjedhim në shumicën e rasteve institucionet financiare humbin efektivitetin në të bërit biznes me klientët dhe si pasojë të tilla kredi quhen kredi të këqija dhe nga ana tjetër kufizohet mundësia për kredi të reja. Pra këtu shihet dhe rëndësia e PK me anë të menaxhimit sa më të mirë të të dhënave me anë të agjensive apo zyrave të të dhënave publike apo private duke e kthyer në një shërbim shumë të rëndësishëm sot me një ndikim direkt në shëndetin e sektorit bankar duke reduktuar rrezikun e kreditit e cila, siç u përmend tashmë, mund të çojë në shfaqjen e rrezikut për bankat. Bankat përdorin informacionin mbi sjelljen e klientëve të tyre në të kaluarën, në mënyrë që ata mund të parashikojnë sjelljen në të ardhmen 131. Po kështu rëndësia e PK qëndron në disa kolona kryesore si: 129 Te dhena te mbledhura ne menyre periodike dhe te vazhdueshme per te ndjekur konsumatorin dhe per ti bere ne cdo moment nje vleresim sa me real 130 Berger dhe Udell, 1996, dhe Strahan dhe Ëeston, 1996, studimet e rasteve për vendet në zhvillim 131 Miller MJ,2006, Hulumtimi i kryer në sektorin bankar të 34 ekonomive kombëtare 134

138 1. Të gjithë konsumatorëve dhe bizneseve u jep mundësinë për të krijuar historinë e tyre të kreditit dhe e përdorin atë si një pasuri në rrugën për të marrë kredi dhe duke shfrytëzuar shërbime të ndryshme financiare. 2. Institucionet shtetërore/subjekte juridike bëhen më të informuar në lidhje me nivelin e rrezikut të partnerëve të tyre dhe të klientëve të mundshëm, për të kërkuar më shumë informacion në lidhje me sjelljet e tyre të shlyerjeve të detyrimeve financiare. 3. Bankat dhe institucionet financiare janë të mbrojtura nga partnerët/klientët e tyre jo të mirë. KAPITULLI V NDËRTIMI I MODELIT SHQIPTAR ALBANIAN-SCORE PËR PK HYRJE Numri i faktorëve të përcaktuar në këtë model shtrohet si problem prandaj për këtë është realizuar një anketë, ku rreth 7 bankave të nivelit të dytë u është kërkuar që të përzgjedhin një sasi faktorësh nga 1 deri në 7 nga një listë faktorësh të gatshëmqe gjenden në shtojcën D. Rendesi ka si t i rendisim këta faktorë nga rëndësia që perceptojnë ne realitetin shqiptar..këta faktorë duhet të kenë karakteristika gjithëpërfshirëse për klientët individë, bizneset e vogla dhetë mesme si dhe korporatat.këta faktorë do të na çojnë drejt implementimit të një modeli që do të mund të konvertojë të gjithë historinë e kreditit në një numër të thjeshtë tre-shifror.huadhënësit përcaktojnë PK lidhur me riskun e kredisë duke ofruar norma më të larta apo më të ulta të interesit për aplikuesit e tyre. Një numër i derivuar statistikor si shprehje e vlefshmërisë 135

