Автореферат (1151128), страница 3

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 3)

Приопределенных условиях кредиторы в предложенной стратегии могутполучить до 100% возврата от суммы реестровых требований, чтосущественно превышает среднестатистический уровень балансового возвратапри реализации активов предприятия-должника в конкурсном производстве.6. В исследовании предложена система выбора инструментаурегулирования проблемной задолженности кредитной организации наоснове экспертной системы на базе квалиметрической модели.Для того, чтобы правильно выбрать использование того или иногоинструмента урегулирования предлагается использовать инструментарийтеории игр (игра двух игроков – банк и заемщик) и квалиметрическуюмодель для установления значения функций полезности каждого из игроков.В исследовании рассмотрены пять параметров, которые влияют нафункции полезности банка и заемщика в ситуации выхода кредита напросрочку.

Весовые коэффициенты каждого параметра определяютсяэкспертным путем и представлены в таблице 2. ПараметрыНе менее 95%4. Взаимныйуровеньлояльности Банка иЗаемщика5. Доля залоговБанка в общемобъеме ликвидныхактивов назаемщике ипоручителях Наймадвокатов,борьба законтроль надреестромНе более 75%Формальноправовоепротивостояние в судеНе вхождениеСБКНе более 50%ОтсутствиеконтактаВхождениеСБК не менеечем на 26%(блокирующийпакет)ВхождениеСБК менее чемна 5%(мониторинговый пакет)3. Уровеньлояльности Банка кюридическойконструкцииЗалогпокрываеткредит неменее чем на50%0Значения шкалыНе меняетсяУвеличиваетсяболее чем на90%2.

ИзменениеобъемафинансированияЗаемщика врезультате сделкиЗалогпокрываеткредит неменее чем на30%-116 Не более 5%Полноесодействие вурегулировании ПАПредоставлениене полнойинформации,затягиваниесроковпредоставленияинформацииНе более 25%ВхождениеСБК более чемна 90%Сокращаетсяне менее чемна 90%Залогпокрываеткредит на200% и более2Вхождение СБКне менее чем на51%(контрольныйпакет)Сокращается неменее чем на30%Залог покрываеткредит не менеечем на 100%1коэффициентовБанкакоэффициентовдля Банка25%50%50%100%8,47%16,95%16,95%33,90%23,73%значения весовыхзначения весовых70%НормированныеЭкспертныеПараметры квалиметрической модели. Таблица 2Увеличиваетсяболее чем на30%Залогпокрываеткредит менеечем на 5%-21. Обеспеченностькредиталиквиднымзалогом Заемщикаи Залогодателей 20%50%20%50%20%Заемщикакоэффициентов длязначения весовыхЭкспертные-12,50%31,25%-12,50%-31,25%-12,50%Заемщикакоэффициентовзначения весовыхНормированные17 В исследовании представлена ситуация, возникшая в процессеурегулирования,вкоторойбанкунеобходимовыбратьнаиболееэффективный результат урегулирования из пяти возможных.

Параметрыситуации представлены в таблице 3.В таблице 4 показаны результаты вычисления функций полезности длякаждогоизвариантоввыбораметодаурегулированияпроблемнойзадолженности банка и определяется итоговый метод.В виде развернутой формы игры (бинарного дерева решений) данныйпример представлен на Рис 2. Дерево бинарной игры состоит из четырехнетерминальных вершин. В двух вершинах выбор осуществляет Банк. В двухоставшихся вершинах выбор осуществляет Заемщик.Результат рассмотрения пяти исходов (терминальных вершин):1. Реструктуризация;2. Банкротство после несостоявшейся реструктуризации;3.

