Содержание к диссертации
Введение 3
1. Теоретические и методические основы управления кредитными рисками
регионального банка 12
1.1. Региональный банк как оператор экономической политики региона 12
L2. Сущность и проблематика управления кредитными рисками 14
1.3.. Мониторинг кредитоспособности объектов кредитования в системе
управления кредитными рисками: 23
Выводы 46
2. Методические подходы к применению скоринг-системы с целью
минимизации кредитного риска 48
2.1. Методы анализа финансово-экономического состояния предприятий-
заемщиков . 48
2.2. Скоринг как метод оценки кредитного риска. 62
2.3. Построение структуры объектно-ориентированной базы данных на
основе методов классификации заемщиков регионального банка. 79
Выводы. 87
3. Моделирование и алгоритмизация скоринг-анализа кредитоспособности на
основе нейронных сетей и инструментальной системы 89
Нейронные сети как основа моделирования процесса скоринг-анализа 89
Оптимизация распределения кредита между несколькими клиентами в
условиях ограниченного кредитного ресурса 104
Инструментальная система скоринг-анализа: обобщенный алгоритм функционирования, объектно-ориентированная база данных и графический интерфейс 110
Апробация, инструментальной, скоринг-системы в региональном банке. 128
Выводы 132
Заключение. 134
Список использованных источников 137
Приложение: 1. Документы, подтверждающие внедрение результатов
диссертационного исследования. 145
Приложение 2. Исходный текст модуля управления распределением кредита 147
Введение к работе
Актуальность темы.
Динамичность развития региона невозможна без наличия на его территории региональных банков, застрахованных от высокорискованных финансовых вложений, в том числе за счет создания систем, позволяющих адекватно оценивать потенциал кредитуемых предприятий и проектов.. Большинство программ: по развитию региона финансируется в настоящее время из местного бюджета с привлечением средств региональных банков. Эффективность проводимых в регионе мероприятий напрямую зависит от своевременного планового финансирования с последующим жестким мониторингом проектов и контролем промежуточных результатов. Данная функция под силу устойчивым региональным банкам, напрямую заинтересованным в наличии в регионе динамично развивающихся предприятий как своей потенциальной базы для реализации дальнейшей стратегии своего развития.
Вместе с тем, наличие в регионе устойчивых банков, осуществляющих помимо инвестирования в региональные программы пополнение оборотных средств предприятий, способствует повышению инвестиционной привлекательности региона в целом, укреплению финансового состояния предприятий и, как следствие, собираемости налоговых платежей. При управлении данными процессами главная задача - уменьшение рисков при взаимодействии предприятий и региональных банков.
Необходимость восполнения дефицита средств в хозяйственном обороте1 реального сектора экономики с помощью банковского кредита в условиях неустойчивого финансового состояния объектов кредитования представляется на современном этапе одной из ключевых проблем, успешное решение которой в значительной мере влияет на эффективность функционирования российской экономики в целом. В этой связи высокую актуальность приобретают вопросы;
минимизации рисков, связанных с размещением или привлечением кредитных ресурсов.
Важным фактором принятия финансовых решений является то, что кредитные риски, принимаемые на себя банками в процессе кредитования клиентов, напрямую связаны с рисками, которым подвергаются их клиенты. Существуют тесные причинные связи между кредитными рисками банков и финансовыми рисками их клиентов. Для развития любого региона минимизация рисков, возникающих в процессе деятельности предприятий, является одной из приоритетных задач, решение которой обеспечивает уровень его инвестиционной привлекательности и, как следствие, динамику его развития.
Совокупность факторов, обеспечивающих инвестиционную активность в регионе - близость к деловому центру России, огромный промышленный потенциал, высококвалифицированные кадровые ресурсы, благоприятная политическая обстановка, высокая динамичность развития малого предпринимательства и так далее, обязательно дополняется еще одним показателем - возможностью предприятий выбирать оптимальные для своего развития программы кредитования.. Сочетание минимума риска и оптимального объема привлеченных кредитных ресурсов является основной задачей финансового менеджмента предприятия любой формы собственности.
Эффективность региональных программ по созданию благоприятных для предприятий условий доступа к кредитным ресурсам зависит от возможности предприятий, и, прежде всего малых, пользоваться инструментами по оценке: собственной кредитоемкости и реальной потребности в кредитных ресурсах. Такие системы позволяют минимизировать кредитные риски предприятий и, как следствие, избегать угрозы банкротства региональным банком.
В мировой практике определились два основных метода оценки; риска кредитования, которые могут применяться как отдельно, так и в сочетании друг с другом: субъективное заключение экспертов или кредитных инспекторов; автоматизированные системы скоринга.
