Прогнозування попиту на кредитні ресурси комерційного банку та оптимізація їх розподілу

Размещено на http://www.allbest.ru/

Київський нацiональний економічний унiверситет

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата економiчних наук

Спецiальнiсть 08.03.02 - Економіко-математичне моделювання

Прогнозування попиту на кредитні ресурси комерційного банку та оптимізація їх розподілу

Распутна Людмила Вiльтонiвна

Київ 2000

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана в Київському національному університеті імені Тараса Шевченка на кафедрі економічної кібернетики.

Науковий керівник: кандидат фізико-математичних наук, професор Карагодова Олена Олександрівна, Київський національний університет імені Тараса Шевченка, професор кафедри економічної кібернетики.

Офіційні опоненти: доктор економічних наук, професор Вітлінський Вальдемар Володимирович, Київський національний економічний університет, професор кафедри економіко-математичних методів;

кандидат економічних наук, доцент Краснікова Лариса Іванівна, Національний університет "Києво-Могилянська Академія", доцент кафедри економічної теорії.

Провідна установа: Інститут економічного прогнозування НАН України, відділ моделювання економічного розвитку, м. Київ.

Захист відбудеться “ 19 ” травня 2000р. о 14-00 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 26.006.01 при Київському національному економічному університеті за адресою: 03680, м. Київ, проспект Перемоги, 54/1, ауд. 214.

З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Київського національного економічного університету.

Автореферат розісланий “19 ” квітня 2000р.

Вчений секретар спеціалізованої вченої ради кандидат технічних наук, професор О.Д. Шарапов

1. Загальна характеристика роботи

кредитування комерційний банк прогнозування

Актуальність теми. Банківська система є ключовою ланкою кредитної системи кожної країни з ринковою економікою, яка концентрує основну частину кредитних ресурсів та здійснює більшість кредитних і фінансових операцій за допомогою мережі державних та приватних акціонерних банків. Стержневим принципом організації банківської системи є розмежування місця центрального банку - Національного банку України (НБУ) і комерційних банків (КБ).

КБ контролюють основну частину банківських депозитів і активів, вони займаються практично всіма видами кредитних, розрахункових і фінансових операцій, пов'язаних з обслуговуванням господарчої діяльності своїх клієнтів, разом з тим кредитування є однією з основних функцій комерційних банків.

"Недоброзичливість" господарчого середовища, а також недосконалість банківського менеджменту приводять до проведення занадто ризикової кредитної політики, що негативно впливає на результативність діяльності багатьох КБ в Україні.

Перед службою банківського менеджменту об'єктивно існує ціла низка можливих ризиків в кредитній діяльності, зокрема ризику неповернення кредиту позичальником. Практика кредитування свідчить, що доля "безнадійних" кредитів досягає в Україні 23-25 %, тому проблема кредитування - це проблема розподілу позикових коштів банків, при якому максимізується сподіваний прибуток банку, тобто критерієм кредитора можна вважати максимізацію очікуваного доходу від здійснення кредитної діяльності з урахуванням ймовірної поведінки позичальника. Таким чином, ефективність функціонування КБ можна інтерпретувати в термінах стратегії прийняття рішень службами банку і вміння оцінити позичальника як суб'єкта кредитування.

Інструментарій кредитування повинен мати правила:

- прогнозування попиту на ресурси кредитування та джерел їх формування;

- оцінки ризику надання кредиту конкретному позичальнику;

- оптимізації розподілу кредитних ресурсів з урахуванням координуючого впливу НБУ на функціонування КБ.

