Статья опубликована в журнале «Креативная экономика»11 / 2011

Когнитивный метод анализа и моделирования кредитного риска как эффективный способ поддержки принятия управленческих решений в коммерческих банках

Чефранова Марина Александровна, соискатель, кафедра государственного и муниципального права и управления, Южный федеральный университет-Технологический институт, г. Таганрог, Россия

Cognitive Method of Analysis and Modeling of credit risk as Efficient Mode to Support Management Decision Making in Commercial Banks - View in English

 Читать текст |  Скачать PDF | Загрузок: 31

Аннотация:
Основной темой работы является исследование кредитного риска в коммерческих банках как случайного процесса и применение к нему методов когнитивного моделирования. Цель работы – разработка методики управления кредитным риском для обеспечения устойчивого функционирования банка. Объектом исследования выступает кредитный процесс в банке. Результатом работы является разработка когнитивной модели кредитного процесса, что расширяет возможности прогнозирования кредитного риска.
Цитировать публикацию:
Чефранова М.А. Когнитивный метод анализа и моделирования кредитного риска как эффективный способ поддержки принятия управленческих решений в коммерческих банках // Креативная экономика. – 2011. – Том 5. – № 11. – С. 45-50.

Приглашаем к сотрудничеству авторов научных статей

Публикация научных статей по экономике в журналах РИНЦ, ВАК (высокий импакт-фактор). Срок публикации - от 1 месяца.

creativeconomy.ru Москва + 7 495 648 6241


Существует достаточно много определений риска в слабоструктурированных сложных системах. Эти определения зависят от ситуаций, в которых риск появляется, и от области его применения. Наиболее распространенным и широким является понимание риска как ожидаемых потерь, которые могут быть причинены рисковым событием, либо вероятности этого события. Однако данное определение имеет смысл лишь тогда, когда сами потери можно ясно измерить и зафиксировать.

В экономике и финансах под риском в основном понимают субъективную вероятность экономического события, при оценке которого могут использоваться формальные методы.

Предосторожность не бывает лишней

Обобщив наиболее часто встречающиеся определения экономического риска, можно выявить их общие моменты: деятельность, совершаемая в надежде на удачный исход; возможная опасность или неудача; вероятность ошибки или успеха того или иного выбора в ситуации с несколькими альтернативами; специфическая форма деятельности, которая реализуется субъектом и условиями неопределенности; неопределенность результатов неких событий; вероятность возникновения потерь, убытков, непоступления планируемых доходов, прибыли.

Измерение последствий рисков предполагает возможность управления вероятностью их наступления и масштабами последствий, то есть управление экономическими рисками.

Кредитный риск в системе банковских рисков является одним из самых существенных, так как большое число банкротств кредитных учреждений связано именно с невозвратом заемщиками полученных ссуд и непродуманной стратегией управления кредитным риском.

Кредитный риск, как и любой другой, является величиной вероятностной и напрямую зависит от тщательности и полноты анализа факторов, приводящих к его росту. Пробелы в этом анализе могут дать о себе знать как при принятии решения о выдаче кредита, так и при последующем обслуживании уже выданного кредита.

Вследствие этого регулирующие органы западных стран все чаще высказывают идею применения подхода, основанного на использовании внутренних банковских моделей оценивания кредитного риска.

С их стороны есть понимание того, что необходимо взять все достоинства внутренних банковских систем, так как никто так аккуратно не подходит к вопросу измерения кредитного риска, как сам объект, подвергающийся этому риску и связанным с ним финансовыми потерями.

Таким образом, точное моделирование рисков, в частности, риска кредитного, является одной из наиболее острых и требующих решения проблем банковской сферы.

В моделировании кредитных рисков используются различные подходы. Одним из самых применяемых на практике является парадигма дефолта. Суть данного подхода заключается в том, что кредитные потери имеют место только в том случае, когда заемщик не выполняет обязательств в течение планового временного горизонта.

Если заемщик возвращает ссуду, то потерь не будет. В случае дефолта заемщика кредитные потери определяются разностью между потенциальными потерями при невыполнении обязательств по ссуде и текущей стоимостью будущего чистого возмещения. Именно с данным подходом связано применение внешних рейтингов компаний-заемщиков во многих крупных международных банках.

Вероятность дефолта заемщика (невозврата ссуды) в данном случае интерпретируется как вероятность перехода ссуды из одной группы внутреннего кредитного рейтинга в другую. При этом оценка производится в течение выбранного в рамках кредитной модели периода времени.

Парадигма рыночной переоценки предполагает, что кредитные потери могут возникать в результате ухудшения качества кредитных активов без наступления дефолта. Кредитный портфель в этом случае рассматривается как подверженный модельной переоценке в начале и в конце планового временного промежутка. Разность между этими двумя оценками представляет собой величину кредитных потерь.

У перечисленных методов есть определенный недостаток – они не реагируют на внешние и внутренние факторы, порождающие риск, а лишь изменяют его при определенных наступивших обстоятельствах.

Однако, как показывает практика, кредитный риск – это не событие, а процесс, возникающий на базе взаимосвязи банк-клиент, а также банк-государство, банк-банк, клиент-клиент и т.д.

Наглядно проиллюстрировать необходимость разработки многофакторных методов анализа риска можно, рассмотрев потери экономики в случае его реализации (рис.1).