139 që konsumatori dëshiron një kredi apo një hua që përdoret pikërisht nga huadhënësi për lidhjet e tij me pagesën në të ardhmen. Sa me i lartë numri, aq më shumë vlen konsumatori dhe aq më pak risk do gjenerohet nga ky person në të ardhmen. Konsumatorët zakonisht mund të mbajnë rezultatet e tyre të kreditit të larta, pra nje pikësim të lartë të kreditit duke mirembajtur një historik te mire lidhur me pagesat e faturave në kohë. Një PK luan një rol të madh në vendimin e një huadhënësi për kredi dhe në çfarë kushtesh do te merret kjo kredi, në çfarë shume dhe në çfarë periudhe do të shtrihet. Gjatë dekadës së fundit, shumë nga bankat më të mëdha të botës kanë zhvilluar sisteme të sofistikuara në përpjekje për të krijuar një model për të parashikuar riskun e kredisë që përfshin aspekte të rëndësishme të kredidhënies. Modele të tilla përdoren për të ndihmuar bankat në vlerësimin e riskut në proçesin e kredidhënies duke bërë klasifikimin e bizneseve sipas kriterit gjeografik dhe produkteve, në baza cilësore dhe sasiore. MPK përdorin të dhëna të vëzhguara nga huamarrësit e përzgjedhur për të llogaritur mundësinë e dështimit apo për fitimit. Një MPK është Altman Z Score 132 Formula për të parashikuar falimentimin 133 është një formulë me shumë variabla dhe përfaqëson një diagnozë të fuqishme për matjen e gjendjes financiare. Modeli është zhvilluar nga autori më shumë se 30 vjet më parë dhe ende sot është nga modelet më të rëndësishme. Struktura financiare dhe raportet e kompanive të ndryshme variojnë në mënyrë të dukshme nga një shtet apo industri në një tjetër. 5.2 MODELI ALBANIAN-SCORE I APLIKUAR PËR KUSHTET SHQIPTARE Si mund ta përcaktojmë një Albanian-Score 134? Analiza e informimit kreditues mbledh informacionin e duhur dhe pastaj fillon kalkulimet Shtytjen pë të thënë idenë e një PK erdhi nga anketa e zhvilluar me njerëz profesionistë të niveleve të larta në banka po japim analizën e anketës që do të na çojë në renditjen e këtyre faktorëve të rëndësishëm të PK Analiza e anketës Objektivi kryesor i kësaj ankete është të japë një demostrim të rolit të bankës në ekonomi dhe veçanërisht funksionin e saj në çështjet e kreditimit duke përfshirë asetet, punonjësit, klientët e bankës dhe qëndrimin e tyre ndaj kredisë. Në përgjithësi roli i saj është që të tregojë rolin e madh të nevojës së bankës për të qëndruar afër konsumatorit dhe zakonet e kredimarrësve përmes experiencës së tyre. Japim kuptimin e PK dhe çfarë mund të përfitojmë për të. 132 The Altman Z-score 133 E. Altman (1968) 134 Nje model per pikesimin e kreditit ne kushte shqiptare duke iu referuar disa faktoreve te percaktuara dhe te dala si rrjedhoje e anketes me punonjesw te niveleve te larta te bankave. 136

140 Japim kuptimin e PK të SIK-ve dhe rëndësinë e krijimit të saj në në vendin tonë si një suport i fortë për njehsimin e PK dhe rankimin e tyre sipas këtij PK për njehsimin e normës se interesit. Për të arritur këtë janë intervistuar rreth 67 punonjës të lartë të bankave të nivelit të dytë (bankave tregtare) dhe Bankës Qëndrore etj, me anë të një ankete, duke iu referuar personave të selektuar në këtë formë pasi kanë njohuri për PK dhe mund të ndihmojnë në percaktimin e faktorëve më të rëndësishëm ne realitetin shqiptar.keta faktore jane te rendesishem dhe përdoren për të krijuar një MPK në kushtet shqiptare Çdo pyetje studimi është paraqitur më poshtë me përgjigjet e anketës me peshën e ponderuar ten je kompioni 67 punonjës të lartë në sistemin bankar. Është bërë një shpërndarjë ku për rreth 16 banka janë marrë mesatarisht 4 punonjës në nivel të lartë hierarkie. Gjithashtu është ruajtur një shpërndarje gjeografike duke iu referuar dendësisë më të lartë gjeografike të popullatës në qytetet kryesore si Tirana, Elbasani, Fieri, Vlora, Durrësi dhe Shkodra. SEKSIONI I PARË NJOHJA ME KONCEPTIN. I referohet një kampioni prej 67 personash që kanë njohuri bankare apo punojnë në sistemin bankar në Shqipëri. ANALIZA E SEKSIONIT 1 1- Njohja me konceptin për PK sipas pyetjeve të cilat janë listuar në këtë seksion për të analizuar fillimisht 4 pyetjet e para të cilat japin një njohuri të mirë mbi këtë koncept. Kështu nga 67 të anketuarit 24 prej tyre e njihnin dhe kishin informacion e shprehim në mënyrë tabelare dhe grafike. Tabela 27. Njohuritë mbi konceptin e PK (n=67), burimi autorja Nr Punonjës në banka të nivelit të dytë Punonjës në Bankën Qëndrore të Shqipërisë Total /nr 20 4 Total / % 83% 17% Meqënëse nga kampioni ynë prej 67 personash kaluam në atë të 24 personave fillojmë analizimin e seksionit të parë mbi përdorimin e këtij instrumenti pra PK. Nga analizimi i dy pyetjeve në këtë pjesë të seksionit të parë morëm përgjigjet si më poshtë : 137

