Автореферат (1152480), страница 5

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

Текст из файла (страница 5)

Коэффициенты и характеристики модели (18).ПараметрCONSTANTK1K2K4K7ln(x2)ln(x3)d1Значение4,19696-1,18894-50,7296-2,651233,413720,4977560,3019080,376278Стандартная ошибка1,130450,5336213,18950,808290,890980,084750,07262080,074990819T-статистика3,71263-2,22806-3,84622-3,280053,831435,873234,157325,01765P-Value0,00060,03120,00040,00210,000400,00020Дисперсионный анализИсточник дисперсииСумма квадратовМодельная13,7075Остаточная0,418092Общая14,1256R-squared=97,0402%,R-squared (adjusted for d.f.) = 96,5584 %Standard Error of Est. =0,0986056Mean absolute error = 0,0655761Durbin Watson statistic=1,78964 (P=0,0664)Lag 1 residual autocorrelation = 0,0958538dfДисперсияF-критерийP-value743501,95822201,40,0000Выражение (18) свидетельствует, что на величину собственных средствбанкаоказывают влияние не только текущие значения показателей рискаК1,К2,К4,К7, но и объемы резервов и собственных средств на предыдущемвременном интервале, что предоставляет более широкие возможности порегулированию кредитного риска банка.C использованием модели (18) обоснованы предполагаемые изменениясобственных средств банка ХХХ в зависимости от возможного сценарияизменений коэффициентов K1, K2, K4, K7и величины резервов.

Присохранении значений коэффициентов K1, K2, K7 на среднем уровне (в зонекритического риска) и одновременном снижении коэффициента концентрациикрупных кредитов до допустимого значения: K4=0,19<0,2 (сценарий 1)величина собственных средств на двух последовательных периодах составит:Eq(t + 1) = 1293244,32; Eq(t + 2) = 1323733,32. При этом совокупный риск портфеляснизится несущественно, оставаясь в критической зоне ( 0,35).При сохранении значений коэффициентов K1, K2, К4, K7 в зонедопустимого риска, а резервов - на минимальном уровне (сценарий 2) величинысобственных средств на двух последовательных периодах снизятся: (t + 1)= 956605,54, Eq(t + 2) = 976029,07, а совокупный риск портфеля не превыситдопустимого уровня (0,29).В работе предложен модифицированный подход к оценке нижнейграницы процентной ставки по кредиту с учетом риска заемщика и параметроврынка кредитов, позволивший получить обоснованное количественноеподтверждение фундаментального правила «риск предполагает компенсацию».В его основе лежит следующее соотношение:1+k0k = 1−p(19)− 1 + D,maxгде: k−процентная ставка по кредиту; k0– безрисковая ставка; pmax = max{pн ; pср },рн−вероятность невозврата кредита (определяется на основе пессимистического сценариявыплат по кредитному договору с учетом группы риска заёмщика),рср.− риск среднерыночногопортфеля на дату определения процентной ставки; D – маржа, соответствующаяпредполагаемой доходности рискового актива.20С учетом (19)(t)k min =(t)(t)где: pri , di1(t)pri((t)Smin +1(t)1−diнижнюю ставку по кредиту предложено оценивать как:(20)− 1),- параметры кредита ( срок кредита и группа кредитного риска заёмщика: для(t)di =0;(t)(t)(t)первойдля второй di =0,2; для третьей di =0,5);Smin - ставка доходности повысоколиквидным активам (например, облигациям ОФРЗ) для интервала планирования t,увеличенная на среднюю стоимость операционных затрат и отчислений банка в бюджетыразличных уровней (доля в объёме кредита).Результаты расчёта нижней ставки по кредиту для корпоративныхзаёмщиков банка ХХХ, полученные на основе выражения (20), показали, что(t)наибольшее влияние на ее значение оказывает группа риска di заёмщика.

ДляI-й и II-й групп заемщиков получены адекватные реальной практике процентныеставки, для III-й и выше – завышенная, подлежащая коррекции. По этойпричине для заемщиков с невысоким риском предложено использовать модель(20), а с высоким - выбирать нижнюю ставку на уровне среднерыночной, но нениже, чем для заемщиков I и II-й групп.5. Модель выбора приоритетной последовательности удовлетворениякредитных заявок корпоративных заемщиков.Для формирования приоритетной последовательности удовлетворенияотобранных в кредитный портфель заявок корпоративных заемщиков в работепредложено использовать аппарат матричных игр с природой с синтетическимкритерием Вальда-Сэвиджа, разработанным А.В. Амелиной, Л.Г. Лабскером,Н.А.

