Обзор понятия кредита. Риски в управлении банковскими операциями. Анализ существующих моделей оценки рисков кредитования. Характеристика скоринговых систем и методов классификации клиентов. Математические модели и алгоритмы распознавания образов.
Аннотация к работе
Кредитование банками населения имеет большое социальное значение, так как способствует удовлетворению жизненно важных потребностей населения в жилье, различных товарах и услугах. Но кроме социальных, кредитование выполняет и чисто экономические задачи, позволяя рационально использовать временно свободные денежные средства вкладчиков. Как и все активные операции, кредитование обладает высокой степенью риска, связанного с невозвратом заемных средств. Таким образом, в современной банковской практике актуальна проблема разработки системы, которая позволяла бы кредитному менеджеру, задав текущие параметры, получить оценку возврата кредита и процентов.Во избежание банкротства, для достижения и сохранения устойчивого положения на рынке банковских услуг банкам необходимо искать и применять эффективные методы и инструменты управления этими рисками. Управление банковскими операциями представляет собой по существу управление рисками, связанными с банковским портфелем и набором активов, обеспечивающим банку доход от его деятельности. Основную часть банковского портфеля составляют кредиты предприятиям и частным лицам, что сопровождается риском полной или частичной потери ресурсов банка. В зависимости от классификации клиента по группам риска банк принимает решение, стоит ли выдавать кредит или нет, какой лимит кредитования и проценты следует устанавливать. При оценке кредитоспособности учитываются факторы возникновения рисков: качество управления компанией (уровень менеджмента), характер кредитуемой сделки, опыт работы банков с данным клиентом (кредитная история клиента), состояние отрасли и региона, конкурентоспособность клиента, положение клиента в указанной отрасли, финансовое положение клиента, возможность представления положения клиентом имущества в качестве залога.В мировой практике существует два основных метода оценки риска кредитования, которые могут применяться как отдельно, так и в сочетании друг с другом: - субъективное заключение экспертов или кредитных инспекторов;В соответствии с таким определением основная задача скоринга заключается не только в том, чтобы выяснить, в состоянии клиент выплатить кредит или нет, но и степень надежности и обязательности клиента. Иными словами, скоринг оценивает, насколько клиент "creditworthy", т. е. насколько он "достоин" кредита. Скоринг представляет собой математическую или статистическую модель, с помощью которой на основе кредитной истории "прошлых" клиентов банк пытается определить, насколько велика вероятность, что конкретный потенциальный заемщик вернет кредит в срок. Интегральный показатель каждого клиента сравнивается с неким числовым порогом или линией раздела, которая, по существу, является линией безубыточности и рассчитывается из отношения, сколько в среднем нужно клиентов, которые платят в срок, для того, чтобы, компенсировать убытки от должника. Клиентам, с интегральным показателем, выше этой линии выдается кредит, клиентам, с интегральным показателем, ниже этой линии - нет.Скоринг, по существу, является методом классификации всей интересующей нас популяции на различные группы, когда нам неизвестна характеристика, которая разделяет эти группы (вернет клиент кредит или нет), но зато известны другие характеристики, связанные с интересующей нас. Банки заставили своих аналитиков перед уходом написать свод правил, которыми следовало руководствоваться при принятии решения о выдаче кредита, чтобы анализ мог проводиться неспециалистами. При том количестве людей, которые ежедневно обращались за кредитными карточками, банкам ничего другого не оставалось, как автоматизировать процесс принятия решений по выдаче кредита. По данным некоторых исследований, после внедрения скоринг-систем уровень безнадежного долга сокращался до 50 % [1]. риск кредитование скоринговая распознавание В 1974 г США был прият Закон о предоставлении равных возможностей на получение кредита, который запрещал отказывать в выдаче кредита на основании следующих характеристик: раса, цвет кожи, национальное происхождение, возраст, пол, семейное положение, религия, получение социальных пособий, отстаивание прав потребителей.В этом океане сведений даже кредитному инспектору со значительным опытом работы иногда сложно сориентироваться при ответе, скажем, на вопрос - какой клиент представляет больший риск: разведенный бездетный мужчина-предприниматель или замужняя женщина-адвокат с тремя детьми, при том что уровень дохода у них одинаков? Чтобы иметь возможность сравнивать клиентов с совершенно разными признаками и принимать решение о кредитовании не интуитивно, а на основе формализованных критериев, непосредственно связанных с вероятностью дефолта, необходимо построить математическую модель, которая позволит оценить, какая информация является существенной, а какой можно пренебречь. Это именно те термины, которые используются кредитными аналитиками, и оправдано в том смысле, что банк при принятии решения о кредитовании на первом этапе выбирает из двух вариантов: давать кредит ил
План
Содержание
Введение
1. Кредиты и управление рисками
2. Анализ существующих моделей оценки рисков кредитования
2.1 Скоринг как метод оценки кредитного риска
2.2 Определение кредитоспособности и информация, используемая для ее прогнозирования
2.3 История развития скоринга
2.4 Методы классификации клиентов
2.5 Ограничения, связанные с применением скоринга
2.6 Анализ традиционных моделей
3. О математических моделях распознавания образов
3.1 Содержание постановки задачи
3.2 Трехслойный персептрон
3.3 Основные понятия теории распознавания
3.4 Гипотеза компактности
3.5 Детерминистские методы распознавания
3.6 Алгебраический подход к задачам распознавания
3.7 Статистические подходы к распознаванию
3.8 Структурные подходы в распознавании
3.9 Задача автоматической классификации
3.10 Алгоритмы распознавания, основанные на ВО (АВО)
4. Постановка задачи
Литература
Введение
Кредитование банками населения имеет большое социальное значение, так как способствует удовлетворению жизненно важных потребностей населения в жилье, различных товарах и услугах. Но кроме социальных, кредитование выполняет и чисто экономические задачи, позволяя рационально использовать временно свободные денежные средства вкладчиков. За счет кредитования банки получают большую часть прибыли. Как и все активные операции, кредитование обладает высокой степенью риска, связанного с невозвратом заемных средств. Но как банкам правильно распорядиться свободными денежными средствами? Как выяснить, кому стоит давать кредит, а кому нет? Для этого необходимо определить кредитоспособность клиента.
Таким образом, в современной банковской практике актуальна проблема разработки системы, которая позволяла бы кредитному менеджеру, задав текущие параметры, получить оценку возврата кредита и процентов. Такая система может использоваться и при принятии разнообразных решений в ходе сопровождения реальных договоров - заключать ли договор, какие меры принимать при нарушениях графика погашения или выплаты процентов, пролонгировать ли договор, как реагировать на обесценивание обеспечения залога и т.д. В связи с этим важной задачей является оперативная и объективная оценка кредитоспособности заемщика.
Своевременное выявление признаков возможного банкротства позволяет руководству кредитных организаций принимать срочные меры по исправлению финансового состояния и снижению риска банкротства.
Целью данной работы "Информационная система принятия решений задачи кредитования" является разработка программного обеспечения для принятия решений задачи кредитования с использованием методов распознавания образов.