В сучасній літературі наведені результати наукових досліджень, що дозволяють оцінювати ризики кредитування, а також враховувати їх в моделях розподілу кредитних ресурсів. При цьому формування кредитного портфеля здійснюється, як правило, в такій постановці: при обмеженій кількості ресурсів і певних умовах кредитування необхідно зробити їх розподіл для досягнення визначеної цілі. В той же час, на практиці КБ здійснюють кредитування за умови, коли ресурси можуть бути змінною величиною, тобто банк кредитує за власні кошти, кошти, що можуть бути залучені від фізичних і юридичних осіб, а також одержані по міжбанківській кооперації. В таких умовах попит на ресурси кредитування визначає певну стратегію банку по залученню коштів, що ускладнює задачу формування кредитного портфелю банку. У відповідності з цим проблема прогнозування попиту на кредитні ресурси КБ і оцінки напрямів їх використання з урахуванням координуючих дій НБУ і цілей функціонування КБ є більш складною і наближеною до реальних умов, вона може бути подана як комплексний трьохетапний процес.

Для вирішення цієї проблеми в рамках дисертації використані методи економіко-математичного моделювання з наступним конструюванням алгоритмів формування оптимальних або локально-оптимальних рішень, а також методи прогнозування. При побудові моделей оптимізації розподілу кредитних ресурсів враховувались вимоги НБУ - координуючого органу діяльності КБ в ієрархічній банківській системі України. Розроблені алгоритми можна інтерпретувати як побудову інструментарію, застосування якого дозволяє підвищити ефективність функціонування КБ.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Наукове дослідження проведено в рамках держбюджетної теми N 97150 "Розробка нових технологічних засобів підтримки і прийняття рішень" (державний реєстраційний номер 0197 U 003318, науковий керівник Карагодова О.О.), що виконується кафедрою економічної кібернетики Київського національного університету імені Тараса Шевченка.

Мета і задачі дослідження Метою досліджень є подальша розбудова методологічних підходів та побудова адекватних моделей і методів щодо прогнозування попиту на кредитні ресурси комерційного банку та оптимізації їх розподілу з урахуванням ризику.

Для досягнення мети в дисертації поставлені та розв'язані такі задачі:

- оцінка впливу основних видів ризику на фінансовий стан КБ;

-розробка алгоритму оцінки ризику надання кредиту на основі аналізу фінансового стану потенційного позичальника як суб'єкта кредитування;

- аналіз і оцінка ефективності застосування статистичного методу ARIMA-ARMA, та GARCH і SARCH методів із стохастичною складовою для прогнозування попиту на кредитні ресурси КБ;

- розробка моделей та алгоритмів оптимізації розподілу кредитних ресурсів КБ з урахуванням координуючих дій НБУ;

- розв'язання комплексу задач оптимізації розподілу кредитних ресурсів КБ і аналіз отриманих розв'язків.

Об'єктом дослідження є кредитна діяльність в Україні та комерційні банки як суб'єкти комерційної діяльності.

Предметом дослідження є економіко-математичні методи прогнозування попиту на кредитні ресурси та моделі оптимізації розподілу кредитних ресурсів КБ.

Теоретичною та методологічною основою дисертаційної роботи є досягнення вітчизняних та зарубіжних вчених в галузі банківської справи, теорії кредиту, банківського менеджменту, теорії економічного ризику, економетрії, наведені в працях Альтмана Є., Балабанова І., Белмана Р., Бокса Дж., Дженкінса Г., Бора М.З., Вітлінського В.В., Костіної Н.І., Геєця В.М., Іто К., Маленво Е., Марковица Х., Месаровича М., Первозванського А.А., Савлука М., Ситника В.Ф., Сінкі Дж.Ф. тощо. В процесі дослідження були застосовані методи аналізу ієрархічних багаторівневих систем, методи статистичного, порівняльного аналізу, економіко-математичного моделювання, регресійного аналізу та прогнозування.

Інформаційною основою дослідження є матеріали державних статистичних органів України, статистичні дані Національного банку України, ретроспективні дані щодо позичальників низки комерційних банків України.

Наукова новизна одержаних результатів в тому, що дане дослідження є однією з перших спроб використання методології дослідження ієрархічних складних систем до управління діяльністю комерційного банку. До результатів, що належать особисто здобувачеві відносяться наступні.

