Оцінка кредитоспроможності позичальника комерційного банку

* як вхідні параметри можуть виступати не тільки однорідні величини (наприклад, числові дані), але і найрізноманітніші параметри (наприклад, факти, зовнішні ознаки і т.д.), а також думки експертів. При цьому допускається можливість протиріччя як думок експертів, так і інших нечітких значень параметрів без завдання функції приналежності (формується при навчанні), що не дозволяє реалізувати жоден з відомих методів, включаючи Парето й антагоністичних ігор, у межах розумного часу і ресурсів сучасних технологій;

* НМ у процесі аналізу визначає ступінь інформативності кожного з параметрів, у результаті роботи з вхідним набором можуть бути виключені неінформативні параметри і додані нові, чим обумовлюється оптимальність набору вхідних параметрів;

* рейтинговий аналіз може бути зроблений і у відношенні експертів, думки яких є вхідними параметрами для НМ, у результаті чого може бути сформована група з найбільш компетентних експертів, при цьому неважливо, працює експерт на користь підприємства або проти, головне, щоб експерт не залишався байдужним;

* НМ надає можливість перерозподілити ризик, який не можна усунути, що залишається при прогнозі. Наприклад, якщо підприємство не схильне ризикувати у своїй діяльності, існує можливість простого настроювання НМ для прийняття «обережних» рішень; або ж навпаки - для прийняття «сміливих» рішень.

Область застосування НМ:

Областю, що рекомендується, до застосування є:

* банківська і біржова діяльності, керування фінансовими операціями, прогнозування ризику фінансових операцій, наприклад:

* аналіз кредитоспроможності клієнта;

* прогноз результату позичкових операцій;

* пророкування ситуації на фондовому ринку;

* страхові операції;

* дисконтні операції;

* інститути суспільного, економічного керування;

* інші області (виробництво, медицина й ін.).

Вимоги до вхідних параметрів:

1) Для пропонованої НМ не важливо які і скільки вхідних параметрів надходять на вхід. Вимоги до розміру вхідної інформації визначаються ресурсами апаратного забезпечення.

2) Експертна система працює, за бажанням Замовника, у двох варіантах:

* незалежно від методик, застосовуваних у даній фінансовій установі;

* с обліком як первинних даних, так і рішень використовуваної установою методики.

Варіанти видачі рішень: рішення може вироблятися як у двукласовому варіанті («так» і «ні»), так і багатокласовому.

Можливості ЕС:

* при прийомі дискретних сигналів по каналах зв'язку - зниження помилок на 30%;

* розпізнавання заголовків статей у довільних текстах з імовірністю 0.99

Захист доступу до конфіденційної інформації може бути реалізований як на етапі впровадження ЕС, так і на етапі її експлуатації в конкретній установі.

На етапі проведення робіт із упровадження ЕС у конкретну кредитну установу, включаючи етап «навчання» ЕС, захист доступу до будь-якої інформації, що представляє комерційну таємницю, може забезпечуватися за рахунок того, що банк надає розроблювачу необхідну інформацію в кодованому виді, тому що експертній системі в процесі навчання абсолютно все рівно в якій формі представлена інформація. Після запровадження ЕС, у процесі її експлуатації, інформація використовується в звичній для банку формі.

На етапі експлуатації ЕС захист інформації забезпечується розмежуванням доступу до окремих блоків інформації для різних категорій користувачів, наприклад:

* на етапі звертання клієнта в банк оператору надається можливість ввести в базу заявок банку на видачу кредиту заявку чергового клієнта. У цьому режимі інші функції програми й інша інформація з бази заявок банку недоступні;

* на етапі експрес-аналізу кредитної заявки, коректування умов позички і здійснення інших функцій по супроводу кредитної угоди співробітникам банку надається можливість працювати як з окремою заявкою, так і з усіма заявками, що маються в базі (у тому числі інформація доступна з будь-якого вузла розподіленої бази даних);

* функції експертизи програми доступні тільки керівництву банку; вони дозволяють проконтролювати рейтинги експертів і ознак, використовуваних у прийнятої банком формі заявки на видачу кредиту. При цьому керівництво, виходячи з інтересів банку, може визначити режим ротації експертів і ознак кредитних заявок.

