Аналіз прибутковості фінтех-мікрокредитування: застосування розширеного інструментарію Whale curve

Автор(и)

  • Андрій Борисович Камінський Національний університет «Києво-Могилянська академія», Ukraine
  • Олексій Вікторович Петровський Національний університет «Києво-Могилянська академія», Ukraine https://orcid.org/0000-0003-0254-5752

DOI:

https://doi.org/10.18523/2519-4739.2023.8.1.61-70

Ключові слова:

фінтех, споживче кредитування, payday кредити, аналіз дохідності споживачів, Whale curve, сегментація, аналіз чутливості

Анотація

Фінтех активно розширює свою діяльність за різними напрямами в сучасній фінансовій системі. Одним із таких напрямів є розвиток споживчого кредитування, що формує важливий конкурентний чинник для банків та інших традиційних кредиторів. Моделі кредитування, які реалізуються фінтех-компаніями, мають низку принципових відмінностей від класичних. Статтю присвячено дослідженню моделі мікрокредитування фінтехом та аналізу прибутковості цієї моделі на основі розширеного інструментарію Whale curve, адаптованого до кредитування.
У статті модель мікрокредитування структуровано в три блоки: генерація доходів, система кредитного ризик-менеджменту та лідогенерація позичальників. Генерацію доходів розглянуто в межах підходу PDL (payday lending). Обґрунтовано методологічні складники застосування інструментарію Whale curve для кредитування. Першим складником є цілісна візуалізація співвідношення між ризиком і дохідністю кредитного портфеля мікрокредитування. Другим складником є використання двох підходів до застосування інструментарію Whale curve. Перший підхід ґрунтується на виборі як бази аналізу доходів від позичальників, а другий – на виборі як бази аналізу доходів від виданих кредитів. Третім складником методології є поділ кредитного портфеля на 4 сегменти: A, B, C, D. Це здійснено для обох підходів. Сегмент А характеризується для кредитора генерацією високої дохідності, сегмент B близький до нейтрального рівня дохідності, а сегментам С та D властивий негативний фінансовий результат різного рівня.
Аналіз, заснований на розробленій методології, дав змогу виявити низку закономірностей між ризиком і дохідністю як у розрізі сегментів A, B, C, D, так і в розрізі повторних кредитів. Аналіз проводився на основі даних декількох українських фінтех-компаній за 2 і 3 квартали 2021 року.
У межах методологічних складників у роботі було використано аналіз чутливості доходу на основі сценарного підходу. Було сформовано низку сценаріїв щодо змін характеристик кредитів і параметрів ризик-менеджменту. На цій основі змодельовано чутливість доходу до цих змін і проведено компаративний аналіз результатів.
Пропонована в статті методологія дає змогу запроваджувати оптимізаційний аналіз фінтех-мікрокредитування, визначати співвідношення між кредитним ризиком і дохідністю та обирати оптимальну стратегію підвищення дохідності кредитування.

JEL classіfіcatіon: G23, L25

Біографії авторів

Андрій Борисович Камінський, Національний університет «Києво-Могилянська академія»

Доктор економічних наук, професор кафедри фінансів Національного університету «Києво-Могилянська академія», професор кафедри економічної кібернетики Київського національного університету імені Тараса Шевченка

Олексій Вікторович Петровський, Національний університет «Києво-Могилянська академія»

Аспірант кафедри фінансів Національного університету «Києво-Могилянська академія»

Посилання

  1. Agarwal, R. R., Lin, C. C., Chen, K. T., & Singh, V. K. (2018). Predicting financial trouble using call data—On social capital, phone logs, and financial trouble. PLOS ONE, 13(2). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0191863
  2. Cornelli, G., Frost, J., Gambacorta, L., Rau, R., Wardrop, R., & Ziegler, T. (2023). Fintech and big tech credit: Drivers of the growth of digital lending. Journal of Banking & Finance, 148, 106742.
  3. Disney, R., & Gathergood, J. (2013). Financial literacy and consumer credit portfolios. Journal of Banking & Finance, 37(7), 2246–2254. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2013.01.013
  4. Financial Stability Board (FSB) and Committee on the Global Financial System (CGFS). (2017). FinTech Credit: Market Structure, Business Models and Financial Stability Implications.
  5. Gathergood, J., Guttman-Kenney, B., & Hunt, S. (2019). How do Payday Loans Affect Borrowers? Evidence from the UK Market. The Review of Financial Studies, 32(2), 496–523.
  6. Geniusee. (2021). The Impact of Fintech on the Future of Banks and Financial Services. https://geniusee.com/single-blog/fintechsimpact-on-the-future-of-banking-and-financial-services
  7. Global Fintech Investments Fell by $75 Billion Last Year, KPMG Says. (2023). https://www.consultancy.eu/news/8732/globalfintech-investments-fell-by-75-billion-last-year-kpmg-says
  8. Haeckel, S. H. (1999). Adaptive Enterprise: Creating and Leading Sense-and-Respond Organizations. Harvard Business School Press, Boston, MA.
  9. Hansen, E. T. (2022). What drives the demand for high-cost consumption loans? CEBI Working Paper Series No. 07/22.
  10. Harvard Business Review Analytic Service. (2019). In the Game: Traditional Financial Institutions Embrace Fintech Disruption. Pulse Survey. https://hbr.org/resources/pdfs/comm/mastercard/Fintech.pdf
  11. Helgesen, Ø. (2006). Customer segments based on customer account profitability. Journal of Targeting, Measurement and Analysis for Marketing, 14(3), 225–237. https://doi.org/10.1057/palgrave.jt.5740183
  12. Holman, M., Merrill, E., Zhang, J., & Dwan, R. (2018). Protecting Danish Consumers from the Hazards of Payday Loans. Worcester Polytechnic Institute.
  13. Kaminskyi, A., Nehrey, M., Babenko, V., & Zimon, G. (2022). Model of Optimizing Correspondence Risk-Return Marketing for Short-Term Lending. Journal of Risk and Financial Management, 15(12), 583. https://doi.org/10.3390/jrfm15120583
  14. Nguyen, Q. K., & Dang, V. C. (2022). The effect of FinTech development on financial stability in an emerging market: The role of market discipline. Research in Globalization, 5, 100105. https://doi.org/10.1016/j.resglo.2022.100105
  15. Social System Design Lab Washington University in St. Louis. (2010). A System Dynamics Approach to Understanding the Use of Banks and Alternative Financial Services in St. Louis. https://www.stlouisfed.org/-/media/project/frbstl/stlouisfed/Files/PDFs/Community%20Development/WashU-Social-Sciences-Design-Lab-Report-1-21-11.pdf
  16. Storbacka, K. (1998). Customer Profitability: analysis and design issues. In Proceeding of the 6th International colloquium in relationship marketing (pp. 124–144). University of Auckland.
  17. Wardrop, R., Zhang, B., Rau, R., & Gray, M. (2015). The European alternative finance benchmarking report. University of Cambridge. http://www.jbs.cam.ac.uk/index.php

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-10-23

Як цитувати

Камінський, А. Б., & Петровський, О. В. (2023). Аналіз прибутковості фінтех-мікрокредитування: застосування розширеного інструментарію Whale curve. Наукові записки НаУКМА. Економічні науки, 8(1), 61–70. https://doi.org/10.18523/2519-4739.2023.8.1.61-70