141 Tabela 28. Njohuritë mbi përdorimin e PK (n=67), burimi autorja Nr Punonjës në banka të nivelit të dytë Punonjës në Bankën Qëndrore të Shqipërisë Total /nr 23 1 Për vendimmarrjen në proçesin e kreditimit të individëve apo sme ve, A përdorni metoda për PK?. Morëm një përgjigje po nga të anketuarit. Nëse po, përdorni programe kompjuterike për automatizimin e proçesit të vlerësimit të kredive. Kësaj pyetje iu përgjigjën të gjithë me po, Fillojmë analizën e anketës për funksionimin dhe rëndësinë e këtij instrumenti pra PK verejmë dhe marrim në konsideratë 24 personat më lart që e njihnin dhe nuk e përdornin Tabela 29 Njohuritë mbi rëndësinë dhe funksionimin e PK (n=67), burimi autorja Nr Punonjës në banka të nivelit të dytë Punonjës në Bankën Qëndrore të Shqipërisë U shërben konsumatorëve 12 3 U shërben bizneseve 16 4 U shërben bankave në sektorin bankar 20 4 I shërben ekonomisë Shqiptare 17 3 Duke iu përgjigjur pyetjeve të mëposhtmë shohim se të gjithë të anketuarit janë të ndërgjegjshëm se ky instrument PK është i nevojshëm për sistemin bankar dhe institucionet kredidhënëse jo-banka. Kurse për të ardhur tek pyetjet e tjera ata kanë një qasje si në tabelën më lart: P16. Nëse aktualuisht nuk përdorni PK, a e mendoni si të mundshme për ta përdorur në muajt e ardhshëm? Tabela 30. Rëndësia e përdorimit të PK (n=67), burimi autorja Pergjigjet Punonjës në banka të nivelit të dytë Punonjës në Bankën Qëndrore të Shqipërisë 138

142 Po Jo 25 8 Totali P17. Si e mendoni përdorimin e PK si mundësi në përdorim më të gjerë në Shqipëri dhe çfarë hapash mund të përdorim deri në përdorim të gjerë të këtij instrumenti ndihmës të kredisë. Përgjigje e hapur secili jep mendimin e tij. Nga analizimi i të dhënave marrim një informacion të vlefshëm nga 24 personat që kishin njohuri mbi këtë koncept si dhe si mund të përdoret ai kushtet Shqiptare. Gjetjet e përdorimit të PK Tabela 31. Përdorimit të PK (n=67), burimi autorja Rekomandimet % Krijimi I SIK 25% Implementimi I brendshëm 42% Marrja përsipër nga banka Qëndrore 6,2% Krijimi I lidhjeve me eksperiencën evropiane dhe atë botërore 12% Zgjerimi I rregjistrit të kredive në bankën e Shqipërise 4,8% Totali 100% P18. Për çfarë arsyesh më poshtë banka juaj nuk përdor PK? Morëm një rezultat të tillë: Tabela 32. Arsyeja e mos-përdorimit të PK (n=67), burimi autorja Arsyet per mos përdorjen e PK Bankat Mungesa e besimit në rezultatet e kreditit. 27 Volum i vogël i kredive. 12 rezistenca ndaj klientit. 5 Shpenzimet 8 Të tjera 15 Totali 67 ANALIZA E SEKSIONIT II 1-Ndër faktorët që pengojnë suksesin në proçesin e vlerësimit të riskut të kredisë, cilin vlerësoni më ndikues? 139

