Моделирование оценки кредитного риска коммерческого банка в условиях Республики Таджикистан тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат наук Аминов, Хакимджон Иномджонович

• Аминов, Хакимджон Иномджонович
• кандидат наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат наук Аминов, Хакимджон Иномджонович

Оглавление

Введение

Глава 1. Теоретические и практические основы управления кредитным риском в коммерческих банках

1.1. Кредитный риск как объект управления в деятельности коммерческого банка

1.2. Роль кредитного риска по заемщикам в управлении кредитным портфелем коммерческого банка

1.3. Специфика кредитования заемщиков коммерческими банками Республики Таджикистан

1.4. Методы оценки кредитного риска и их применимость в условиях Республики Таджикистан

Выводы по главе 1

Глава 2. Разработка методических положений и модели оценки кредитного риска по предприятию-заемщику

2.1. Обоснование использования аппарата теории нечетких множеств для оценки кредитного риска

2.2. Методические положения оценки кредитного риска

2.3. Построение функций принадлежности для показателей оценки кредитного риска

2.4. Нечеткая модель оценки кредитного риска

Выводы по главе 2

Глава 3. Методические рекомендации по использованию нечеткой модели оценки кредитного риска при кредитовании предприятий-заемщиков

3.1. Применение нечеткой модели оценки кредитного риска в коммерческом банке Республики Таджикистан

3.2. Рекомендации по использованию результата нечеткой модели оценки кредитного риска

Выводы по главе 3

Заключение

Список использованной литературы

Приложение 1. Расчет важности показателей оценки кредитного риска 155 Приложение 2. Пример построения функции принадлежности

количественного показателя кредитного риска

Приложение 3. Правила нечеткого вывода нечеткой модели оценки

кредитного риска

Приложение 4. Соотношение результатов нечеткой модели оценки кредитного риска с данными о невозврате кредитов

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Моделирование оценки кредитного риска коммерческого банка в условиях Республики Таджикистан»

Введение

Актуальность темы исследования. Кредитование заемщиков - это один из наиболее рискованных видов деятельности коммерческих банков, способный в тоже время приносить высокий доход, что привлекательно для коммерческих банков. За последние годы объемы кредитования увеличились в несколько раз, о чем свидетельствует проведенное исследование вопросов кредитования заемщиков коммерческими банками Республики Таджикистан.

В связи с приоритетностью задач Республики Таджикистан по созданию благоприятных условий для развития и обеспечения предприятий доступными кредитами, особенно значимы разработки в области кредитования предприятий-заемщиков. При расширении банковского кредитования возрастают риски, с которыми сталкиваются коммерческие банки, что порождает проблему обеспечения устойчивости банковской системы в целом. В этой связи возрастает необходимость разработки адекватных для коммерческих банков Республики Таджикистан моделей оценки кредитных рисков по предприятиям-заемщикам, сопоставимых по эффективности с математическим инструментарием, используемым в теории и практике ведущих стран.

Экономика Республики Таджикистан имеет ряд существенных особенностей, которые не позволяют применять общепринятые в мировой банковской практике методы и модели оценки кредитного риска в чистом виде, в частности, из-за недостаточности информации о предприятиях-заемщиках. Поэтому возникает необходимость разработки адекватных методов и моделей оценки кредитного риска по предприятиям-заемщикам. При этом эти методы должны учитывать специфику предприятий-заемщиков Республики Таджикистан, отражаемую соответствующей информацией, что позволит коммерческим банкам и микрофинансовым организациям Республики Таджикистан, применять их в практической дея-

тельности. Разработке этих методов и посвящено данное исследование, что подтверждает актуальность его темы.

Цель исследования состоит в разработке методических положений и модели оценки кредитного риска по предприятию-заемщику в коммерческом банке с учетом специфики кредитования в условиях Республики Таджикистан.