Для оценки кредитного риска производится анализ кредитоспособности: заемщика, под которой в российской банковской практике понимается способность юридического или физического лица полностью и в срок рассчитаться по своим долговым обязательствам. В западной банковской практике кредитоспособность трактуется как желание, соединенное с возможностью своевременно-погасить выданное обязательство. Основная задача скоринга заключается не только в том, чтобы выяснить, в состоянии клиент выплатить кредит или нет, но и степень надежности клиента. Иными словами, скоринг оценивает, на сколько клиент creditworthy, то есть насколько он «достоин» кредита.
Скоринг представляет собой математическую или статистическую модель, с помощью которой на основе кредитной истории «прошлых» клиентов. банк пытается определить, насколько велика вероятность, что конкретный потенциальный заемщик вернет кредит в срок. В упрощенном виде скоринговая модель представляет собой взвешенную сумму определенных количественных характеристик. В результате формируется интегральный показатель (score) и чем он выше, тем выше надежность клиента. Другими словами, банк на основе данного показателя может упорядочить своих клиентов по степени возрастания кредитоспособности..
Следует отметить, что в известных скоринг-системах средства управления кредитными рисками реализуются, в основном, математическими и инструментальными компонентами, обеспечивающими; получение объективной оценки и прогнозирование, с той или иной степенью точности, уровня кредитоспособности конкретного заемщика. При этом практически отсутствуют средства оптимального распределения ограниченного финансового ресурса, с целью получения максимального эффекта - возврата максимального объема денежных; средств с минимальным риском. Кроме того, не принято рассматривать ско-ринг-системы в качестве доступного инструмента предприятия для оценки собственной кредитоемкости с целью выбора оптимальной программы кредитования.
Таким образом, актуальность темы диссертационной работы обусловлена:
созданием условий для развития на территории региональных банков,
застрахованных от высокорискованных финансовых вложений и выступающих
в качестве операторов экономической политики в регионе;
5 необходимостью дальнейшего совершенствования математических и инструментальных средств анализа и прогнозирования уровня кредитоспособности объектов кредитования как методической основы управления кредитными рисками, а также создание специальных инструментальных систем управления кредитными рисками, направленных на оптимальное распределение финансовых ресурсов региональных банков с помощью скоринг-систем.
Работа выполнена в рамках одного из основных научных направлений Воронежского государственного университета. "Система управления экономикой; формирование и развитие".
Цель работы и задачи исследования.
Целью работы является обоснование динамики развития на территории региона региональных банков под единым стратегическим руководством как операторов экономической политики региона, а также разработка математических и инструментальных систем управления кредитными рисками, реализующих методы прогнозирования потенциального уровня кредитоспособности объектов кредитования в рамках оптимального распределения: ограниченных финансовых ресурсов, повышающих эффективность и качество функционирования скоринг-систем.
Для реализации поставленной цели в работе определены и решены следующие основные задачи:
определение роли и политики регионального коммерческого банка как оператора экономической политики в регионе;
осуществление анализа проблематики управления кредитными рисками, а также методов моделирования и анализа кредитных рисков предприятий различных форм собственности и регионального коммерческого банка;
сопоставление применяемых на практике количественных показателей анализа финансовой деятельности объектов кредитования с точки зрения объективности оценки финансово-экономического состояния;
разработка модели скоринг-анализа кредитного риска в условиях неопределенности;
разработка модели прогнозирования уровня кредитоспособности объектов кредитования на основе аппарата нейронных сетей;
алгоритмизация задачи управления кредитными рисками, как задачи оптимального распределения ограниченного кредитного ресурса;
доработка средств специального программного обеспечения инструментальной скоринг-системы управления кредитными рисками, а также проведение их апробации в реальных условиях коммерческого банка.
Объект исследования.
Возможности территориального регионального банка как оператора экономической политики в регионе, а также кредитные риски и инструментальные методы управления ими, в частности, средства управления ими в рамках ско-ринг-систем.
Предмет исследования.
Региональный банк и его возможности в вопросах кредитования предприятий, а также математические и инструментальные методы прогнозирования уровня кредитоспособности объектов кредитования и оптимального распределения ограниченного финансового ресурса.
Научная новизна.
В работе получены следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:
определена роль регионального коммерческого банка; как оператора экономической политики в регионе;
введено понятие о региональном риске как о корректирующем показателе при определении кредитного риска;;
предложено формализованное описание процесса управления кредитными рисками, положенное в основу модели скоринг-анализа, позволяющей минимизировать интегральные потери в условиях неопределенности;
модифицирована модель скоринг-анализа для обеспечения комплексной оценки уровня кредитоспособности для заданного множества объектов кредитования и оптимального распределения ограниченного финансового ресурса;
модель прогнозирования уровня кредитоспособности потенциальных
заемщиков, отличающаяся реализацией аппарата нейронных сетей, адаптиро
вана для регионального банка;
предложена оптимизационная модель управления кредитными рисками, позволяющая обеспечить возврат максимального объема денежных средств с минимальным риском;
доработано специальное программное обеспечение инструментальной скоринг-системы управления кредитными рисками.