Мировое соглашение после несостоявшейся реструктуризации;4. Банкротство после обращения в суд;5. Мировое соглашение после обращения в суд.С учетом исходных данных выбирается терминальная вершина 5. Параметры сравнения05. Доля залогов Банка вобщем объеме ликвидныхактивов на заемщике ипоручителях 14. Взаимный уровеньлояльности Банка иЗаемщика02. Изменение объемафинансирования Заемщикав результате сделки001. Обеспеченность кредиталиквидным залогомЗаемщика и Залогодателей3. Уровень лояльностиБанка к юридическойконструкцииИсходное состояниеРезультат: Мировоесоглашение послеобращения в судРЕЗУЛЬТАТ РАБОТЫМОДЕЛИ в ячейке снизу -22111Результат:Мировое соглашениепосле обращения в суд0-2000Результат: Банкротствопосле обращения в суд-22121Результат:Мировое соглашение посленесостоявшейсяреструктуризации0-2000Результат: Банкротствопосле несостоявшейсяреструктуризацииИзменяемые параметры модели для исходного состояния и терминальных вершинПримеры параметров проблемного актива. Таблица 3.18 -210-21Результат:РеструктуризацияПараметры сравнения0,50000,50000,50000,75000,50001.

ОбеспеченностькредиталиквиднымзалогомЗаемщика иЗалогодателей2. ИзменениеобъемафинансированияЗаемщика врезультате сделки3. Уровеньлояльности Банкак юридическойконструкции4. Взаимныйуровеньлояльности Банкаи Заемщика5. Доля залоговБанка в общемобъемеликвидныхактивов назаемщике ипоручителях Норм.значенияЗначения0,04240,12710,08470,16950,1186ДляБанка0,542419 0,06250,23440,06250,15630,0625ДляЗаемщика0,10940,00001,00000,75000,75000,7500Норм.значенияЗначения0,00000,16950,12710,25420,1780ДляБанка0,18640,00000,31250,09380,23440,0938ДляЗаемщика0,2188Результат:Мировое соглашение послеобращения в суд0,50000,00000,50000,50000,5000Норм.значенияЗначения0,04240,00000,08470,16950,1186ДляБанка0,12710,06250,00000,06250,15630,0625ДляЗаемщика0,4531Результат: Банкротство послеобращения в суд0,00001,00000,75001,00000,7500Норм.значенияЗначения0,00000,16950,12710,33900,1780ДляБанка0,27120,00000,3125-0,0938-0,3125-0,0938ДляЗаемщика-0,2969Результат:Мировое соглашение посленесостоявшейся реструктуризации0,50000,00000,50000,50000,5000Норм.значенияЗначения0,04240,00000,08470,16950,1186ДляБанка0,1271-0,06250,0000-0,0625-0,1563-0,0625ДляЗаемщика-0,4531Результат: Банкротство посленесостоявшейся реструктуризацииРасчет функции полезности для каждой терминальной вершины.

Таблица 4.Исходное состояниеРезультат:Мировоесоглашение послеобращения в судРЕЗУЛЬТАТРАБОТЫМОДЕЛИ вячейке снизу 0,00000,75000,50000,00000,7500Норм.значенияЗначения0,00000,12710,08470,00000,1780ДляБанка0,15250,00000,2344-0,06250,0000-0,0938ДляЗаемщика-0,0313Результат: РеструктуризацияРезультат: Мировоесоглашение посленесостоявшейсяреструктуризации0,2712Суд.выбор Банка:предложить мировоеили банкротство0,2712Результат:Банкротство посленесостоявшейсяреструктуризации-0,1271-0,12710,1864-0,2188Результат для БанкаРезультат для Заемщика-0,2969 Рис. 2. Дерево квалиметрической модели. Результат: Мировое соглашение после обращения в суд-0,4531Результат:Банкротство послеобращения в судОптимальныйРЕЗУЛЬТАТРезультат: Мировоесоглашение послеобращения в суд-0,2969Результат: Мировоесоглашение посленесостоявшейсяреструктуризацииРезультат для ЗаемщикаРезультат для БанкаВершины выбора Банка-0,4531Результат:РеструктуризацияРезультат: Мировоесоглашение послеобращения в судОптимальныйРЕЗУЛЬТАТ-0,1525-0,0313-0,2188Реструктуризациявыбор Заемщика:согласиться илипойти в судРезультат для БанкаВершины выбораЗаемщикаРезультат для ЗаемщикаИтоговый оптимальныйРЕЗУЛЬТАТСудебное заседаниевыбор Заемщика:согласиться намировое илибанкротство0,1864-0,2188Результат: Мировоесоглашение послеобращения в судВыход на просорочкувыбор Банка:предложить мировоеилиреструктуризацию0,1864Развернутая форма игры20 Результат для ЗаемщикаРезультат для БанкаВершины выбора БанкаТерминальные вершины:Результат -0,0313-0,1525Результат:Реструктуризация21 7.