Задачи исследования. В соответствии со сформулированной целью в диссертации были поставлены и решены следующие задачи:

• анализ и уточнение основных понятий исследования;

• анализ методов и моделей оценки кредитного риска;

• выявление и систематизация специфики кредитования заемщиков в коммерческих банках Республики Таджикистан;

• разработка методических положений оценки кредитного риска по предприятию-заемщику;

• обоснование целесообразности применения' аппарата теории нечетких множеств, для оценки кредитного риска по предприятию-заемщику;

• разработка алгоритма построения функции принадлежности количественных показателей, с применением метода нечеткой кластеризации;

• разработка нечеткой модели оценки кредитного риска по предприятию-заемщику на основе системы иерархического нечеткого вывода;

• апробация разработанной модели оценки кредитного риска по предприятию-заемщику, в условиях Республики Таджикистан;

• выработка предложений по определению условий кредитования с учетом полученного результата нечеткой модели оценки кредитного риска по предприятию-заемщику.

Объектом исследования является кредитная деятельность коммерческих банков Республики Таджикистан.

Предметом исследования является оценка кредитного риска по предприятию-заемщику коммерческого банка.

Соответствие паспорту специальности. Диссертационное исследование соответствует пунктам 1.4 «Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений» специальности 08.00.13 «Математические и инструментальные методы экономики» и 9.4 «Развитие инфраструктуры кредитных отношений современных кредитных инструментов, форм и методов кредитования» специальности 08.00.10 «Финансы, денежное обращение и кредит».

Методологической и теоретической основой диссертационного исследования послужили труды отечественных и зарубежных авторов в области банковского дела,луправления кредитными рисками, финансового анализа и теории нечетких множеств. Для обоснования выдвинутых в диссертации положений применялись, методы финансового анализа, оценки кредитного риска, экспертные методы, статистические методы анализа и методы теории нечетких множеств: система нечеткого вывода, нечеткая кластеризация.

В ходе исследования в области оценки кредитного риска, финансового анализа и теории нечетких множеств были использованы труды: Авер-кина А.Н., Алтунина А.Е., Альтмана Э., Андрейчикова А.В., Балабанова И.Т., Борисова А.Н., Брусаковой И.А., Вальравена К.Д., Васильева В.И., Вишнякова И.В., Донцовой JI.B., Дятлова В.А., Едроновой В.Н., Заде Д., Кабушкина С.Н., Кофмана А., Лаврушина О.И., Леоненкова А.В., Мелихова А.Н., Месаровича М., Мокина В.Н., Недосекина А.О., Орловского С.А., Пановой Г.С., Рахимова З.А., Рид Э., Синки Дж.Ф., Соколицына

А.С., Соколова Р.В., Фулмера Ж.Дж., Шеремета А.Д., Штовбы С.Д., Ягера Р., Ярушкиной Н.Г. и др.

Информационной базой исследования послужили законодательно-нормативные акты Республики Таджикистан по вопросам банковской деятельности, статистические и аналитические материалы Национального банка, коммерческих банков и микрофинансовых организаций Республики Таджикистан, отечественные и зарубежные публикации в научной и периодической печати, а также данные, собранные в ходе исследования автором.

Научная новизна выносимых на защиту положений и выводов заключается в следующем:

1. Систематизирована специфика кредитования заемщиков коммерческими банками в условиях переходной экономики Республики Таджикистан, определяющая субъективность принятия банками решений о выдаче кредитов:

• неполнота и неразвитость законодательной базы, допускающие несвоевременный возврат кредита;

• большая доля краткосрочных кредитов (76,5 % в 2007 г.) против среднего по Европе 48 %, США 39 %, что свидетельствует о высоком уровне кредитного риска;

• отсутствие официальной организации, занимающейся сбором информации о заемщиках (кредитных историй);

• неразвитость или отсутствие системы банковского страхования;

• неточность (недостоверность) или отсутствие данных финансовой отчетности заемщиков (согласно отчету Программы развития ООН Таджикистана «Теневая экономика в Таджикистане» объем теневой экономики в Таджикистане в 2005 г. составил 60,93% от официальной цифры ВВП).