Настроювання ІЕС на вимоги конкретного споживача:

Для впровадження ЕС у конкретну кредитну установу необхідно:

* узгодження зі споживачем формату використовуваних ним баз даних;

* узгодження і настроювання інтерфейсу користувача відповідно до вимог споживача;

* первісне настроювання і навчання нейромережі ЕС по частині бази даних споживача.

ІЕС працює в паралельному режимі з традиційно застосовуваною технологією кредитної роботи в кожному конкретному банку, ні в якому разі не заміняючи її, а лише будучи ще одним інструментом досягнення поставлених цілей. Якщо в процесі експлуатації ЕС буде показувати високі результати в порівнянні з традиційно використовуваними методами, вона стане високоефективним засобом, що дає великі переваги від його використання. Це особливо актуально в умовах недостатньої кількості досвідчених і висококваліфікованих експертів.

Одним з методів оцінки ефективності роботи ЕС може бути метод ковзного контролю, що полягає в наступному. За домовленістю з банком може бути узята деяка вибірка вже реалізованих кредитних операцій. Половина цієї вибірки буде використана в якості навчається для ЕС, як це було сказано, а друга половина - у якості контрольної. Кількість правильних рішень, виданих ЕС на підставі аналізу вхідних параметрів контрольної вибірки, буде оцінкою її вірогідності, що характеризує якість її роботи.

Оцінка ефективності роботи ІЕС. Перш ніж ЕС зможе самостійно працювати, вона повинна пройти етап «навчання», тобто в неї повинна бути введена як вихідна інформація, так і остаточний результат по кожній кредитній операції. При цьому вихідна інформація вводиться в тому вигляді, у якому це прийнято в кожному конкретному банку (включаючи обсяг та структуру вхідної інформації, а також застосовувані методики аналізу і думки експертів). Чим більше навчальна вибірка, тим краще навчаться ІЕС і тим більше якісні рішення вона зможе надалі приймати. У процесі такої роботи відбувається самонастроювання ЕС (виявляються найбільш значимі фактори і їхні взаємозв'язки, відбувається перерахунок вагових коефіцієнтів і т.д.).

Після первісного етапу навчання ЕС стає «розумною». Тепер вона готова до самостійної роботи. На цьому етапі вона в стані виконувати ті функції, що на неї покладені.

Одним з методів оцінки ефективності роботи ЕС може бути метод ковзного контролю, що полягає в наступному. За домовленістю з банком може бути взята деяка вибірка кредитних операцій, що вже відбулися. Половина цієї вибірки буде використана в якості навчається для ЕС, як це було вказано, а друга половина - у якості контрольної. Кількість правильних рішень, виданих ЕС на підставі аналізу вхідних параметрів контрольної вибірки, буде оцінкою її вірогідності, що характеризує якість її роботи.

ІЕС працює в паралельному режимі з традиційно застосовуваною технологією кредитної роботи в кожному конкретному банку, ні в якому разі не заміняючи її, а лише будучи ще одним інструментом досягнення поставлених цілей. Якщо в процесі експлуатації ЕС буде показувати високі результати в порівнянні з традиційно використовуваними методами, вона стане високоефективним засобом, що дає великі переваги від його використання. Це особливо актуально в умовах недостатньої кількості досвідчених і висококваліфікованих експертів.

Висновки

Проблема пошуку оптимальної методики розрахунку кредитоспроможності розглядалася і продовжує розглядатися зарубіжними та вітчизняними теоретиками і практиками в сфері банківської справи. Треба відзначити, що ігнорування важливості цієї проблеми, недостатньо коректний підхід до визначення кредитоспроможності приводить до понесення значних збитків комерційним банком із-за неочікуваних неплатежів ніби то абсолютно надійних клієнтів.

Дипломна робота була спрямована на дослідження цього питання, розгляд зарубіжного та вітчизняного досвіду, набуття практичних навичок оцінки, пошук «вузьких» місць у існуючих методиках, надання рекомендацій з приводу вдосконалення механізму оцінки кредитоспроможності позичальника.