1. Постановка задачі кредитування для КБ, що включає:

- прогнозування кредитоспроможності позичальника, тобто вирішення питання про доцільність укладання кредитної угоди з потенційним позичальником;

- прогнозування попиту на кредитні ресурси КБ;

- оптимізацію розподілу кредитних ресурсів з урахуванням можливих джерел їх збільшення та вимог НБУ щодо кредитної діяльності КБ.

2. Вперше розроблена економіко-математична модель кредитування з частково-бульовими змінними, що дозволяє більш адекватно враховувати вимоги позичальника, та запропоновано алгоритм її розв'язання.

3. Розроблена та запропонована методика оцінки ризику кредитування, що базується на спільному використанні моделей Альтмана та Чессера.

4. Вперше застосована низка методів прогнозування попиту на кредитні ресурси КБ, а саме: статистичного ARIMA-ARMA, GARCH і SARCH моделей, що мають стохастичну складову у вигляді випадкового процесу, отримана порівняльна оцінка їх ефективності.

5. Подальший розвиток одержали методи підвищення ефективності прийняття рішень щодо кредитної діяльності КБ в умовах ризику кредитування.

Практичне значення одержаних результатів полягає в наступному: запропонований підхід до розв'язання проблеми кредитування є потужним засобом підвищення ефективності стратегії кредитування КБ, який прагне максимізувати свій прибуток в умовах ризику; прогнозування попиту на кредитні ресурси дає можливість КБ своєчасно корегувати ставки відсотків по депозитних вкладах населення; сумісне застосування моделей Альтмана та Чессера надає можливість КБ до прийняття рішення про надання кредиту (чи відмові) досить точно визначити ймовірність банкрутства позичальника та диференціювати відсоткові ставки за кредит в залежності від ступеня ризикованості кредитної угоди.

Висновки та рекомендації, запропоновані в дисертації, схвалені та впроваджені в практику діяльності АКБ "Кредитпромбанк". Впровадження результатів дисертаційної роботи підтверджується актами про впровадження.

Ряд положень дисертаційного дослідження знайшли відображення у наукових роботах кафедри економічної кібернетики економічного факультету Київського національного університету імені Тараса Шевченка та кафедри банківської справи Національного аграрного університету; а також застосовуються у навчальному процесі на економічному факультеті Національного аграрного університету при викладанні курсів: банківська справа, іпотечне кредитування, фінансовий ринок, гроші і кредит, а також в Методичних вказівках з курсу "Мікроекономічне моделювання", Національний аграрний університет, 1999. -0,8 др. арк.

Особистий внесок здобувача. Особисто автору належать:

1. Застосування методології дослідження ієрархічних систем для побудови моделей оптимізації розподілу кредитних ресурсів КБ, функціонування якого залежить від координування НБУ;

2. Комплексне дослідження проблем прогнозування попиту на кредитні ресурси КБ та їх подальшого розподілу;

3. Побудова ряду моделей оптимізації розподілу кредитних ресурсів при різних припущеннях щодо джерел формування кредитних ресурсів та попиту на обсяги кредитів окремих позичальників;

Апробація результатів дисертації. Основні положення дисертації доповідались та обговорювались на:

- Всеукраїнській конференції "Сучасні економіко-математичні методи у ринковій економіці" (Київ, 5-6 листопада 1998 року);

- V всеукраїнській науково-методичній конференції "Економічна кібернетика: проблеми методології та підготовки фахівців" (7-8 грудня 1999р.);

- наукових конференціях викладачів та аспірантів економічного факультету Київського національного університету імені Тараса Шевченка (квітень 1998 та 1999 років);

-науково-методологічних семінарах кафедри економічної кібернетики економічного факультету Київського національного університету імені Тараса Шевченка ( 1998, 1999 років);

- науково-методологічних семінарах кафедри банківської справи Національного аграрного університету.