2. Обоснована целесообразность применения аппарата теории нечетких множеств для оценки кредитного риска по предприятию-заемщику в условиях Республики Таджикистан, характеризующихся неточностью количественной информации, необходимостью учета качественной информации и недостаточностью статистических данных при оценке кредитного риска.

3. Разработаны методические положения оценки кредитного риска по предприятию-заемщику в коммерческом банке, отличающиеся представлением вероятностной меры кредитного риска как совокупности бизнес-риска, финансового риска и риска обеспечения кредита, с использованием иерархического подхода.

4. Предложен алгоритм построения функций принадлежности количественных показателей с применением метода нечеткой кластеризации, позволяющий определять лингвистические переменные модели оценки кредитного риска без участия эксперта.

5. Разработана нечеткая модель оценки кредитного риска по предприятию-заемщику на основе системы иерархического нечеткого вывода, предусматривающая декомпозицию процесса оценки риска в виде иерархии предлагаемых продукционных правил системы нечеткого вывода, что обеспечивает снижение стоимостных и временных затрат на оценку кредитного риска.

Практическая значимость заключается в возможности использования основных научных выводов и методических положений выполненного исследования коммерческими банками и микрофинансовыми организациями Республики Таджикистан для оценки кредитного риска по предприятию-заемщику, а также в учебном процессе при подготовке специалистов по управлению кредитными рисками и теории нечетких множеств.

Апробация результатов. Основные результаты диссертационного исследования были изложены на научно-практических конференциях и семинарах. Кроме того, практические и научные разработки были исполь-

зованы в работе филиала ЗАО ТАКПБРР «Таджпромбанк» в г. Худжанде, Республика Таджикистан.

Объем публикаций по теме диссертации составляет 8 печатных работ общим объемом 1,6 п.л., из них две работы опубликованы в журналах, входящих в перечень Высшей аттестационной комиссии.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений.

Глава 1. Теоретические и практические основы управления кредитным риском в коммерческих банках 1.1. Кредитный риск как объект управления в деятельности коммерческого банка.

Коммерческий банк, как известно, является коммерческой организацией, созданной для привлечения депозитов и других денежных средств, в целях использования для кредитования на условиях возвратности, платности, срочности, а также для осуществления расчетов по поручению клиентов [4].

Ведущие экономисты достаточно широко трактуют роль банков.

Так, известный экономист Лаврушин О.И., определяет банк «как предприятие или денежно-кредитный институт, осуществляющие регулирование платежного оборота в наличной и безналичных формах» [32, с. 20].

Жарковская Е.П. дает следующее определение «банк - кредитная организация, которая имеет исключительное право осуществлять следующие банковские операции: привлечение во вклады денежных средств, размещение указанных средств от своего имени и за свой счет на условиях возвратности, платности и срочности, а также открытие и ведение банковских счетов физических и юридических лиц» [50, с. 103].

По таджикскому законодательству, банк отличается от всех других финансовых институтов тем, что только он имеет исключительное право осуществлять в совокупности, следующие банковские операции:

• прием депозитов физических и юридических лиц;

• предоставление кредитов физическим и юридическим лицам;

• открытие и ведение счетов физических и юридических лиц;

Общеизвестно, что одной из основных функций коммерческих банков является кредитование.

Необходимо отметить, что в соответствии с законодательством Республики Таджикистан [5], кредитованием могут заниматься и микрофинансовые организации.

Микрофинансовая организация это коммерческая организация, осуществляющая деятельность по привлечению депозитов и предоставлению микрокредитов. Основными виды микрофинансовых организаций это микрокредитная депозитная организация, микрозаемная организация и микрозаемный фонд;

Микрокредитная депозитная организация - коммерческая микрофинансовая организация, осуществляющая деятельность по привлечению депозитов, предоставлению микрокредитов и иную деятельность, предусмотренную законами Республики Таджикистан и осуществляемую на основании лицензии Национального банка Таджикистана.