Разработан финансовый механизм стимулирования центром(Центральным офисом банка) выбора агентом (территориальнымподразделением банка) прогнозного значения KPI (Key PerformanceIndicators) урегулирования проблемного актива, соответствующегореальному значению, а также разработан алгоритм выбора плановыхзначенийKPIкредитнойорганизацииметодом«снизу-вверх»иформирования финансовых результатов банка.Стандартная постановка задачи имеет вид:Пусть есть n подразделений – агентов i  N  1, 2,..., n , объединениекоторых с центром образуют двухуровневую Организационную Систему(ОС).

Первый уровень ОС образуют указанные агенты. Второй уровень –центр, который делает в игре первый ход, определяя для агентов ихмотивационные факторы.Каждое Подразделение-агент i знает собственный реальный прогноз Ri- который неизвестен другим Подразделениям, а также неизвестен центруОС. У каждого агента i есть множество различных потенциальных вариантовпрогноза Ai . Обозначим yi  A - действие агента i по выбору прогноза KPI,или проще: yi - значение прогноза KPI, которое заявляет центру агент i .Задача центра ОС состоит в том, чтобы предложить такуюконструкциюустановкимеханизмастимулирования  y    1  y  ,  2  y  ,...,  n  y   целевых значений KPI для всех агентов, чтобы врезультате каждый агент при проведении планирования с подходом «снизувверх» установил себе значение yi  Ri , yi  A .В диссертации предлагается механизм стимулирования агентовцентром, который имеет Равновесие в Доминантных Стратегиях (РДС) привыполнении условия yi  Ri , yi  A при условии задания центом параметровмеханизма, удовлетворяющих условию       1 . 22 В основе механизма лежит функция стимулирования для агента сномером i , которая имеет вид  i  Oi Ki , где  Ri 1   1, Е сли   yiOi    Ri   y  1   1, Е сли  iОписанныймеханизмRi1yiK, i Ri1yiстимулирования n  1  y i ny j  yi i jпредполагаетследующийалгоритм выбора плановых значений KPI кредитной организации методом«снизу-вверх» и формирования финансовых результатов:Фиксируются параметры Портфелей Проблемных Активов (далееППА) на начальную дату квартала по всем n агентам - ТерриториальнымБанкам (далее ТБ).

Центр - Центральный Аппарат (далее ЦА) определяет идоводит до ТБ набор KPI, используемый для управления ППА ТБ.ЦАопределяетстратегиюурегулированияППА(консервативная/агрессивная) и направляет в каждый ТБ коэффициенты β > α> γ >1 для каждого KPI из выбранного набора, а также формулу свертки дляопределения итогового Кцели.ТБ на основании своих прогнозов направляет в ЦА планы по каждомуKPI. ЦА рассчитывает средний прогноз всех ТБ по каждому KPI и доводитдо каждого ТБ графики зависимости функции стимулирования для каждогоKPI от фактического получаемого значения KPI.

При подведении итогов покварталу каждый ТБ получает результат функции стимулирования покаждому KPI из набора в зависимости от фактически полученного значения.Предложенный алгоритм определения KPI по методу встречных планов былприменен в пилотном проекте на базе Северо-западного Банка СбербанкаРФ. На основе полученных данных были рассчитаны среднеквадратичныеотклонении плановых значений KPI от фактических значений, получаемыхподразделениями-агентами. По методу встречных планов данный параметрдает меньший разброс, чем при планировании на основе LGD-модели. 23 III. СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИОННОГОИССЛЕДОВАНИЯСтатьи в журналах, входящих в перечень российских рецензируемых научныхизданий:1.Давыдов В.А., Халилова М.Х.

Характеристики

Список файлов диссертации