Публікації. Основні результати дисертації опубліковані в 5 наукових публікаціях, зних 4 в наукових фахових виданнях. Особисто автору належить 2,1 др. арк.

Обсяг і структура роботи.

Дисертація складається з вступу, трьох розділів (10-ти підрозділів), висновків, списку використаних джерел, що містить 111 найменувань, нараховує 158 сторінок друкованого тексту та три додатки. Робота містить 24 таблиці та 26 рисунків.

2. Основний зміст дисертації

У вступі обґрунтовано актуальність дослідження діяльності КБ - економічного об'єкта дослідження - як складної керованої системи, на функціонування якої має вплив управління, що генерується ієрархічно вищою структурою, а саме Національним банком України.

В першому розділі "Комерційні банки в кредитній діяльності України та проблеми моделювання" досліджено місто та значення КБ в забезпеченні кредитної діяльності в Україні. Визначено, що ієрархічна організація взаємодії НБУ та комерційних банків в Україні підпорядкована основному постулату ієрархічних систем: "ефективне використання багаторівневої структури досягається, якщо елементам прийняття рішень надана свобода дії, якщо розподіл функцій між елементами системи не здійснено, то сама ієрархія не має сенсу".

КБ як структура загальної банківської системи, контролюють основну частину банківських депозитів і активів, кредитують й інвестують суб'єкти господарської діяльності.

Попит на ресурси кредитування об'єктивно має ймовірносний характер, підлягає значним коливанням в часі, що свідчить про актуальність застосування методів його прогнозування.

Розширення бази кредитування здійснюється як за рахунок депозитів, міжбанківських кредитів, так і позичок НБУ, але збільшення резервної бази впливає на ліквідність КБ, його привабливість для клієнтів і довіри до нього. В цих умовах вирішення проблеми повинно супроводжуватися оцінкою ліквідності. (Питання оцінки ліквідності розглядаються в § 2. "Оцінка фінансового стану КБ").

Проведений аналіз існуючих підходів оцінки ліквідності в межах дисертаційного дослідження знайшов відображення при формуванні моделі оптимізації розподілу кредитних ресурсів КБ.

Проблема ефективного кредитування значною мірою залежить від обґрунтованої оцінки фінансового стану позичальника та наявного досвіду попередньої взаємодії КБ з ним, надаючи кредити, КБ повинен враховувати ризики реалізації фінансових послуг, тому актуальною є проблема прогнозування ймовірності неповернення позичальником позики. Для визначення ймовірності банкрутства позичальника в дисертації запропонована методика сумісного застосування двох моделей: Z-моделі Альтмана та моделі Чессера.

Якщо Z-значення, що підраховано за моделлю Альтмана, перевищує 2.99, то вважається, що ймовірність неповернення кредиту досить мала (модель дала від'ємний результат); якщо Z<1.81, то ризик неповернення кредиту досить високий (модель дає позитивний результат).

Аналогічно, якщо Ch- значення, що отримано за моделлю Чессера, перевищує 2, то позичальник з високою ймовірністю банкрутства (модель дає позитивний результат); якщо Z<2, то позичальник з малою ймовірністю банкрутства, а модель дає від'ємний результат.

В таких умовах:

- ймовірність банкрутства знаходиться в межах (00.333), якщо обидві моделі дають від'ємний результат;

- ймовірність банкрутства знаходиться в межах (0.3330.666), якщо одна з цих моделей дає від'ємний результат, а друга - позитивний;

- ймовірність банкрутства дуже висока і знаходиться в межах (0.6661), якщо обидві моделі дають позитивний результат.

Кредитний ризик, процентний ризик, ризик ліквідності - три основні портфельні ризики, з якими стикаються банки всередині країни. Але кредитний ризик є найбільш руйнуючим, тому КБ вимагають від клієнтів додаткову інформацію для зменшення небажаних можливих наслідків.