Микрозаемная организация — коммерческая микрофинансовая организация, осуществляющая деятельность на основании лицензии, выдаваемой Национальным банком Таджикистана и предоставляющая микрозаймы и иные услуги.

Микрозаемный фонд - некоммерческая микрофинансовая организация, осуществляющая свою деятельность на основании свидетельства, выдаваемого Национальным банком Таджикистана и предоставляющая микрозаймы и иные услуги.

Кредит (лат. Creditum - ссуда, долг, credere - верить) - это предоставление банком или кредитной организацией денег заемщику в размере и на условиях, предусмотренных кредитным договором, а заемщик обязуется возвратить полученную сумму и уплатить проценты по ней [28, с. 116].

В современных рыночных условиях основной формой кредита является банковский кредит, т.е. кредит, предоставляемый коммерческим банками разных типов и видов. Банковский кредит это одна из наиболее рас-

пространенных форм кредитных отношений в экономике (рис. 1.1.1) [45, с. 308.].

Рис. 1.1.1. Формы кредита

Микрокредит - денежные средства, предоставляемые микрокредитной депозитной организацией своим заемщикам на условиях срочности, возвратности и платности в размере, не превышающем предельно допустимый размер микрокредита [5].

В современной экономической литературе представлено множество различных классификаций кредитов по тем или иным признакам. В результате анализа всего этого многообразия и с учетом особенностей банковской системы Республики Таджикистан нами были выделены следующие основные группы кредитов по различным классификационным признакам, представленные в табл. 1.1.1.

Основными элементами системы кредитования являются:

• субъект кредита;

• объект кредита;

• обеспечение кредита.

Система кредитования базируется на этих трех элементах, и они неотделимы друг от друга. Эффективность банковской деятельности зависит от взаимодополняемости этих элементов, которая усиливает надежность кредитной сделки.

Таблица 1.1.1.

Классификация кредитов

Признак Виды кредитов

Назначение Промышленный Торговый Сельскохозяйственный Инвестиционный Потребительский Бюджетный межбанковский

Типы заемщиков Государственная организация, Банк, финансовое учреждение, Кооператив, фермерство, дехканское хозяйство, Частное предприятие, Частный предприниматель (индивидуальная деятельность), Физическое лицо (не занимающееся предпринимательской деятельностью), Совместное предприятие (таджикское/иностранное).

Срок кредита До востребования Краткосрочные (до 1 года) Среднесрочные (от 1 до 3 лет) Долгосрочные (свыше 3 лет)

Вид обеспечения Необеспеченные (бланковые) Залоговые Гарантированные Застрахованные

Размер кредита Мелкие Средние Крупные

Способ погашения Погашаемые единовременно Погашаемые в рассрочку

Вид процентных ставок Фиксированная Плавающая Смешанная

Валюта кредита Национальная валюта (сомони) Иностранная валюта (доллар, евро и т.д.)

Кредитование в Республике Таджикистан регламентируется зако-

нодательными актами Республики Таджикистан (например, гражданский кодекс и налоговый кодекс Республики Таджикистан [1, 2]), нормативны-

ми актами Национального банка Таджикистана (например, инструкция №132, 148 и др. [6,7,8,9]). Взаимоотношения кредитора и заемщика определяются кредитным договором. По кредитному договору коммерческий банк обязуется предоставить кредит заемщику в размере и на условиях, предусмотренных договором, а заемщик обязуется возвратить полученную денежную сумму и уплатить проценты на нее [1].

Законодательством установлено три принципа кредитования [4]:

1. Принцип возвратности означает, что денежные средства, полученные в виде кредита, служат для заемщика временным источником финансовых ресурсов и должны быть возвращены.

