Введение к работе
Актуальность темы. В современных условиях наибольший научный интерес привлекают методы системного анализа. Все чаще системные исследования встречаются в экономике, а именно в деятельности банковских учреждений, так как именно это направление занимает одно из лидирующих мест по доходности.
Принимая во внимание сложившиеся обстоятельства на банковском рынке, в том числе кризис 2008 года, в связи с чрезмерным увеличением кредитного портфеля и как следствие этого роста угрозы неплатежеспособности банка, необходима разработка новых методов, позволяющих аналитикам принимать более взвешенные решения о возможности кредитования.
Внедрение методики в качестве информационной системы в банках позволит последним уменьшить количество принятых решений кредитными комитетами о выдаче потенциально невозвратных кредитов и как следствие этого сократится рост просроченной задолженности в будущем.
Разработка пошаговой методики применения многомерных методов, является серьёзным вкладом в развитие направления создания информационных систем в банковской сфере.
Применение предложенной методики возможно в различных сферах деятельности, в том числе в медицине, политике, биологии и других науках. Главным ее преимуществом является выявление скрытых знаний, предоставляя пользователю информацию в удобном графическом виде.
Степень разработанности темы. Вопросами развития методов системного анализа, в том числе комплексного применения многомерных методов шкалирования, регрессионного и кластерного анализа занимались К. Адачи, С. Цинца, М. Молинеро, Г. Ларраз, Л. Брейман, Д. Фридман, Ч. Стоун, Р. Олсон и др. В их исследованиях был применен системный подход к формализации проблемы, выбором эффективных методов и средств ее решения. Однако, в России вопросами системного анализа занимались только в части применения многомерных методов шкалирования, регрессионного и кластерного анализа независимо друг от друга.
Целью исследования является разработка методики применения многомерных методов шкалирования и кластеризации для определения латентных признаков кредитоспособности заемщика.
Задачи исследования.
Применение системного подхода с целью анализа имеющихся теоретических и практических техник, применяемых в банковской сфере.
Разработка методики пошагового выполнения статистических процедур с использованием методов многомерного шкалирования, кластерного и регрессионного анализа для оценки кредитоспособности заемщиков.
Апробация методики и её практическое применение на реальных данных заемщиков.
Отработка технологии первичной обработки, сбора и стандартизации первичных данных о заемщиках.
Оценка достоверности и практической значимости, полученных результатов, на основе данных о заемщике.
Научная новизна выполненного в диссертации исследования заключается в следующих результатах:
с помощью системного анализа, разработана пошаговая методика, позволяющая использовать многомерное шкалирование, кластерный и регрессионный анализ для оценки финансового состояния потенциальных заемщиков банка, в том числе реализован системный подход для выявления сильных и слабых сторон предприятий. Методика отличается от известных методов пошаговым применением статистических процедур и дает следующие преимущества:
применение кластерного анализа наряду с многомерным шкалированием позволило нанести на многомерную плоскость контуры, которые в свою очередь упрощают интерпретацию полученной многомерной карты;
совпадение результатов, полученных как с использованием кластерного анализа, так и с помощью методов многомерного шкалирования доказывает достоверность разработанной пошаговой методики;
применение регрессионного анализа наряду с многомерными методами шкалирования позволяет установить связь между положением исследуемого объекта и его характеристиками в многомерном пространстве;
Методика структурирования сложных систем практически апробирована на реальных данных предприятий Краснодарского края и рекомендуется к использованию при принятии решения банками о возможности кредитования компаний. Результаты, полученные с её помощью, совпали с данными о банкротствах, полученных из официальных источников информации по анализируемым организациям, что подтверждает эффективность методики.
Теоретическая значимость состоит в том, что расширен спектр методов анализа таких как модель Альтмана, Давыдовой-Беликова, Чессера и коэффициентный метод. Предлагаемая методика, позволяет прогнозировать экономическое развитие предприятия с большей долей вероятности, чем при использовании существующих методов анализа.
Практическая значимость. На основе принципов применения статистических многомерных методов предложена методика, позволяющая оперативно сделать вывод о возможности кредитования клиента банка. Так же методика позволяет выявить сильные и слабые стороны банка, тем самым, снижая потенциальные убытки, связанные с не возвратом кредитных средств. Главным преимуществом перед существующими методами финансового анализа является то, что внедрение предложенной методики полезно как для банков, так и для предприятий. Предприятиям – необходимо знать и давать правильную оценку своего бизнеса, правильно распределять долговую нагрузку, что позволит в дальнейшем получить дополнительное финансирование со стороны кредитных учреждений, а также определить свои сильные и слабые стороны по отношению к конкурентам. В свою очередь для банков, полученные результаты помогут сформировать качественный кредитный портфель и минимизировать риски, связанные с невозвратностью или несвоевременным погашением основного долга.
На основе предложенной методики создан макрос, разработанный средствами STATISTICA VISUAL BASIC, позволяющий автоматизировать процесс выполнения всех этапов методики, имеющих практическую ценность.
Методы исследования. В диссертационной работе используются методы теории вероятности и прикладной статистики, эконометрики, теории принятия решений в среде STATISTICA 8.0, в том числе с использованием языка STATISTICA VISUAL BASIC.
Реализация и внедрение результатов работы. Разработанная методика с использованием многомерного шкалирования и кластерного анализа для оперативного принятия решения использовалась в качестве модуля ранжирования компаний в Краснодарском Филиале ОАО «Банк Москвы».
Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладывались на III Международной научной конференции «Технические и технологические системы» (Краснодар, 2011 г.), на VIII Международной научно-практической конференции «Новости научной мысли – 2012» (Чехия, Прага, 2012 г.), на кафедре «Информационных систем и программирования» ФГБОУ ВПО «Кубанский государственный технологический университет» (февраль, 2013 г.).
Основные положения, выносимые на защиту:
системный подход с использованием многомерных методов шкалирования и регрессионного анализа для целей визуальной интерпретации связи между положением исследуемого объекта и его характеристиками в многомерном пространстве;
методика применения кластерного анализа для решения проблемы объединения объектов в группы на многомерной карте с целью упрощения интерпретации и проверки достоверности результатов, полученных с помощью многомерного шкалирования.
результаты апробации разработанной методики на примере предприятий Краснодарского края.
Публикации. Основные результаты диссертационной работы опубликованы в 9 научных работах, из них 4 в журналах, рекомендованных ВАК при Минобрнауки России для публикации научных работ.
Имеется свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения и библиографического списка, содержащего 74 наименования. Работа изложена на 143 страницах, содержит 22 рисунка, 11 таблиц и 3 приложения.
