Некоторые аспекты построения моделей кредитного процесса на базе когнитивного моделирования

Чефранова М.А.

Статья в журнале

Российское предпринимательство *
№ 7-1 (162), Июль 2010
* Этот журнал не выпускается в Первом экономическом издательстве

Цитировать:
Чефранова М.А. Некоторые аспекты построения моделей кредитного процесса на базе когнитивного моделирования // Российское предпринимательство. – 2010. – Том 11. – № 7. – С. 102-106.

Аннотация:
Основной темой работы является исследование кредитного риска в коммерческих банках как случайного процесса и применение к нему методов математического и когнитивного моделирования. Результатом работы является разработка теоретико-множественной модели кредитного процесса, что расширяет возможности прогнозирования кредитного риска.

Ключевые слова: кредитный риск, коммерческий банк, моделирование, сложные системы, когнитивный подход



Кредитный процесс – деятельность, состоящая в непосредственном осуществлении кредитных операций, а также направленная на обеспечение выполнения этих операций наиболее эффективным образом.

При рассмотрении кредитного процесса на первый план выступает кредитный риск. Им определяется и эффективность текущей политики банка, и величина прогнозируемых результатов деятельности. Кредитный риск в системе банковских рисков является одним из самых существенных, так как именно с ним связано большое число банкротств кредитных учреждений, вызванных непродуманными стратегиями управления этим риском. Именно поэтому большая часть усилий по оптимизации риск-менеджмента направлена на построение эффективной модели кредитного процесса.

Для составления любой модели, прежде всего, требуются сведения об основных параметрах объекта.

Объектом может быть как в целом процесс кредитования в пределах кредитного учреждения, так и отдельный кредит по отдельному предприятию.

Когнитивное моделирование кредитного процесса

При рассмотрении вопроса о возможной выдаче кредита по сложившейся практике анализируются следующие факторы:

1) финансовое состояние клиента в динамике. В силу специфики работы российских предприятий анализ на основании бухгалтерской отчетности, предоставляемой в налоговые органы, не отражает реальной финансово-хозяйственной деятельности заемщика;

2) состояние отрасли, к которой принадлежит клиент. У банков отсутствует объективная и содержательная информация об отрасли в целом, поэтому эта часть анализа зачастую носит формальный характер;

3) бизнес-план заемщика. Требует достаточной квалификации персонала для того, чтобы его утвердить либо оспорить.

После выдачи кредита, на первый план выходит оперативность реакции кредитного учреждения на изменения в финансово-хозяйственной деятельности заемщика. В России анализ финансового положения заемщика проводится один раз в квартал, так как бухгалтерская отчетность в налоговые органы предоставляется ежеквартально. В то же время не разработана система оценки финансового положения при упрощенной, вмененной системе налогообложения. Для адекватной оценки денежных потоков предприятия кредитным работникам банка необходимо фактически являться бухгалтерскими работниками заемщика, что невозможно. Существующие нормы законодательства не позволяют формировать полную и прозрачную информационную базу о деятельности предприятия в любой момент времени.

При построении модели кредитного процесса, необходимо учитывать, что в реальных условиях и управляющие, и выходные параметры модели – случайные величины. Чтобы найти оптимальный закон управления системой, необходимо описать зависимость между всеми переменными.

Большинство процессов вероятностно по своей природе и описать их можно только статистически. В этом случае существует возможность построения когнитивной (Когнитивный (от англ. cognitive) – познавательный, основанный на распознании. В данном случае речь идет о распознании возможной ситуации риска – прим. ред.) модели процесса. Специфика применения средств когнитивного моделирования – в их ориентированности на конкретные условия развития ситуации.

Использование когнитивного подхода для моделирования сложных систем и прогнозирования их развития путем импульсного моделирования на когнитивных моделях позволяет получить большое количество реализаций импульсных процессов, что позволяет поставить и решить задачу по выбору «лучшего» импульсного процесса, который в дальнейшем может быть принят в качестве желаемой стратегии развития исследуемого объекта.

Кредитные риски

На основе полученных экспертных оценок предлагается учитывать следующие риски, приводящие к полному или частичному невыполнению обязательств заемщиком:

– риск злоупотреблений со стороны заемщика (риск того, что лицо, полу чающее кредит, осознанно сокроет либо исказит или фальсифицирует данные, оказывающие существенное влияние на решение банка о выдаче кредита);

– риск злоупотреблений со стороны сотрудников банка (риск того, что сотрудник кредитного учреждения, имеющие влияние на решение банка о выдаче кредита, осознанно сокроет либо исказит или фальсифицирует данные, оказывающие существенное влияние на решение банка о выдаче кредита; либо вступит в сговор с заемщиком, порождая также риск злоупотреблений со стороны заемщика, в корыстных целях);

– нормативно-правовой риск – риск того, что законодательство, касающееся выдач кредитов, имеет пробелы либо двоякие толкования норм, способные привести к невозврату кредитов, как умышленному, так и неумышленному;