2. Принцип срочности: кредиты подлежат возврату в определенные

с

сроки, нарушение которых влечет применение соответствующих предусмотренных правовыми нормами санкций.

3. Осуществление принципа платности основывается на возмездном характере услуг, оказываемых банками при предоставлении кредита. Как правило, за кредит взимается плата в виде процента. Размер процентной ставки определяется сторонами по кредитному договору самостоятельно.

Кредитование является одним из важнейших функций банков, следующей из самой природы деятельности банков. Кредиты являются традиционными и основными операциями любого банка. В последнее время спектр предоставляемых коммерческими банками услуг существенно расширился, это касается и области кредитования.

Понятие кредитного риска является категорией, достаточно узкой для того, чтобы дать ей универсальное и точное определение. Однако в экономической литературе встречаются различные толкования этого термина.

«Под кредитным риском понимают риск неисполнения заемщиком первоначальных условий кредитного договора, т.е. невозврат (полностью

или частично) основной суммы долга и процентов по нему в установленные договором сроки» [77, с. 286].

«Кредитный риск — это вероятность того, что стоимость части активов банка, представленной суммой выданных кредитов, уменьшится либо будет сведена к нулю, либо фактическая доходность от данной части активов окажется значительно ниже ожидаемого расчетного уровня»[83, с. 142.] «Кредитный риск - риск непогашения основного долга и процентов по выданной ссуде» [96, с. 851].

«Кредитный риск - это риск кредитующего банка, заключающийся в том, что в период, в течение которого ссуда будет оставаться непогашенной, заемщик будет неспособен выполнить условия кредитного соглашения, лежащего в основе ссуды»[39, с. 29]

В учебнике «Банковское дело» под редакцией Коробовой Г.Г. кредитный риск определяется как потенциальная возможность потерь основного долга и процентов по нему, возникающая в результате нарушения целостности движения сужаемой стоимости, обусловленной влиянием различных рискообразующих факторов [33, с. 689].

Обобщение этих и ряда других взглядов на понятие кредитного риска показывает, что большинство экономистов определяет кредитный риск как риск непогашения выданного кредита (основного долга и процентов по ней). Эта позиция в настоящее время является наиболее устоявшейся и вполне обоснованной, и с ней следует согласиться, а также дополнить.

Под кредитным риском будем понимать, вероятность не погашения или несвоевременного погашения заемщиком полученного кредита или процентов по нему, полностью или частично.

Следует заметить, что исполнение условий договора включает в себя не только выплату процентов за кредит и возврат основной суммы долга, но и возможность погашения долга за счет залогового обеспечения.

Эффективность системы оценки и регулирования кредитных рисков, зависит от обоснованной их классификации. Правильно выбранные критерии классификации и их наполнение дают возможность построить действенный инструментарий управления рисками.

В книге под редакцией О.И. Лаврушина "Управление деятельностью коммерческого банка" дается классификация кредитных рисков по различным критериям (табл. 1.1.2) [96].

Приведенная классификация характеризует кредитные риски на макро- и микро уровнях, по видам банков, масштабам кредитования.

Кредитный риск обуславливается факторами, лежащими как на стороне банка, так и на стороне клиента.

К группе факторов, лежащих на стороне клиента, относятся: кредитный риск по заемщику и характер кредитной сделки. Кредитный риск по заемщику отражает степень доверия банка к обязательству клиента возвратить кредит и отражает прогнозную способность заемщика к погашению долга в ближайшей перспективе. Уровень кредитного риска по заемщику определяет степень индивидуального риска банка, связанного с выдачей конкретного кредита заемщику.

К группе факторов, лежащих на стороне банка, относится уровень организации кредитного процесса в коммерческом банке. Т.е. наличие разработанных инструктивных и методологических документов, регулирующих кредитные операции банка, наличие и качество кредитной политики банка, разработка четкой процедуры рассмотрения и разрешения кредитов, определение требований к кредитной документации, создание эффективной системы контроля и кредитного мониторинга, уровень профессионализма персонала и т.д.

