Управление кредитными рисками

      - «дерево» классификации или рекурсійно - партиційний алгоритм (РПА);

      - нейроины сети;

      - генетический алгоритм;

      - метод ближайших соседей.

   Традиционными и наиболее распространенными являются регрессивные методы, прежде всего линейная многофакторная регрессия[14]:

   p = wo + w1x1 + w2x2 + … + wnxn,

  где p - вероятность дефолта,

  w - весовые коэффициенты,

  x - характеристики клиента.

      Недостаток такой модели состоит в том, что в левой части уравнения находится вероятность, которая принимает значение от 0 до 1, а сменные в правой части могут принимать любое значение от -? к + ?.

      Логистична регрессия разрешает превысить этот недостаток:

      log(p/(1-p)) = wo + w1x1 + w2x2 + …+ wnxn…

      Для применения логической регрессии необходимые значительно более сложные расчеты для получения весовых коэффициентов и, итак, более мощная компьютерная база и усовершенствованное компьютерное обеспечение. Но при современному равные развития компьютерной техники это не проблема, и у даней время логістична регрессия есть лидером скорингових систем.

Преимущество логической регрессии еще и в потому, что она может разделять клиентов как на две группы (0 - плохой, 1 - красивый), так и на несколько групп (1,2,3,4 группы риска). Все регрессивные методы чувствительные к корреляции между характеристиками, поэтому в модели не должно быть сильно корельованих независимых сменных.

      Линейное программирование также приводит к линейной скорингової модели. Провести абсолютно точную классификацию на плохих и красивых клиентов невозможно, но желательно свести ошибку к минимуму. Задача можно сформулировать как поиск весовых коэффициентов, для которых ошибка и будет минимальной.

      "Дерево" классификации и нейройные сети представляют собой системы, которые разделяют клиентов на группы, внутри которых уровень риска одинаковый и максимально отличается от уровня риска других групп. Нейронные сети используются главным образом при определении кредитоспособности юридических лиц, где анализируются выборки меньшего размера, чем в потребительском кредите. Но наиболее успешной областью их применения стало выявления мошенничества с кредитными карточками благодаря их способности проявлять нестандартные ситуации[14,35].

      Генетический алгоритм основан на аналогии с биологическим процессом естественного отбора. В сфере кредитования это имеет такой вид: существует набор классификационных моделей, которые подлежат «мутации», «скрещиваются», и в результате отбирается «сильнейшая», то есть модель, которая дает наиболее точную классификацию.

      При использовании метода ближайших соседей выбирается единица измерения для определения расстояния между клиентами. Каждый клиент классифицируется исходя из того, каких клиентов - плохих или красивых - больше вокруг него.

      На практике используется комбинация нескольких методов, и компании сохраняют свои скоринговые модели в наиболее суровом секрете, поэтому сложно сказать, какой метод лучший. Можно только строить приблизительные заключения, грунтуючись на научных публикациях.

      У каждого из методов есть свои преимущества и недостатки, кроме того, выбор того ли другого метода связанный с стратегией банка и с тем, какие требования банк считает приоритетными при разработке моделей. Регрессивные методы показывают значемости каждой характеристики для определения уровня риска, и потому в особенности важные на этапе разработки анкеты, которые заполняют клиенты. Линейное программирование может оперировать большим количеством сменных и моделировать определенные условия: например, если маркетинговая стратегия банка направленное на молодежь, можно поставить условие, чтобы интегральный показатель молодых людей был высшим, чем тех, ком за 60. Нейронные сети и дерева классификации проявляют нелинейные связи между сменными, которые могут послужить причиной ошибки в линейных моделях.

      Точность классификации проверяется или методом «скользящего испытания» для небольших выборок (модель строится на всей выборке за исключением одного клиента, избранного наугад, потом проверяется на этом клиенте, и так перебираются все клиенты), или при довольно большой выборке она подразделяется на две части: одна модель строится, на другой -проверяется.

      Но в скорингу существует две основных проблемы. Первая состоит в том, что классификация выборки проводится только на клиентах, которым предоставили кредит. Неизвестно, как бы повели себя клиенты, которым в кредите было отказано: возможно, часть из них оказались бы целиком приемлемыми заемщиками.

      Но, как правило, отказ в кредите происходит на серьезных основаниях. Банки фиксируют причины отказа и сохраняют информацию о те, ком отказан. Это разрешает им восстанавливать первичную популяцию клиентов, которые обращались за кредитом[14].

      Вторая проблема состоит в том, что с течением времени изменяются люди и социально-экономические условия, которые влияют на их поведение. Поэтому скоринговые модели необходимо разрабатывать на выборке из новых клиентов, периодически проверять качество работы системы и, когда она ухудшается, разрабатывать новую модель. На Западе новая модель разрабатывается в средний раз в полтора года, период между заменой модели может варьироваться в зависимости от того, насколько стабильной была экономика в настоящее время.

Сегодня исследуют, как внедрять социально-экономические характеристики в модель для того, чтобы она дольше служила. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

     Кредитная политика банка должна обязательно учитывать возможность кредитных рисков, предварять их появление и грамотно управлять ими, то есть сводить к минимуму возможные негативные последствия кредитных операций. В то же время, чем ниже уровень риска, тем, естественно, меньше может оказаться прибыль банка, так как большую прибыль банк обычно получает по операциям с высокой степенью риска. Таким образом, основной целью банка является нахождение “золотой середины”, т.е. оптимального соотношения между степенью риска и доходностью по кредитным операциям при помощи грамотного управления кредитным риском, что реализуется посредством общения и анализа основных способов управления кредитным риском, разработку практических мероприятий по снижению риска неплатежа по ссудам.