Рис.1. Потери экономики в случае невозврата кредитов

Выявление для устранения

Экономический эффект E(t,t0) от риск-менеджмента за период времени (t,t0) (где t – рассматриваемый период, а t0 – период, выбранный в качестве базисного (t0<t)) определяется разностью между размером предотвращенных системой риск-менеджмента потерь, наносимых экономике страны невозвратом кредитов, и совокупными затратами на разработку эффективной системы риск-менеджмента и возврат банком все-таки реализованных в указанный период невозвратов.

Через М(t,t0) обозначены совокупные затраты на прогнозирование и компенсацию кредитного риска.

В связи с обозначенными причинами крайне необходимой представляется разработка модели, которая позволит отразить подвижность множества факторов, обуславливающих кредитный риск, и взаимосвязи между ними как единую систему. При этом основная проблема процесса моделирования в слабо структурируемых системах заключается в том, как малым резонансным воздействием подтолкнуть систему на один из собственных и благоприятных для нее путей развития, как обеспечить самоуправление и самоподдерживаемое развитие.

Одним из способов решения подобных задач является построение системы поддержки принятия управленческих решений на основе когнитивного моделирования.

Когнитивное моделирование предназначено для структуризации, анализа и принятия управленческих решений в сложных и неопределенных ситуациях при отсутствии количественной или статистической информации о происходящих процессах в таких ситуациях.

Когнитивная структуризация предметной области – это выявление будущих целевых и нежелательных состояний объекта управления и наиболее существенных (базисных) факторов управления и внешней среды, влияющих на переход объекта в эти состояния, а также установление на качественном уровне причинно-следственных связей между ними, с учетом взаимовлияния факторов друг на друга [2].

Для решения описанных выше задач предлагается когнитивный метод анализа и моделирования кредитного риска в коммерческих банках, состоящий из:

• адаптированной к задачам кредитного риска методики построения нечеткой когнитивной модели экономического взаимодействия системы банковского кредитования и внешней среды;

• применения методики коллокационного моделирования и прогнозирования величины кредитных рисков;

• процедур импульсного моделирования кредитных процессов в коммерческом банке;

• оценки показателей эффективности кредитных процессов на основании процедур импульсного моделирования.

В основе метода лежит когнитивный подход к анализу слабоструктурированных нечетких систем. Полученные оценки факторов, влияющих на процесс кредитования, являются фактически вершинами нечеткого графа – когнитивной карты кредитного процесса, а дуги графа – соответственно взаимосвязи между указанными факторами.

Для более точного прогнозирования величины кредитного риска, полученной от влияния того или иного фактора, предлагается применение помимо статистических методов метода коллокационного моделирования и прогнозирования.

Результатом составления данного нечеткого графа является некое множество сценариев, полученных в результате импульсного моделирования. В зависимости от задач, стоящих перед руководством кредитного учреждения, существует выбор между несколькими сценариями в сторону более подходящего к сложившейся ситуации.

Для формализации принятия данного решения и отсечения постороннего влияния предлагается создание блока принятия управленческих решений на основе предлагаемого когнитивного метода.

Структурное представление блока поддержки принятия управленческих решений позволяет проводить качественный анализ кредитного риска и снижение стоимостных затрат банка, что даст возможность лицу принимающему решения находиться в постоянном взаимодействии с внешней и внутренней средой организации и корректировать кредитную политику в зависимости от различных изменений.

Вывод

Результатом внедрения разработанного метода в систему управления рисками в банке в целом является изменение структуры и направленности риск-подразделений, основными задачами которых при обозначенном когнитивном подходе становятся:

• изучение макроэкономических показателей в стране и мире и определение наиболее негативных тенденций с целью установления мероприятий, способных уменьшить их влияние на кредитный процесс;

• получение количественных характеристик, отображающих состояние кредитного портфеля в текущий момент, в том числе анализ сезонных колебаний и построение сезонных волн с целью бизнес-планирования и перераспределения нагрузки между прочими подразделениями коммерческого банка;

• определение основных тенденций, прогнозирование кредитного портфеля банка на определенный период времени (построение трендовых и коллокационных моделей);

• формирование стоимости кредитных продуктов исходя из их рисковости и основных тенденций в экономике на очередной период времени;

• внедрение в процесс кредитования новых видов финансовых инструментов, которые могут уменьшать размер кредитного риска.


Издание научных монографий от 15 т.р.!

Издайте свою монографию в хорошем качестве всего за 15 т.р.!
В базовую стоимость входит корректура текста, ISBN, DOI, УДК, ББК, обязательные экземпляры, загрузка в РИНЦ, 10 авторских экземпляров с доставкой по России.

creativeconomy.ru Москва + 7 495 648 6241



Источники:
1. Горелова Г.В., Верба В.А., Захарова Е.Н. Принятие решений на когнитивных моделях сложных систем [Текст] // Интеллектуальные и многопроцессорные системы-2005. Материалы Международной научно-технической конференции. – Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2002. Т.
2. Кейн Э. Экономическая статистика и эконометрия [Текст]. – М.: Статистика, 1977.
3. Корноушенко Е.К. Управление процессами в слабоформализованных средах при стабилизации графовых моделей среды [Текст] / Е.К. Корноушенко, В.И. Максимов. – М: Труды ИПУ, Вып.2 – 1998.
4. Кочкаров А.А., Салпагаров М.Б. Когнитивное моделирование региональных социально-экономических систем [Текст]. – УБС, 16, 2007.
5. Кулинич А.А. Модель представления знаний о сложных, плохо определенных ситуациях в системах когнитивного моделирования [Текст] // Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций (САSC’2003). Труды 3-й Международной конференции. – М.: Изд-во ИПУ, 2003. Т.2.