Таблица 1.1.2.

Классификация кредитных рисков._

Критерии классификации Виды кредитных рисков

По уровню риска Макро-уровень (экономические и политические риски); Микро-уровень (микроэкономические отношения между банком и клиентом).

По степени зависимости риска от банка Зависимый (когда многое зависит от самого банка, его менеджмента); Независимый (политические, общеэкономические факторы).

По отраслевой направленности кредитования Кредитный риск накладывается на ту отрасль, которой принадлежит заемщик: промышленное, торговое, сельскохозяйственное предприятие и др.

По масштабам кредитования Комплексный (охватывает весь кредитный портфель коммерческого банка); Частный (соотносится с различными видами кредитов и конкретными ссудами).

По видам кредита Риски по субъектам, объектам, срокам, обеспеченности

По структуре кредита Риски на предварительной стадии кредитования, использования, возврата кредита

По стадии принятия решения Риски предварительной стадии кредитования (до момента выдачи кредита); Риски на последующей стадии кредитования (наблюдение, контроль за кредитным процессом до полного погашения кредита).

По степени допустимости Минимальный риск (0-25%) от расчетной прибыли; Повышенный (20-50%); Критический (50-75%); Недопустимый (75-100 %).

Кроме того, следует отметить, что на величину кредитного риска в стране воздействуют как макроэкономические, так и микроэкономические факторы. Коммерческие банки постоянно сталкиваются с нестабильностью и неуверенностью, вызванными многими причинами, начиная с дефицита высококвалифицированных банковских работников и кончая нехваткой грамотных, с точки зрения ведения бизнеса, опытных клиентов — заемщиков. Надо также учитывать постоянно изменяющееся законодательство, и то, что банки вынуждены действовать в условиях общего экономического кризиса. По данным Всемирного банка, внутренние для банка факторы являются причиной 67 % потерь коммерческих банков по ссудам, а на долю внешних факторов приходится, соответственно, 33% потерь.

Важно отметить, что кредитный портфель характеризуется двумя видами кредитных рисков: кредитный риск по заемщику и кредитный риск портфеля.

Роль и место кредитного риска в управлении кредитным портфелем во многом определяется кредитной политикой коммерческого банка.

Панова Г.С. определять сущность кредитной политики как «стратегию и тактику банка по привлечению ресурсов на возвратной основе и их инвестированию в части кредитования клиентов банка» [77, с.21].

Наиболее распространенным является понимание кредитной политики как «стратегии и тактики банка в области получения и предоставления кредитов» [72, с.40].

Целью кредитной политики банка является получение прибыли от размещения денежных вкладов, а также динамичное и устойчивое развитие банка, увеличение объемов и спектра услуг, что гарантирует стабильность и рост прибыли банка.

Отсюда вытекают цели кредитной политики коммерческого банка, создание условий для эффективного размещения собственных и привлеченных средств, обеспечения стабильного роста прибыли банка в процессе

роста доходов от кредитов и снижения расходов по их обслуживанию, в том числе и расходов на обслуживание кредитов низкого качества.

Кредитный портфель является основным показателем эффективности кредитных операций банк, так как он дает нам полную информацию по состоянию кредитного процесса в коммерческом банке, поэтому эффективное его формирование - залог успеха кредитной организации.

Специфика современной практики кредитования состоит в том, что коммерческие банки Таджикистана в ряде случаев не обладают единой методической и нормативной базой организации управления кредитным процессом банка. Каждый коммерческий банк, в основном исходя из собственного опыта, вырабатывает подходы, систему кредитования.

1.2. Роль кредитного риска по заемщикам в управлении кредитным портфелем коммерческого банка

Управление - это процесс планирования, организации, мотивации, контроля, необходимый для того, чтобы сформулировать и достичь целей организации [76, с.28].