       Проблема неплатежей в стране  во многом связана с недооценкой моментов кредитных рисков, с нецивилизованным подходом банков в начале развития рыночных отношений к своей кредитной политике. При рассмотрении экономического положения потенциального заемщика важны буквально все моменты, иначе банк может понести огромные потери. Кредитным отделам банка необходимо постоянно учитывать, анализировать зарубежный и все возрастающий российский опыт.

     Стремясь  повысить экономическую эффективность  и улучшить механизм распределения  ресурсов, правительство предпринимает шаги в направлении создания в экономике атмосферы открытости, конкуренции и рыночной дисциплины. Принципы прямого государственного управления банковской системой также должны измениться. В большинстве стран государство должно создать правовую, регулятивную и политическую среду для надежного банковского дела.

     Управление  часто определяют как искусство, не подающееся определению и воплощенному в практике. Банковские аналитики  часто принимают блестящие характеристики руководящего состава за признаки хорошего управления. Это важно, но вовсе не является надежным критерием лидерства и видения перспективы, качества управления, способности контролировать риск, качества персонала или финансовых перспектив. Управленческие системы, в особенности степень их формализации и децентрализации, определяются множеством факторов, включая размеры и структуру банка, стиль управления, а также конкуренцию и экономическое регулирование. По мере расширения и диверсификации банка, больший упор следует делать на неличностные системы управления.

     Цель  управления рисками заключается  в том, чтобы максимизировать  стоимость конкретного учреждения, которая определяется прибыльностью  и степенью риска. Управление рисками  часто связывают с управлением  финансами. Хотя функция управления финансами не отвечает исключительно за управление всеми рисками, она играет центральную роль в определении, установлении объема, отслеживании и планировании эффективного управления рисков.

     Это требует постоянно совершенствовния систему управления рисками на основе распространенных в современном банковском деле технологий, более широкого использования методов математического моделирования и развития системы контроля. Для такого совершенствования системы управления рисками необходимо повысить гибкость управления Банком, обеспечить быстроту реакции на меняющиеся рыночные условия, оптимизировать филиальную сеть с учетом экономических и социальных факторов, опережающими темпами развивать современные информационные технологии. Достижение поставленных целей невозможно без качественного повышения квалификации и профессионализма персонала, совершенствования системы мотивации и стимулирования кадров. 
 
 
 

СПИСОК  ЛИТЕРАТУРЫ

1. Конституція  України: Прийнята на п’ятій  сесії Верховної Ради України  28 червня 1996 року. – К.: Преса України, 1997.

2. Про  банки і банківську діяльність: Закон України від 7.12.2000 p. // Відомості  Верховної Ради України. —  2001. - № 5-6. - Ст. 30.

3. Про іпотеку: Закон України від 05.06.2003 р. №898-IV // Відомості Верховної Ради України. - 2003. - №38. - ст.313.

4. Про іпотечне кредитування, операції з консолідованим іпотечним боргом та іпотечні сертифікати: Закон України від 19.06.2003 р. 979-IV // Відомості Верховної Ради України. – 2004. - №1. - ст. 1.

5. Про Національний банк України: Закон України від 03.02.2004 р. №1416-IV // Відомості Верховної Ради України. – 2004. - №19. - ст.256.

6. Про Положення «Про порядок формування і розміри резервних і страхових фондів комерційних банків»: Постанова Правління Національного банку України від 16.01.1995 p. № 9 // Бюл. нормат. актів Мінфіну України. — 1995. — № 5-6. — С. 198.

7. Про Положення «Про порядок формування і розміри резервних і страхових фондів комерційних банків»: Постанова Правління Національного банку України від 16.01.1995 p. № 9 // Бюл. нормат. актів Мінфіну України. — 1995. — № 5-6. — С. 198.

8. Господарський кодекс України: Офіційне видання. – К.: Атіка, 2004.

9. Господарський процесуальний кодекс України; Закон України "Про господарські суди": Із змін. і доп. за станом на 25 липня 2001 р.. — Х.: РВФ "Арсіс, ЛТД", 2001. — 96с.

10. Цивільний кодекс України: Офіційне видання. – К.: Атіка, 2003.

11. Інструкція про безготівкові розрахунки в Україні у національній валюті: затверджена постановою Правління Національного банку України від 21.01.2004 р. №22.

12. Інструкція про порядок відкриття, використання і закриття рахунків у національній та іноземних валютах: затверджена Постановою Правління Національного банку України від 12.11.2003 р. №492.

13. Андрєєва Г.І. Основні види ризиків іпотечного кредитування та шляхи їх зниження // Вісник Української академії банківської справи.- 2004.- № 1.- C.90-93.

14.Андрєєва Г.І. Практичні аспекти застосування скорингу для оцінки кредитного ризику // Фінансовий ринок України . – 2006. - №4 (30). – С.7 – 10.

15. Аржевітін С. Формування банківського менеджменту в Україні // Вісник Національного банку України. – 2001. - №5. - C. 24.

16. Бардаш С. В. Фінансовий менеджмент: Посібник для студ. вищ. навч. закладів. - Житомир, 2001. — 431 с

17. Бахмут  О. Аналіз платоспроможності підприємства. // Економіка. Фінанси. Право 2000 р. № 2 – 21-23 ст.