Другий розділ "Моделі прогнозування попиту на кредитні ресурси комерційного банку" складається з трьох підрозділів. В підрозділі 2.1 "Аналіз методів короткострокового прогнозування" наведена загальна система методів прогнозування; обгрунтована цінність моделей короткострокового прогнозування зі стохастичної складової у порівнянні з моделями їх попередників. Надані формули для оцінки точності прогнозів.

В підрозділі 2.2 "Прогнозування попиту на кредитні ресурси на основі аналізу часових рядів" викладена методика побудови статистичних моделей прогнозування попиту на кредитні ресурси КБ. Теоритичні положення цього підрозділу підкріплені практичними розрахунками на підставі даних "Правекс-банку".

В підрозділі 2.3 "Прогнозування попиту на кредитні ресурси КБ з застосуванням стохастичної складової" наведені необхідні теоретичні припущення для побудови моделі прогнозування, зауважено, що залежність вважається найбільш природньою щодо опису поведінки багатьох фінансових інструментів, якщо лаг по об'ємам дорівнює 2, а лаг по процентним ставкам дорівнює 1, тому під абревіатурами GARCH (1,1) та SARCH (1,1) розглядались процеси у вигляді:

GARCH (1,1)

SARCH (1,1)

Osclationt - реалізація стохастичної складової у вигляді Іто.

Проведене дослідження трьох методів короткострокового прогнозування на реальних даних "Правекс-банку" показало, що GARCH і SARCH моделі дозволять отримати більш точні прогнози ніж ARIMA-ARMA моделі на тій же самій виборці.

В третьому розділі "Оптимізація розподілу кредитних ресурсів комерційного банку" визначається, що кредитування - складна проблема, яка допускає альтернативні рішення, ефективність яких залежить від:

моделі, яка відтворює процес;

технології пошуку структури кредитного портфеля;

правил визначення ризику кредитування;

величини грошей, які є на момент прийняття рішень і можуть бути залучені для кредитування.

В літературі вивчаються різні показники оцінки ефективності кредитування, виходячи з цілей функціонування КБ, нами застосована функція максимізації величини очікуваного доходу від кредитування з урахуванням ризику.

При побудові моделей оптимізації структури кредитного портфелю КБ враховувалось, що:

- функціонування КБ координується НБУ,

- координація відбувається шляхом встановлення нормативів, обов'язкових для економічної діяльності КБ,

- надаючи кредити, КБ прагне максимізувати прибуток від кредитної діяльності вцілому.

В цих умовах були побудовані моделі, які в загальному вигляді можна сформулювати так: знайти розподіл ресурсів кредитування, що дозволяє максимізувати функцію очікуваного прибутку КБ в певних умовах.

Позначимо через xi - величину кредиту, що надається і-му позичальнику.

Запишемо основні обмеження, що впливають на економічну діяльність КБ:

- норматив обов'язкового резервування

де Ка - кошти каси; Ккр - кошти на коррахунку, n - кількість позичальників,

- кошти, що отримані по міжбанку, при цьому

(2)

де ЗК - залучені банком кошти.

- норматив платоспроможності

(3)

де Ар - сукупні активи, зважені щодо відповідних коефіцієнтів за ступенем ризику, К - капітал банку;

- норматив миттєвої ліквідності

де Пр - поточні рахунки;

- норматив співвідношення високоліквідних активів до робочих активів банку

де Ва - обсяг високоліквідних активів, Pa - робочі активи банку;

- норматив максимального розміру ризику на одного позичальника

де Зс - сукупна заборгованість за позичальником;

- норматив "великих" кредитних ризиків

де Ск - сукупний розмір "великих" кредитів, виданих КБ з урахуванням 100% позабалансових зобов'язань банку;

- норматив максимального розміру наданих міжбанківських позик

(8)

де Мбн - загальна сума наданих КБ міжбанківських позик;

- норматив максимального розміру отриманих міжбанківських позик (Mбо)

а також умови невід'ємності змінних

При цих обмеженнях на область можливих розв'язків треба максимізувати функцію

(11)