Ященко2. В алгоритме, использующем этот критерий, при оценкекредитоспособности заемщика предложено использовать показатель чистойприбыли. В работе обосновано, что для этой цели в большей степени подходитболее информативный показатель NOPAT- операционная прибыль,скорректированная на налоги. С использованием этого показателя разработанамодификация алгоритма Амелиной-Лабскера-Ященко.В работе построены приоритетные последовательности удовлетворениякредитных заявок корпоративных заемщиков банка ХХХ для вариантовиспользования в оценках их кредитоспособности показателей чистой прибыли иNOPAT. Показано, что начальные и конечные отрезки очередностиудовлетворения заявок ввиду близости оценок кредитоспособности,рассчитанных на основе этих показателей, совпадают. Различия наблюдаются всередине очереди, где приоритет в случае использования показателя NOPAT2Амелина А.В., Лабскер Л.Г., Ященко Н.А.

Оптимизация выбора корпоративного заёмщика банка наоснове синтетического критерия Вальда-Сэвиджа // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2011. -№ 34(76).- С. 43 – 54.21отдается заемщикам с более высокими его значениями. Это соответствуетсовременной практике оценки финансового состояния предприятийкорпоративного сектора экономики и расширяет возможности получениякредита заемщиками с высокими показателями свободного денежного потока.6. Особенности информационно- аналитического обеспеченияоптимального управления кредитным портфелем и результаты расчетовпараметров кредитных портфелей для банка ХХХ.В работе показано, что реализация предложенных методов формированиякредитного портфеля и оценки его параметров предполагает необходимостьиспользования исходной информации по совокупному портфелю депозитовссуд банка и движению денежных средств на его корреспондентских счетах,более детальную по сравнению с данными официальных отчетных документах.Эта информация отражает остатки сумм на активных счетах (441 – 457 и др.) подоговорам на дату рассмотрения кредитных заявок, а также данные о крупныхзаёмщиках банка, величинах срочного долга и просроченной задолженностиклиентов, что позволяет сформировать поток погашений по выданнымкредитам с учетом согласованности временной структуры активов-пассивов икорректно оценить риски кредитного портфеля.Результаты оценок кредитных портфелей банка ХХХ для временногоинтервала декабрь 2015 – март 2016 г., полученные на основе этой информации,свидетельствуют об обоснованности предложенного в работе экономикоматематического инструментарияоптимального управления кредитнымпортфелем коммерческого банка.Они позволили уточнить внешние ивнутренние нормативы параметров кредитной деятельности банка испособствовали повышению ее эффективности.III.Заключение.Из полученных в работе результатов вытекают следующие выводы.1.Повышение финансовой устойчивости коммерческого банка иэффективности его кредитной деятельности предполагает необходимость учетав составе критериев управления кредитным портфелем наряду с показателямидоходности и риска ликвидность структуры портфеля активов-пассивов.2.

Выбор оптимальных по этим критериям кредитных портфелей напоследовательных временных интервалах планового периода может бытьосуществлен с использованием модели динамического программирования,включающей контроль состояния портфеля на текущем временном интервале иоценку его параметров и структуры кредитных заявок для следующегоинтервала.3.Использование такой модели позволяет согласовать кредитную22политику банка на последовательности временных интервалов, в том числе попоказателям объема выдаваемых кредитов, совокупного риска кредитногопортфеля, процентных ставок по кредитам и очередности удовлетворенияпрошедших предварительный отбор кредитных заявок.

Обоснованные оценкиэтих показателей могут быть получены с использованием аналитических иэконометрическихмоделей,учитывающихособенностикредитнойдеятельности банка, внешние и внутренние ограничения, приоритетыформирования и инвестирования в кредиты собственных и привлекаемых вдепозиты средств.4.Реализацияпредложенногоэкономико-математическогоинструментария предполагает необходимость определенной модификации егоинформационно-аналитическогообеспечения,ориентированногонаиспользование более детальной информации по активам и пассивам банка идвижению денежных средств на его корреспондентских счетах по сравнению сагрегированной, содержащейся в официальных отчетных документах.IV. Публикации по теме диссертации.Монография:1.

Горский М.А. Модели и методы оптимального управления кредитным портфелемкоммерческого банка с расширенным набором критериев // М.: ФГБОУ ВО «РЭУ им. Г.В.Плеханова»,2016.- 188 с.Статьи в изданиях, рекомендованных ВАК:2. Горский М.А., Деткова М.Е. Оценка объёма кредитного портфеля коммерческогобанка с учётом стохастического характера остатка свободных денежных средств накорреспондентском счете // Фундаментальные исследования. 2016.- № 6-1.- С. 169-176.3. Гаджиагаев (Горский) М.А., Халиков М.А. Динамическая модель оптимальногоуправления кредитным портфелем коммерческого банка с дополнительным критериемликвидности временной структуры активов-пассивов// Путеводитель предпринимателя. 2016.№ 29.- С. 72-85.4.

Характеристики

Список файлов диссертации