Адаптивное трекинг-тестирование кредитоспособности предприятий-заемщиков

• Автор: Бакурова, Татьяна Михайловна
• Шифр специальности: 08.00.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Воронеж
• Количество страниц: 123 с.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

1. РЕЙТИНГОВЫЕ ОЦЕНКИ В ЗАДАЧАХ ОБОСНОВАНИЯ КРЕДИТНЫХ РЕШЕНИЙ

1.1. Современные подходы к обоснованию кредитных решений

1.2. Информационная поддержка кредитных решений

1.3. Модели и методы формирования кредитных рейтингов

2. МОДЕЛИ И МЕТОДЫ РЕЙТИНГОВОГО ТРЕКИНГ-ТЕСТИРОВАНИЯ КРЕДИТОЗАЕМЩИКОВ

2.1. Теоретические и практические аспекты рейтингового трекинг-тестирования кредитозаемщиков
2.2. Моделирование упреждающих оценок финансового состояния кредитозаемщика в процедуре трекинг-тестирования

2.3. Моделирование рейтинговых оценок в адаптивной процедуре трекинг-тестирования

3. ВОПРОСЫ ПОСТРОЕНИЯ ПРОЦЕДУРЫ ТРЕКИНГ-ТЕСТИРОВАНИЯ И ЕЕ ПРАКТИЧЕСКОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
3.1. Методика построения процедуры адаптивного трекинг-тестирования
3.2. Вычислительный эксперимент с методикой адаптивного трекинг-тестирования
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы исследования. Кредитование, как известно, является наиболее важным направлением активных операций банка. В этой связи управление кредитным риском занимает особое место в практике банковской деятельности, а в центре внимания постоянно находятся исследования, ориентированные на разработку различных способов его снижения. Одним из условий снижения риска является использование банком эффективной методики определения надежных кредитозаемщиков.
К настоящему времени разработано чрезвычайно большое число методик определения кредитоспособности предприятий-заемщиков. Однако само огромное число выполненных и выполняемых исследований и разработок в этой области свидетельствует о нерешенности проблемы идентификации надежного кредитозаемщика. В то же время современные экономические условия возводят эту проблему в ранг наиболее острых, требующих разработку новых подходов к решению. Поэтому исследования, в которых не только развиваются технические приемы, но и выдвигаются новые принципы оценки кредитоспособности заемщика, заслуживают особого внимания. Именно к такому типу исследований относится данная работа.
Степень разработанности проблемы. Проблема оценки кредитоспособности предприятий получила разноаспектное освещение в трудах как зарубежных (Э. Альтмана, Г. Андерсона, У. Бивера, Ж. Депалян, Д. Дюрана, Р. Лиса, К. Мервина, Г. Спрингейта, С. Росса, Р. Тоффлера, X. Тишоу, Дж. Фул-мера, Д. Харригана, В. Хикмана, Р. Чессера и др.), так и отечественных (М.С. Абрютиной, А.И. Ачкасова, А.Ю. Беликова, И.В. Бочаровой, Г.В. Давыдовой, Л.В. Донцовой, Д.А. Ендовицкого, О.П. Зайцевой, М.Н. Крейниной, О.И. Лаврушина, Н.П. Любушина, А.И. Олынаного, Г.В. Савицкой, P.C. Сайфули-на, Е.С. Стояновой, М.А. Федотовой, А.Д. Шеремета и др.) ученых.
Такое направление в оценке кредитоспособности как рейтинговое оценивание с помощью эконометрических моделей дискретного выбора получи-

ло развитие в работах А.М. Карминского, М.И. Лукина, A.A. Пересецкого, А.Е. Петрова, A.C. Чижова.
Основы другого подхода к решению этой задачи - подхода, реализующего идею формирования упреждающих рейтинговых оценок, - были заложены В.И. Тиняковой и A.B. Долматовой, которые предложили формировать рейтинги предприятий-кредитозаемщиков, используя данные предельного образа их финансового состояния.
Работа в данном направлении была поддержана В.В. Давнисом и Ю.А. Величко, вклад которых состоял во введении в научный оборот понятия «риск-предикторная рейтинговая оценка» и разработке соответствующего инструментария для получения такой оценки.
Настоящая диссертационная работа выполнена в русле исследований, реализующих идею формирования таких рейтинговых оценок предприятий-кредитозаемщиков, обязательной составляющей которых является упреждающая информация об их финансовом состоянии.
Объект исследования - динамика показателей кредитоспособности предприятий-заемщиков.
Предмет исследования — математический аппарат, обеспечивающий реализацию адаптивного трекинг-тестирования кредитоспособности предприятий-заемщиков.
Цели и задачи исследования. Цель исследования - развитие инструментария оценки кредитоспособности предприятий-заемщиков путем разработки специальных моделей, используемых в процедуре трекинг-тестирования.
В соответствии с поставленной целью возникла необходимость в решении следующего комплекса задач:
- проанализировать современные подходы к формированию рейтинговых оценок предприятий-кредитозаемщиков, выявив их преимущества и недостатки и определив наиболее перспективный для развития подход;
- сформулировать ключевые идеи трекинг-тестирования кредитоспособности предприятий-заемщиков и дать точное определение этому понятию;

Предпочтительность модели (1.12) — (1.14) в том, что ее построение осуществляется с помощью метода наименьших квадратов, причем каждое уравнение строится отдельно. Взаимосвязь между уравнениями системы осуществляется через расчетные значения, полученные с помощью уравнений, предшествующих оцениваемому.
Структура рекурсивной системы определяет специфику прогнозного образа. При использовании рекурсивной системы прогнозный образ рейтинга состоит из отдельных профилей, взаимосвязь между которыми индуцирована взаимосвязью уравнений рекурсивной системы.
Но самое главное в том, что регрессионные уравнения системы легко превращаются в дискретно-непрерывные модели, обеспечивающие многовариантность прогнозных расчетов, необходимую для формирования прогнозного образа. Для этого в каждое регрессионное уравнение включается дискретная переменная или несколько дискретных переменных, позволяющих описывать моделируемый процесс на разных уровнях возможного финансового состояния. Формально дискретно-непрерывная модель, с помощью которой формируются варианты прогнозного образа, может быть записана в виде
где - оцениваемый коэффициент при дискретной переменной г -го уравнения рекурсивной системы;
хи~ дискретная переменная /-го уравнения идентифицируемая на историческом периоде с помощью соотношения:
Введение дискретной переменной ставит вопрос о структуре, в соответствии с которой формируется многовариантное множество прогнозных рас-

Уь=ьпУи- Мхп +о +*1<»
У 21 = Ь2хУи- + Ъ22 У и + Л2Х2, + К + 2/>
(1.15)
(1.16)
УгШ ЬтУт1-1 + Ьп2У1 + I- Ьтт_1ут_и + с!тхт1 + Ьт0 + £т(, (1-17)
(1.18)