На 109 сторінках роботи були розглянуті теоретичні аспекти питання, моменти практичного застосування, запропоновані шляхи вдосконалення, які допоможуть поліпшити якість процесу аналізу потенційних позичальників банку.

Теоретичні засади були висвітлені в першому розділі проекту. Першочергово було розглянуто визначення кредитоспроможності та запропоновані нові вимоги до оперування цим поняттям. Таким чином ми визначили, що «кредитоспроможність - це спроможність позичальника за конкретних умов кредитування в повному обсязі й у визначений кредитною угодою термін розрахуватися за своїми борговими зобов'язаннями виключно грошовими коштами, що генеруються позичальником у ході звичайної діяльності».

Наступним кроком був аналіз сучасних вітчизняних методик оцінки кредитоспроможності та виявлення розбіжностей при їх використанні різними банками, обґрунтування необхідності звернення до зарубіжного досвіду.

Надалі були розглянуті методики, які використовуються різними країнами світу при роботі з клієнтами - потенційними позичальниками, чи з приводу обслуговування раніше наданого кредиту.

Другий розділ роботи був спрямований на аналіз показників діяльності АКБ «Надра» та кредитного портфеля Сумського РУ «Слобожанщина», на базі якого розглядалася методика.

На основі дослідження схем кредитної діяльності Сумської філії банку були визначені пріоритетні напрямки, в банківська установа надає позикові кошти, найбільш ризиковані галузі та напрямки кредитних вкладень.

По-перше, виявлено недоліки оцінки, яка застосовується АКБ «Надра» та запропоновані шляхи по їх усуненню, за допомогою яких вона може стати більш жорсткою та точною, що зменшить ризик здійснення кредитних операцій.

По-друге, була роз'яснена експертна система, за допомогою якої можна автоматизувати процес оцінки кредитоспроможності позичальника, вказані вимоги та переваги запровадження системи для роботи в банку.

По-третє, була запропонована інтегральна методика для оцінки кредитоспроможності позичальника за допомогою математичної моделі. Дана схема визначення кредитоспроможності позичальника враховує всі фактори, що являються ключовими при оцінці потенційного позичальника та запропонованого до кредитування проекту. Ця модель підвищує якість процесу оцінки позичальника, і сприяє появі можливості зробити аналіз фінансового стану страховика, гаранта, поручителя, послугами яких користується потенційний клієнт (позичальник) банку.

Зміст дипломної роботи підкріплений додатками, аналітичними таблицями, діаграмами та формулами, за допомогою яких автор намагався наочно та всебічно розглянути всі аспекти обраної теми дослідження.

Список джерел

1. Абуталипов М., Розуклов У. Вопросы совершенствования оценки и снижения кредитного риска // Деньги и кредит. - 2000. - №10.-С. 27-30

2. Банки и банковские операции: Учебник для вузов/ Е.Ф. Жуков, Л.М. Максимова и др.; Под ред. проф. Е.Ф. Жукова, - М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997.-471 с.

3. Банківські операції: Підручник // А.М. Мороз, М.І. Савлук, М.Ф. Пуховніна та ін. За редакцією д.е.н. проф. А.М. Мороза. - К.: КНЕУ, 2000-534 с.

4. Бороденко С. Застава, як спосіб забезпечення банківських кредитів // Економіка. Фінанси. Право. -2001. - №4.-С. 15-20

5. Васюренко О.В. Банківський менеджмент: Посібник. - К.: Видавничий центр «Академія», 2001-231 с.

6. Васюренко О.В. Менеджмент кредитних операцій у комерційних банках. - Харків: ВВП «Оригінал», 1998.-72 с.

7. Васюренко О.В. Управління залученням ресурсів у комерційних банках // Фінанси України. - 1999. - №11. - С. 88 - 92.

8. Вишняков И.В. Методы и модели оценки кредитоспособности заемщиков. - СПб: Издательство СПбГИЭА, 1998.-234 с.