143 Ju lutem përdorni vleresimin tuaj nga 1 deri 5. Tabela 33. Rankimi i faktorëve që ndikojnë në PK sipas anketes(n=67) Faktorët Vlerësimi Totali i vlerësimit shkalla e trainimit dhe eksperienca e analistëve të kredisë 4 5 subjektivizmi në vendim marrje që shkaktohet nga metoda e përzgjedhur 3 5 Periudha e historikut të kreditit 5 5 Aftësitë e oficerëve të kredisë 4 5 saktësia e të dhenave financiare dhe jo financiare nga biznesi apo individi 5 5 Historiku i pagesave, 5 5 Shuma totale që i detyrohen individet apo bizneset huadhenesit (bankat) 3 3 Llojet e krediteve të hapura 2 5 Përqindja e totalit të balancës së mbetur me balancën totale për te gjitha llogaritë e hapura dhe të raportuara në 12 muajt e kaluar 2 5 Kreditë e reja 2 5 Mosha e huamarrësit 3 5 Llogari rrjedhëse e huamarrësit(ak) 2 5 Gjinia e huamarrësit 3 5 Të ardhurat bruto 5 5 Bilanci mesataree punësimit huamarrës më AK 2 5 Statusit martesor 3 5 Percaktimin e kredisë varur në familje ose me vonesat 3 5 niveli i strehimit 3 5 Numri i pagesave në vit 3 5 Kolateral / garanci 4 5 Totali i numrit të problemeve në një kredi

144 Duke iu referuar rezultateve më sipër shohim se shumë prej faktorëvë i rezauruam në analizën e mëparshme kështu meqë futen ne variablat social në analizuam dhe erdhën në disa qasje për këta faktorë më në detaje.kështu në analizën e mëposhtëmë do të marrim parasysh faktoret të cilët morën vlerësimin maksimal 5 më lart i rredhtojmë këta faktorë si më poshtë. Duke selektuar një numer faktorësh që dolën u kërkua përsëri që të bëhëj e mundur ti rendisin sipas rëndësisë dhe peshës që zënë në total.kështu nga përgjigjet që morëm për faktorët më poshtë kalojmë në këtë rezultatet: Tabela 34 Selektimi i faktorëve sipas pyetsorit për rëndësinë e ndikimit në PK qe do te perdoren per zhvillimin e modelit (n=67) FAKTORËT KRYESORË PËRQINDJA Historiku i pagesave 33% Shuma totale që i detyroheni 14% Periudha e historikut të kreditit 26% Llojet e krediteve të hapura 17% Kreditë e reja 1% Përqindja e totalit të balancës së mbetur me balancën totale për te gjitha llogaritë e hapura dhe të raportuara në 12 muajt e kaluar 4% Totali i numrit të problemeve në një kredi 5% Totali 100% 2-Kush është burimi për përdorimin e PK? Për të analizuar këtë pyetje të seksionit të dytë po japim rezultatet e anketës si më poshtë Tabela 35. Burimi i përdorimit të PK (n=67) Burimet e PK Banka zhvillon një MPK të vetin 16 Banka zhvillon një MPK me ndihmën e burimeve të jashtme 8 Banka zhvillon një MPK që suplementon pikët nga SIK 0 Bankat zgjedhin një MPK nga SIK 0 Të tjera