– риск конкурентной среды – риск того, что предприятия-конкуренты заемщика законными либо незаконными путями смогут вытеснить заемщика с занимаемой им ниши, либо существенно сократить долю заемщика в своей отрасли;

– риск ликвидности кредитной организации – риск того, что в силу причин, не зависящих от поведения заемщика, кредитная организация существенно ухудшит показатель ликвидности, что неблагоприятно скажется на отношениях банк-заемщик;

– информационный риск – риск того, что доступ к информации о заемщике, рынке, где он функционирует, ситуации в мире и т.п. ограничен либо закрыт, что приводит к неполному анализу ситуации при решении о выдаче кредита;

– риск форс-мажорных обстоятельств – риск наступления форс-мажорных событий: стихийные бедствия, забастовки, военные действия и т.п.;

– риск залога – риск ухудшения состояния либо ликвидности предмета залога, либо неправильной оценки рыночной стоимости предмета залога;

– макроэкономический риск – ухудшение (по сравнению с анализируемой на момент принятия решения о выдаче кредита) макроэкономической ситуации;

– риск рентабельности бизнеса заемщика – риск того, что рентабельность бизнеса существенно сократится после выдачи кредита (если не учтена сезонность бизнеса, либо некорректно составлен заемщиком бизнес-план и т.п.).

Данный перечень рисков не является классификацией всех банковских рисков, он составлен автором и опрошенными экспертами, и позволяет высветить те аспекты банковских рисков, которые максимально влияют на кредитный процесс.

Поскольку экономика не является чем-то простым и монолитным, изменения в ожиданиях относительно ее будущего состояния имеют очень большое влияние на кредитоспособность заемщиков. Существуют факторы, влияющие на все сферы экономики: темпы роста ВВП, уровни процентных ставок, уровень инфляции, уровень цен на нефть и т.д.

Выработка стратегии и прогноза развития ситуации

Создавая многофакторную модель риска, учитывая эти различные воздействия, мы ставим целью создание наиболее точной модели.

При рассмотрении ситуации при когнитивном подходе в ней обнаруживаются некоторые негативные звенья и структуры («разрывы» ситуации), подлежащие замещению новыми объектами, процессами и отношениями, устраняющими отрицательное воздействие и создающими явно выраженный позитивный эффект. В этом заключается суть управления по инновациям. Параллельно с обнаружением «разрывов» ситуации, часто квалифицируемых как «вызовы» или даже «угрозы», субъект управления интуитивно представляет себе некоторые «позитивные ответы» как целостные образы состояния будущей (гармонизированной) ситуации [4].

Когнитивное моделирование на основе проведенного ситуационного анализа позволяет подготовить альтернативные варианты решений по снижению степени риска в выделенных проблемных зонах, прогнозировать возможные события, которые могут тяжелее всего отразиться на положении моделируемого объекта.

Выработка стратегии и прогноза развития ситуации на базе когнитивного подхода представляет собой аналитическую технологию, состоящую из этапов:

– анализ имеющейся информации с целью установления качественных (причинно-следственных) взаимосвязей между основными показателями (понятиями, параметрами, факторами) социально-экономической ситуации, в рамках которой происходит развитие ситуации;

– построение на основе этих взаимосвязей когнитивной модели развития ситуации;

– моделирование различных сценариев развития в зависимости от внутренних и внешних социально-экономических, политических и др. условий – интерпретация полученных результатов для поддержки принятия решений.

Когнитивное моделирование основано на сценарном подходе, включающем в себя: импульсное моделирование, сценарный анализ, анализ устойчивости [2].

В первую очередь, проводится качественный анализ когнитивной модели; а затем – исследование процессов распространения возмущений по путям и циклам когнитивной модели.

Когнитивное моделирование применимо к этапам анализа и управления кредитным риском на уровне отдельного банка, что дает возможность использовать модели и методы когнитивного моделирования для поддержки решений в пространстве банковских рисков.


Источники:

1. Бабешко Л.О. Коллокационные модели прогнозирования в финансовой сфере. – М.: Экзамен, 2001 – 288 с.
2. Коврига С.В., Максимов В.И. Когнитивная технология стратегического управления развитием сложных социально-экономических объектов в нестабильной внешней среде. – Когнитивный анализ и управление ситуациями (CASC’2001). – М.: Изд-во ИПУ, 2001. – Т. 1. – 240 с.
3. Количественные методы в экономических исследованиях: Учебник для вузов / Под ред. М.В. Грачевой, Л.Н. Фадеевой, Ю.Н. Черемных. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004. – 791 с.
4. Кулинич А.А. Модель представления знаний о сложных, плохо определенных ситуациях в системах когнитивного моделирования. – Cб. трудов «Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций», (САSC’2003). Тр. 3-й Межд. конф. – М.: Изд-во ИПУ, 2003. – Т. 2. – 215 с.

Страница обновлена: 22.01.2024 в 20:30:16