де xi - обсяг кредиту, наданий і-му позичальнику; - обсяг кредиту, що отриманий по міжбанку; i - ставка відсотків по і-му кредиту; ti - період дії і-тої кредитної угоди; - ставка відсотків міжбанківської позики. Розв'язком даної і є оптимальна структура кредитного портфелю, який побудований за кошти каси, коштів на коррахунках та міжбанківської позички. Проведені нами дослідження показали, що структура кредитного портфелю значною мірою залежить від параметрів, що задані НБУ (це, насамперед, стосується норми обов'язкового резервування та миттєвої ліквідності).

Для розв'язання задачі в такій постановці доцільним є стандартний симплекс-метод, який дає можливість оцінити міру впливу кожного з обмежень, тобто провести постоптимізаційний аналіз одержаних результатів.

Ускладнення не викликають обмеження для окремих позичальників типу:

де і (bі) - обмеження знизу (зверху) на величину кредиту, що потрібний і-му позичальнику.

Проблема значно ускладнюється, якщо до КБ звертається позичальник, якому необхідна позика фіксованого обсягу А, або він відмовляється від послуг цього банку. В такому разі запропонована модель не є адекватною, тому була побудована інша модель, в якій всі n потенційні позичальники розділені на дві окремі підмножини:

де xі 1, якщо і-ий позичальник отримує позику в обсязі Аі,

хi = 0, якщо і-ий позичальник не отримує позику.

Для розв'язку задачі з частково бульовими змінними був застосований алгоритм, що складається з двох послідовних етапів:

Перший етап: за допомогою датчика випадкових чисел формується xio -деяка реалізація значень підмножини 2.

Другий етап: врахуваня xio2 для корегування обмежень моделі (1) - (10), застосування симплекс-методу для знаходження x2, що належать підмножини 1 та максимізують цільову функцію

Стратегічною метою функціонування комерційного банку є максимізація його прибутку. Для досягнення цієї мети банк повинен вирішувати тактичні цілі, щоб забезпечувати свою здатність задовольняти обґрунтовані потреби клієнтів у кредитах:

- управління розміром капіталу;

- управління розміром вільних коштів (залучені кошти).

Для такого аналізу на базі моделі (1) - (11) були досліджені два підходи, що дозволяють банку визначитися із заходами, які необхідно здійснити задля збільшення прибутку.

Перший підхід формулюється як задача І і обумовлюється використанням двох складових:

- обсягу кредитних ресурсів, які можна розмістити у міжбанківських позиках

- обсягу власних ресурсів банку для кредитування.

В такому разі розв'язком задачі є обсяги наданих кредитів, кількість наявних вільних ресурсів, які може вкласти банк в кредитний портфель, не порушуючи при цьому економічних нормативів, пов'язаних з капіталом, а також кількість грошей, що треба залучити по міжбанку.

Другий підхід формулюється як задача II і пов'язаний з аналізом лише обсягу ресурсів, які може вкласти банк в кредитний портфель.

Якщо величина цільової функції задачі І менша за значення, що отримано при розв'язанні задачі II, то для збільшення обсягу кредитування банку необхідно провести заходи капіталізації. В іншому випадку банк може провести залучення нових коштів (депозитів).

На реальних даних одного з КБ України було проаналізовано також вплив зміни деяких нормативів на значення функції оцінки ефективності функціонування банку. Отримані результати дозволяють зробити висновок, що найбільший вплив на значення цільової функції має норма обов'язкового резервування, найбільш значну вагу на зменшення обсягів ресурсів кредитування має обмеження щодо нормативу співвідношення високоліквідних активів до робочих активів банка.

Висновки

1. Банківська система України є дворівневою системою взаємодії НБУ і мережі комерційних банків. Кожна із цих структур виконує притаманні їй функції і в цьому розумінні КБ є функціонально самостійними і автономно незалежними підсистемами, які координуються НБУ.