Теоретической и методологической основой исследования послужили положения и выводы, сформулированные в трудах отечественных и зарубежных экономистов в области финансового и банковского менеджмента, моделирования экономических процессов, анализа финансово-экономической деятельности объектов кредитования.
Методологический инструментарий исследования базируется на системном методе познания, который обеспечивает комплексный и объективный характер его проведения.
При решении поставленных задач в диссертационной работе использованы современные методы теории экономико-математического моделирования,
дискриминантного анализа, дискретного программирования, а также кластер-анализа.
Информационной базой исследования послужили, организационная структура коммерческого регионального банка, данные бухгалтерской и финансовой отчетности предприятий-заемщиков Центрально-Черноземного банка Сбербанка России.
Практическая ценность работы состоит в следующем:
предложен комплекс моделей и инструментальных средств, позволяю
щий организовать эффективное управление кредитными рисками как со сторо
ны предприятий, так и со стороны региональных банков;
применение инструментальных средств позволяет предприятиям, претендующим на получение кредитных ресурсов, произвести адекватную оценку собственной кредитоемкостих целью выбора оптимальной программы кредитования;
использование данного комплекса в рамках конкретной скоринг-системы позволяет осуществлять оперативный объективный анализ и прогнозирование уровня кредитоспособности потенциальных объектов кредитования в условиях неопределенности, а также оптимальное распределение ограниченных финансовых ресурсов с максимальным эффектом.
Реализация и внедрение результатов работы.
Основные теоретические результаты работы реализованы в виде специального программного обеспечения скоринг-системы управления кредитными рисками и получили практическую апробацию в реальных условиях Центрально-Черноземного банка Сбербанка России.
Апробация работы.
Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на Всероссийском научно-практическом семинаре "Стратегический маркетинг" (Воронеж, 2001); Международной научно-практической конференции "Экономика, организация и управление инновационными и инвестиционными процессами на предприятиях и в регионе" (Новочеркасск, 2002); Всероссийской конференции "Интеллектуальные информационные системы" (Воронеж, 2002); VIII Международной открытой научной конференции "Современные проблемы информатизации в непромышленной сфере и экономике" (Воронеж, 2003); Региональной научно-технической конференции "Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве" (Воронеж, 2003).
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 9 научных работ, в том числе 4 без соавторов. В работах, опубликованных в соавторстве, соискателем предложены: в [5] - методы сбора информации и система оценочных показателей; в [6, 7] - оптимизационные: модели применения скоринг-процедуры при ограниченных финансовых ресурсах; в [8] - подсистема принятия решения о выделении кредита; в [9] - постановка задачи управления кредитными рисками в условиях неопределенности.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений. Основная часть работы изложена на 136 страницах машинописного текста, содержит 25 рисунков и 16 таблиц. Список литературы включает 106 наименований.
Основное содержание работы:
Во введении обоснована актуальность темы диссертации, определены цель и задачи исследования, приведены результаты, составляющие научную новизну и практическую значимость работы.
В первой главе с системных позиций проанализирована роль регионального банка как оператора экономической региональной политики, осуществлен анализ проблематики управления кредитными рисками, а также методов мониторинга и анализа кредитоспособности объектов кредитования. Сформулированы цель работы и задачи исследования.
Во второй главе подробно рассмотрены вопросы применения скоринга при оценке кредитоспособности предприятий; Дана подробная характеристика скоринга как метода оценки и прогнозирования кредитных рисков. Проанализированы проблематика скоринг-анализа, методы классификации объектов кредитования, методы построения объектно-ориентированных баз данных, составляющих информационное обеспечение алгоритмов принятия решений.
Третья глава посвящена алгоритмизации скоринг-анализа кредитоспособности предприятий на основе нейронных сетей. В частности, проведен анализ возможностей нейронных сетей при построении модели предприятия как потенциального клиента банка, а также вопросов обучения сети Кохонена для условий классификации объектов кредитования. Кроме того, приведены алгоритмы оптимального распределения ограниченного кредитного ресурса между несколькими клиентами, алгоритмы функционирования инструментальной ско-ринг-системы, а также осуществлен выбор среды разработки сервера баз данных и их структуры. Рассмотрены средства специального программного обеспечения инструментальной скоринг-системы управления кредитными рисками, а также результаты практической апробации в реальных условиях коммерческого банка.