145 Totali 67 Renditni më poshtë rëndësinë në vendimin përfundimtar të kredisë ku PK është vetëm pjesë e proçesit të evaluimit të kredisë (1 = shumë e rëndësishme; nëse një faktor nuk konsiderohet i rëndësishëm lëreni bosh) Rankoni rëndësisë e faktorëve të mëposhtëm në një vendosje për kredi për bizneset Nga analizimi i faktorëve bëjmë një renditje sipas rëndësisë.sipas rankimit nga analiza e anketës marrim si më poshtë Tabela 36. Rankimi i faktorëve që ndikojnë për pikësimit të kreditit (biznese )(n=67) Cilësia e kolateralit 1 Cash flow i biznesit 1 Personi garantues 0 Vlera neto e biznesit 0 Pikësimi i kreditit 0 Të tjera 0 4-Për secilin prej qëllimeve mund të përdoret PK? Po analizojmë më poshtë ku ky instrument mund të ketë përdorim të gjerë. Rezultatet po i vendosim në një tabelë si më poshtë : Tabela 37, Qëllimet e përdorimittë PK Alternativat e përdorimit të PK Frekuenca Marketing produkte kredie të biznesit të vogël 12 Marketing produkte shërbime jo kredie për biznesin e vogël 9 Evaluimi periodik i kredive ekzistuese 4 Risku bazuar në çmimin e kredisë 14 Në sigurime 10 Nga punëdhënësit 10 Të tjera 8 142

146 Një numër i madh variablash përcaktohet në bazë të rëndësisë së tyre specifikohen me një peshe të caktuar në përqindje.një shpërndarje për konsumatorin dhe huadhënësin.që gradualisht grupohen nga (Scorecards) duke iu referuar faktorëve që ndikojnë në Albanian-Score dhe kemi present këtu 7 faktorëtë tillë të pranishëm. Të cilët rezultuan nga seksioni i dytë i anketës për faktorët më të rëndësishëm që duhet të jënë të pranishëm në modelin përshtatur me realitetin shqiptar. 5.4 MODELI PIKËSIMIT TË KREDITIT ALBANIAN-SCORE Figura 10.Renditja e PK në një Albanian Score, burimi autori Duke iu referuar rëndësisë së madhe të përdorimit të PK në botë dhe funksionimin dimensional në ditët e sotme ka ardhur momenti që ky vleresim krediti të bëhet i prekshëm edhe për ne, për bankat tona, dhe përdorimi i tij ne fusha të gjera duke përdorur dhe zhvillimet e mëdha të teknologjisë. Ne u njohëm me shume koncepte të reja për kushtet tona evidentuam rëndësinë e PK, modelet e shumta që përdoren si dhe karakteristikat të cilat në kushtet tona i shohim si me të rëndesishmet.nga analizimi i pyetsorit orientohemi më mirë në anën konsumatore apo të biznesit të vogël.duke iu referuar intervistave të shumta, kalkulimeve vijmë me idene se karakteristikat që mund të përdoren përzgjidhen ato që mund të japin një impakt dhe orientim në kredimarrjen konsumatore dhe te bizneseve. Faktorët që përdoren janë marrë nga analiza e Anketes (seksioni I II)duke ndërtuar një model të thjeshtë për kushtet shqiptare i quajtur Albanianscore.Për faktorët e analizuar në anketë ndahen në 5 kategori të përcaktuar si më të rëndësishmit nga përzgjedhja e bankave të nivelit të dytë.përcaktojmë peshën në varësi të rëndësisë që kanë këta faktorë në përshtatje me realitetin shqiptar. Po rreshtojmë 7 faktorët në grafikët e mëposhtëm : Tabela 38. Faktorët e modelit Albanian-Score,me pasha te ponderuara burimi autorja 143