НБУ- ієрархічна структура вищого рівня - виконує координацію низовими ланками (КБ), переслідуючи свої власні інтереси. Це координування реалізується шляхом "розв'язання взаємодії", коли кожний КБ має право при вирішенні власних задач розглядати вимоги НБУ як додаткові змінні.

2. Кредитування як складна проблема є однією з основних функцій КБ; має альтернативні рішення, ефективність яких залежить від:

- моделі, яка відтворює процес;

- технології пошуку структури кредитного портфеля;

- правил визначення ризику кредитування;

- величини ресурсів, які є на момент прийняття рішень і можуть бути залучені до процесу кредитування.

В літературі вивчаються різні показники оцінки ефективності кредитування, але, виходячи з цілей функціонування КБ, на нашу думку, найбільш доцільним є максимізація величини очікуваного доходу від кредитування.

3. Важливе значення при визначенні структури кредитного портфелю надається прогнозуванню попиту на кредитні ресурси КБ. Потреба в них залежить від багатьох факторів, які впливають на діяльність КБ і мають бути включені в модель оптимізації розподілу кредитних ресурсів, але деякі з них апріорі невідомі. Це значно ускладнює постановку проблеми, тому в роботі розглянуто методи короткострокового прогнозування попиту на кредитні ресурси в умовах невизначеності. При нестабільній економіці доцільно використовувати саме короткострокові прогнози, тому що довгострокові та середньострокові прогнози не можуть бути застосовані в повному обсязі із-за великої кількості випадкових факторів, які впливають на економічні процеси. Найбільшу перевагу при прогнозуванні зараз дослідники надають ARIMA і ARIMA-ARMA моделям. Проведені в дисертації дослідження дозволяють стверджувати, що GARCH і SARCH моделі, які використовують стохастичне збурення у вигляді процесу Іто, дають найбільш точні прогнози ніж їх попередники на тій самій виборці. Ці моделі можуть бути застосовані на практиці банківської діяльності

4. Проведені дослідження дали можливість стверджувати, що процес оптимізації структури кредитного портфелю КБ може бути представлений як послідовна реалізація наступних кроків:

- оцінка ризику складання угоди про надання кредиту позичальнику;

- прогнозування попиту на кредитні ресурси КБ і визначення джерел їх поповнення;

-оптимізація розподілу кредитних ресурсів з метою максимізувати очікуваний доход КБ при певних умовах кредитування.

5. Розроблена і запропонована методика оцінки ймовірності неповернення позичальником позики, яка побудована на сумісному застосуванні моделей Альтмана та Чессера, дозволяє приймати більш зважені рішення щодо складання кредитної угоди з позичальником.

Публікації за темою десертації

Карагодова О.О., Распутна Л.В. Проблема кредитування і шляхи її вирішення. Банківська справа, №6(18) 1997р., с.37-39 (особисто здобувачу Распутній Л.В. належить 0,3 др. арк. і загальна постановка проблеми, висновки і пропозиції).

Распутна Л.В., Журавльов В.Н. Прогнозування попиту на кредитні ресурси комерційного банку на основі аналізу часових рядів. Банківська справа, №2(20) 1998р., с.16-23 (особисто здобувачу належить 0,4 др.арк. та загальна концепція, аналіз розрахунків і висновки).

Комашко О.В., Рябій М.А., Распутна Л.В. SARCH-моделі та прогнозування в умовах невизначенності. Банківська справа, №4(22) 1998р., с.47-52 (особисто здобувачу належить 0,3 др. арк. та формулювання проблеми, обгрунтування необхідності застосування стохастичного збурення Іто, проведення порівняння результатів з раніше отриманими на основі аналізу часових рядів).

Распутна Л.В. "Формування кредитного портфелю КБ з урахуванням ризику". Банківська справа, №4 1999р., с.50-52.

5. Распутна Л.В. "Мікроекономічне моделювання (ринок факторів виробництва) методична розробка. Національний аграрний університет, "Центр інформаційних технологій", 1999. 0,8 др. арк.