9. Вітлінський В., Пернарівський О. Методи формування резервів на покриття кредитних ризиків // Фінанси України. - 1998. - №12.-С. 46-54

10. Власова М.И. Анализ кредитоспособности клиента коммерческого банка // Банковское дело. - 1997. - №3-С. 20-23

11. Волошин І. Взаємозв'язок ліміту кредитування і кредитного рейтингу // Вісник НБУ. - 2001. - №10.-С. 21-24

12. Вступ до банківської справи/ Відп.ред. М.І. Савлук.-К.: Лібра, 1998.-344 с.

13. Галасюк В. Проблеми оцінки кредитоспроможності позичальників // Вісник НБУ. - 2001. - №9.-С. 54-58

14. Галасюк В., Галасюк В. Оцінка кредитоспроможності позичальників: що оцінюємо? // Вісник НБУ. - 2001. - №5.-С. 54-55

15. Галасюк В.В. О необходимости испльзования понятия «условный денежный поток» // Финансовые риски. - 2000. - №1.-С. 125-128.

16. Гладких Д. Приорітети кредитної політики комерційних банків // Вісник НБУ. - 1998. - №10.-С. 14-18

17. Головач А.В. та ін. Статистика банківської діяльності: Навч.посібник/ А.В. Головач, В.Б. Захожай, К.С. Базилевич.-К.: МАУП, 1999.-176 с.

18. Едранова В.Н., Касянова С.Ю. Анализ кредитоспособности заемщика // Финансы и кредит. - 2001. - №16.-С. 3-10

19. Закон України «Про банки і банківську діяльність» від 07.12.2001 р. // Урядовий кур'єр. - №8. - С. 12-22.

20. Заруба О.Д. Фінансовий менеджмент у банках: Навч.посіб. - К.: Т-во «Знання», КОО, 1997.-172 с.

21. Зіміна О.В. Моніторинг у процесі кредитування // Проблеми і перспективи розвитку банківської системи України: Збірник наукових праць. Т.4.-Суми: Ініціатива, 2000.-С. 271-277

22. Ілляшенко С. Кредитні ризики та створення резервів на їх покриття // Вісник НБУ. - 1997. - №7.-С. 39-41

23. Карапетян Т. Кредитоспроможність позичальника та методи її оцінки // Вісник НБУ. - 1999. - №4-С. 63

24. Карапетян Т. Оцінка кредитоспроможності позичальника // Економіка України. - 1999. - №7.-С. 82.

25. Козлов О.И. и др. Оценка кредитоспособности предприятий.-М.: АРГО, 1993.-28 с.

26. Коротюк В., Кіреєв О., Карчева Г. Банківська система України в 2001 році: проблеми, тенденції, перспективи // Вісник НБУ. - 2002. - №3. - с. 2-8

27. Кредитний ризик комерційного банку: Навч.посіб./ В.В.Вітлінський, О.В. Пернарівський, Я.С. Наконечний, Г.І. Великоіваненко; За ред. В.В.Вітлінського.-К.: Т-во «Знання», КОО, 2000.-251 с.

28. Кредитування: теорія і практика: Навчальний посібник - К.: Товариство «Знання», КОО, 2000.-153 с.

29. Куштуев А.А. Использование показателей финансовой устойчивости при анализа кредитоспособности клиентов банка // Деньги и кредит. - 1998. - №1.-С. 30-34

30. Лисиненко И. Снижение рисков при кредитовании // Финансовый бизнес. - 2001. - №1.-С. 19-25

31. Міжнародні стандарти бухгалтерського обліку/ Перекл. с англ. за ред. С.Ф. Голова. - К.: Федерація професійних бухгалтерів і аудиторів України, 1998.-736 с.

32. Міщенко В.І., Єпіфанов А.О. Проблеми кредитування та оцінки кредитоспроможності клієнтів банку // Банківська справа - 1997. - №5 - С. 39-46

33. Панова Г.С. Кредитная политика коммерческого банка.-М.: ИКЦ «ЛИС», 1997.-464 с.

34. Перешибкин М.Н., Салыгин В.В. Определение финансового состояния заемщика в современной банковской практике // Вісник Української академії банківської справи. - 1999. - №1.-С. 83-85

Размещено на Allbest.ru