Введение к работе
Актуальность темы диссертационного исследования
Актуальность темы исследования обусловлена актуальностью проблемы оценки безопасности информации при проведении банковских операций высокой динамики конъюнктуры спроса па рынке банковских услуг. На сегодняшний день не существует достаточных гарантий в системе оценки банковских рисков, удовлетворяющей банковское сообщество.
Актуальность проблемы оценки платежеспособности заемщика - важной составной части задачи управления кредитными рисками, - возрастает в связи с ростом числа банков, возросшей динамикой спроса на кредиты различных профилей, динамичностью структуры этого спроса - все это ведет к подвижности системы требований, которые предъявляются к заемщикам, в том числе, к достоверности и безопасности данных о заемщиках.
При этом, следуя данному в работах определению, кредитный риск -риск возникновения у кредитной организации убытков вследствие неисполнения, несвоевременного либо неполного исполнения должником финансовых обязательств перед кредитной организацией в соответствии с условиями договора. К указанным финансовым обязательствам могут относиться обязательства должника по: полученным кредитам, учтенным кредитной организацией векселям, банковским гарантиям и т.д.
Степень эффективности системы управления банковскими рисками, не в последнюю очередь, связана с уровнем автоматизации процессов управления безопасностью информации и, следовательно, с созданием эффективных средств математического моделирования банковских систем как объектов защиты.
, Вместе с тем, технологии оценки, используемые в настоящее время в банковской практике, часто основаны на формальном аппарате, который не учитывает особенностей оценки достоверности и безопасности и предназначен для условий, достаточно далеких от тех, в которых решаются задачи кредитования, что существенно снижает их эффективность. Например, широкое применение в оценке платежеспособности вероятностно-статистических методов не всегда корректно в условиях высокой динамики требований к объектам оценивания и отсутствия аналогов. Методы теории вероятноетей-и математической статистики распространяются лишь на стохастически устойчивые последовательности событий.
Следовательно, актуальность темы исследования обусловлена необходимостью повышения эффективности системы оценки платежеспособности за счет совершенствования формальных методов (языка) описания моделей различных стадий технологии оценки достоверности и безопасности информации о платежеспособности заемщика и, на этой основе, автоматизации проектирования оценочных систем И оценочной деятельности в сфере кредитования.
Степень разработанности научной проблемы.
Рядом ученых математиков рассмотрены указанные проблемы к ним относятся работы Липаева В.В., Бригхем Ю., Гапенски Л., Гантмахер Ф.Р. Глушкова В.М., Горелик А.Л., Гуревич И.Б., Скрипкин В.А. Гофман А.Л., Гранберг А.Г., Заде Л.
Различные стороны оценки банковских рисков в части кредитной политики и оценки заемщиков рассмотрены в работах Сантмахера Ф.Р., Веснец-кой Е.И., Игораева М. К., Клюшева К. И., Плюшкина В. П. и других Российских и зарубежных ученых.
В этих работах показано, что существующее положение дел не всегда удовлетворяет принципу соответствия уровней формализации оценки и модели объекта оценки, — часто строгость методов обработки оценок превышает строгость уровня описания объекта оценки, что снижает эффективность оценочной деятельности как инструмента управления кредитными рисками, приводит к недостаточно продуктивным процедурам синтеза технологий оценочной деятельности как сложных, многоуровневых процедур, объединяющих в единую систему все виды оценочной деятельности в банковской сфере.
Проблемы, возникающие при имеющихся технологиях классификации заемщиков: нечеткость определения классов, отсутствие строгого разделения и пересечения классов, отсутствие непрерывной меры платежеспособности, зависимость результатов от обучающей базы.
Применение статистических методов в управлении кредитованием не носит в настоящее время систематического характера. При этом методы теории экспертных оценок и теории нечетких множеств в наибольшей степени удовлетворяют принципу соответствия уровней формализации оценки и объекта, их использование способно повысить степень корректности результатов оценки платежеспособности и ускорить темпы разработки и внедрения автоматизированных систем оценки уровня платежеспособности для различных видов объектов оценки, повысить достоверность результатов оценки.
По этой причине особое значение приобретают подходы к разработке комплексной модели оценочной деятельности в сфере кредитования на основе современных статистических методов, опирающихся на формальный аппарат теории нечетких множеств и экспертных оценок. В диссертационном исследовании проводится разработка нового подхода к статистическому методу оценки банковских рисков, обобщающего метод скоринга, с целью преодолеть основные проблемы нечеткостей и кластеризации '.-.