Управление кредитным портфелем коммерческого банка является составной частью банковского менеджмента. Эффективность деятельности коммерческих банков во многом определяется состоянием банковского менеджмента.

Под банковским менеджментом будем понимать - систему управления кредитной организацией, основанные на использовании современных эффективных форм, средств и методов управления банковской деятельностью в условиях рыночной экономики. Они представляют, собой воздействие субъекта управления на объект управления для достижения поставленной цели [30, с.9].

Понятие "кредитный портфель" в современной экономической литературе не является однозначным. Чаще всего под "кредитным портфелем"

понимается вся совокупность предоставленных кредитов конкретным коммерческим банком.

Существует множество трактовок понятия «кредитный портфель».

«Портфель — совокупность финансовых активов». Коммерческий банк может быть представлен как портфель доходных активов, преимущественно кредитов» [87, с. 10].

«Кредитный портфель - некое собрание кредитов того или иного банка» [96, с.447].

«Кредитный портфель коммерческого банка — совокупность требований банка по предоставленным кредитам» [53, с.184].

«Кредитный портфель - это характеристика структуры и качества выданных ссуд, классифицированных по определенным критериям. Одним из таких критериев, применяемых в зарубежной и отечественной практике, является степень кредитного риска. По этому критерию определяется качество кредитного портфеля» [29, с. 127].

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Аминов, Хакимджон Иномджонович

Выводы по главе 3

1. В целях подтверждения правильности и практической применимости нечеткой модели оценки кредитного риска по предприятию-заемщику проведен ретроспективный анализ работы предложенной модели для заемщиков прошлых периодов, суть которого заключается в сравнении показаний модели с количеством фактически невозвращенных кредитов. Количественную оценку отклонений фактических значений невозвратов от рассчитанных с помощью модели значений риска целесообразно взять за основу для оценки точности предложенной нечеткой модели.

2. В результате сравнения результатов оценки кредитных рисков по заемщикам с данными невозврата кредитов было выявлено, что результаты нечеткой модели оценки кредитного риска имеют среднее абсолютное отклонение 6, и среднее относительное отклонение 22%. Это означает что, в 78% случаев нечеткая модель оценки кредитного риска дает точный результат, а в среднем имеет точность ±6% (имеется в виду процент как величина измерения риска, а не процент от полученного значения риска).

3. В практике оценки кредитного риска, точность оценки 80-85% считается приемлемой. На основе этого можно сделать вывод об адекватности и приемлемой точности нечеткой модели оценки кредитного риска по предприятию-заемщику.

4. Даны рекомендации по определению процентной ставки кредита, размера фонда покрытия возможных потерь и максимально возможной суммы кредита, с учетом полученного результата нечеткой модели оценки кредитного риска по предприятию-заемщику.

Заключение

1. Уточнено понятие «кредитный риск», и рассмотрены базовые понятия исследования применительно к задаче оценки кредитного риска.

2. Проанализированы и рассмотрены классификации кредитов, кредитных портфелей и кредитных рисков. Выделены основные критерии классификации, применяемые в практической деятельности коммерческих банков. Сделан вывод о роли кредитных рисков при управлении кредитным портфелем коммерческого банка.

3. Выявлена и систематизирована специфика кредитования заемщиков коммерческими банками Республики Таджикистан, которые необходимо учитывать при моделировании оценки кредитного риска по предприятию-заемщику.

4. Рассмотрены методы оценки кредитного риска. В ходе исследования были выявлены особенности, исследованы принципы и недостатки существующих методик оценки кредитного риска, а также сделан вывод о неприменимости существующих научных разработок в коммерческих банках Республики Таджикистан.

5. Обоснована целесообразность применения аппарата теории нечетких множеств в качестве методологии для построения модели оценки кредитного риска по предприятию-заемщику.

6. Разработаны методические положения оценки кредитного риска по предприятию-заемщику в коммерческом банке. Разработанные методические положения представляют вероятностную меру кредитного риска как совокупности факторов бизнес-риска, финансового риска и риска обеспечения кредита с использованием иерархического подхода.