Анотація

Распутна Л.В. Прогнозування попиту на кредитні ресурси комерційного банку та оптимізація їх розподілу. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата економічних наук за спеціальністю 08.03.02 - економіко-математичне моделювання. - Київський національний економічний університет. Київ, 2000

Дисертацію присвячено проблемам прогнозування попиту на ресурси кредитування та оптимізації їх розподілу при певних обмеженнях на кредитну діяльність КБ.

Розроблено:

- методика оцінки фінансового стану потенційного позичальника з точці зору ризику неповернення кредиту;

- моделі оптимізації структури кредитного портфелю при певних умовах щодо позичальників і вимогах НБУ;

- проведено дослідження ефективності застосування ARIMA-ARMA, GARCH і SARCH моделей для прогнозування попиту на кредитні ресурси КБ на базі малої вибірки.

Одержали подальший розвиток моделі та методи оптимізації структури кредитного портфелю КБ з урахуванням:

- можливості поповнення ресурсів кредитування та визначенням джерел їх надходження;

- частково бульових шуканих змінних.

Коректність висновків була підтверджена на даних АКБ "Правекс", АКБ "Кредитпромбанк".

Ключові слова: кредитний портфель, модель, прогноз, ризик, система, ієрархія, координування, оптимізація, збурення, цільова функція, банк, кредитування, часовий ряд.

Аннотация

Распутная Л.В. Прогнозирование спроса на кредитные ресурсы коммерческого банка и оптимизация их распределения. - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук по специальности 08.03.02 - экономико-математическое моделирование.- Киевский национальный экономический университет, Киев, 2000.

Диссертация посвящена вопросам экономико-математического моделирования кредитного портфеля коммерческого банка и связанным с этим проблемам. Проведен комплексный анализ существующих подходов к выбору оптимального кредитного портфеля (КП), особенностей их применения, раскрыта их теоретико-практическая ценность и выделены имеющиеся недостатки, препятствующие их практическому внедрению. Проанализированы место и роль КБ в структуре банковской системы Украины, что позволило сформулировать основную гипотезу исследования: банковская система Украины - многоуровневая сложная система, высшим звеном которой является Национальный Банк Украины (НБУ), коммерческие банки (КБ) иерархически зависимые звенья. НБУ формирует координирующие управления, которые влияют на функционирование КБ и, в первую очередь, на кредитную деятельность его.

В условиях нестабильной экономики кредитная деятельность КБ подвержена влиянию многочисленных рисков

Ключевые слова: система, иерархия, модель, целевая функция, оптимизация, прогнозирование, кредитный портфель, риск, ликвидность.

Annotation

Rasputna L.V. Forecasting of the demand for the credit resources of the commercial bank and the optimisation of their distribution.- Manuscript.

The dissertation for obtaining the degree of the candidate of economic science on the speciality 08.03.02 - The Kyiv National Economic University - Kyiv, 2000.

The dissertation is dedicated to the problems of the forecasting the demand for credit resources and optimisation of their distribution within some limits on the commercial bank's work.

The following procedure was developed:

credit scoring system for the potential borrowers;

the models of the optimisation of the credit portfolio within the limits for the borrowers and on the terms of National Bank of Ukraine (NBU).

The research of the effectiveness of ARIMA-ARMA, GARCH and SARCH models for forecasting the demand for credit resources was made on the basis of the small sample.

The models and the methods of the optimisation of the structure of the commercial bank's credit portfolio were developed considering:

the opportunities of the credit resources' replenishment and the determination of its sources,

partially boolean decision variable.

The correct of the conclusions was confirmed by the data of Pravexbank, Creditprombank and by the information of 40 Ukrainian banks.

Key words: credit portfolio, model, forecast, risk, system, hierarchy, coordination, optimisation, deviation, goal function, bank, crediting, time series.

Размещено на Allbest.ru

...