Цель н задачи диссертационного исследования включает разработку новых моделей и методов оценки кредитного риска , интеллектуальной информационной системы их поддержки, которая производит оценку кредитного риска банка в отношении физических лиц, преодолевающей в большей степени недостатки, свойственные существующим методам оценки.
Для этой цели в работе вводится понятие «диффузного расстояния» между представлениями, из них строится «диффузная карта».
В соответствии с целью исследования в диссертационной работе решаются следующие задачи:
-
разработка модели представления многомерной информации;
-
разработка базовой методики для извлечения скрытых закономерностей;
-
разработка нового алгоритма к решению задачи классификации и кластеризации, преодолевающего проблемы неопределенности классов и нечеткости разделения;
-
разработка метода отнесения входного вектора к кластеру в диффузной карте, а также непрерывная мера принадлежности к кластеру.
Объектом исследования является методы оценки платежеспособности заемщика в банковских системах.
Предмет исследования - возможность совершенствования оценочной деятельности на основе разработки формальной модели замкнутой технологии оценочной деятельности в сфере кредитования, описание которой осуществлено с привлечением аппарата теории нечетких множеств, теории экспертных оценок и теории кластеризации.
Соответствие содержания диссертации паспорту научной специальности.
05.13.19 Методы и системы защиты информации, информационная безопасность - специальность, включающая исследования проблем разработки, совершенствования и применения методов и средств защиты информации в процессе ее сбора, хранения, обработки, передачи и распространения, а также обеспечения информационной безопасности объектов политической, социально-экономической, оборонной, культурной и других сфер деятельности от внешних и внутренних угроз хищения, разрушения и/или модификации информации. Значение решения научных и технических проблем данной специальности для народного хозяйства состоит в разработке новых и совершенствовании имеющихся методов и средств защиты информации и обеспечения информационной безопасности.
Методологическая и теоретическая основа исследования. Методами исследования являются методы системного анализа, теории измерений; методы обработки экспертной информации, теории нечетких множеств, нечеткой логики, теории кластеризации.
Информационная база исследования включает анализ данных Банка России, Ассоциации коммерческих банков, МДМ банка, труды отечественных и иностранных ученых, публикации и материалы печати, в том числе, в электронных изданиях.
Научная новизна и теоретическая значимость. В диссертационной работе разработан новый метод и модель представления каждого образа в виде многомерного вектора, координаты которого свободны от контекстной зависимости от шкал. Этот результат дает существенное продвижение в ре-
шении проблемы нечеткостей представлений, вызванных разнонаправленно-стыо показателей.
В исследовании применена техника случайных процессов в Марковских цепях для разделения кластеров и выявления взаимосвязей между данными, а также представления кластеров в пространстве малой размерности.
В работе разработан новый метод, модель и алгоритм классификации -отнесения нового объекта, представленного набором показателей, к одному из классов: положительному или отрицательному. Алгоритм основан на представлении объекта в пространстве диффузной карты, в котором расположены базовые классы обучающего множества по принципу минимизации расстояния в специальной метрике.
Таким образом, разработана математическая модель информационной системы, позволяющая на основе данных о клиенте-заемщике автоматически определять его платежеспособность.
Разработанная на основе математической модели интеллектуальная информационная система предназначена для применения в банковской сфере. Назначение данной системы состоит в том, чтобы оценить кредитный риск банка, то есть произвести анализ кредитоспособности заемщика, в данном случае физического лица, на предмет его способности и возможности своевременно погасить выданное обязательство, на основании его анкетных данных. Из этого следует, что деятельность данной системы направлена облегчить труд кредитных аналитиков в оценке кредитного риска банка в отношении физических лиц.
Апробация результатов исследования. Результаты диссертационного исследования были изложены в докладах на ежегодных научно-практических конференциях профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов СПбТУЭФ в 2012 году, СПб ГУТ им. Профессора Бонч-Бруевича в 2011 году, СПб ГУ ИТМО в 2010 году, ОАО «СИСТЕМПРОМ» в 2012 году, на третьей международной конференции «Борьба с мошенничеством в сфере высоких технологий. Профилактика и противодействие» Anti-Fraud RUSSIA 2012.
Разработанные автором экономико-математические модели послужили основой, для использования и внедрения.в банках России. По теме.диссертации опубликовано 7 работ, в том числе 3 в изданиях рекомендованных ВАК РФ, общим объемом 4.5 п.л. (авторский вклад 3.2 п.л.)
Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы. Материал изложен на 122 страницах, число таблиц 10, рисунков 12.
Похожие диссертации на Модель и метод информационной безопасности банка при оценке платежеспособности заемщика