7. Предложен алгоритм построения функций принадлежности количественных показателей с применением метода нечеткой кластеризации, позволяющий производить фаззификацию лингвистических значений переменных модели без участия эксперта.

9. Разработана нечеткая модель оценки кредитного риска по предприятию-заемщику на основе системы иерархического нечеткого вывода, предусматривающая декомпозицию процесса оценки риска в виде иерархии продукционных правил системы нечеткого вывода, что обеспечивает снижение стоимостных и временных затрат на оценку кредитного риска.

10. Даны рекомендации по определению условий кредитования, с учетом полученного результата нечеткой модели оценки кредитного риска по предприятию-заемщику.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Аминов, Хакимджон Иномджонович, 2009 год

Список использованной литературы

1. Гражданский кодекс Республики Таджикистан (часть первая). Официальный текст. Издательство «Конуният». - Душанбе, 2001.

2. Налоговый кодекс Республики Таджикистан — Душанбе, 3 декабря 2004г. №61.

3. Закон Республики Таджикистан « О Национальном банке Таджикистана» - Душанбе, 14 декабря 1996г. №383.

4. Закон Республики Таджикистан «О банковской деятельности» - Душанбе, 19 мая 2009 г. №524.

5. Закон Республики Таджикистан «О микрофинансовых организациях» - Душанбе, 17 мая 2004г. №38.

6. Инструкция №132 НБТ «О порядке регулирования деятельности банков». - Душанбе, 29 октября 2004г. №292.

7. Инструкция №148 НБТ «О порядке проведения проверок банков и других небанковских финансовых организаций (их филиалов) уполномоченными представителями Национального банка Таджикистана». -Душанбе, 25 февраля 2006г. №70.

8. Инструкция № 159 НБТ «О порядке формирования и использования резерва на покрытие потенциальных потерь и фонда покрытия возможных потерь по ссудам». - Душанбе, 16 апреля 2008г. №130.

9. Инструкция № 169 НБТ «О работе с кредитами в Национальном банке Таджикистана в национальной валюте». - Душанбе, 2 марта 2009г. №81.

10. Положение 136 НБТ «О Микрозаемных организациях». — Душанбе, 28 марта 2005 г. № 73.

11. Рекомендации НБТ«0 работе с кредитами кредитных организаций». - Душанбе, 16 мая 2007г. №142.

12. Рекомендации НБТ «По кредитованию субъектов сельского хозяйства». - Душанбе, 19 марта 2008 г. №92.

13. Правила НБТ «начисления и взыскания процентов за кредит банками, небанковскими финансовыми организациями и микрофинансовыми организациями». - Душанбе, 17 октября 2008 г. №338.

14. Вестник Национального банка Таджикистан, 2000-2009 гг.

15. Аверкин А.Н., Батыршин И.З., и др. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. - М.: Наука., 1986. - 312 с.

16. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. - М.: Финансы и статистика, 1989. -607 с.

17. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях: Монография. - Тюмень: Издательство тюменского государственного университета. - 2000. - 352 с.

18. Аминов Ф.И., Аминов Х.И. Некоторые подходы к моделированию банковской деятельности // Использование экономико-математических методов в науке, управлении и образовании: Материалы международной научно-практической конференции. Новосибирск, 10-11 апреля 2009 г./ Под ред.: О.П. Зайцевой и др. - Новосибирск:СибУПК. -2009г.-с. 35-37.

19. Аминов Х.И. Алгоритм фаззификации лингвистических значений показателей кредитного риска на основе метода нечеткой кластеризации // Современные проблемы прикладной информатики: Сб. науч. трудов научно-практической конференции по современным проблемам прикладной информатики. 19-20 мая 2009 года / Отв. ред. И.А. Брусакова, Е.Н. Панова. - СПб.: Изд-во Политехи, ун-а, 2009. - с. 93-97.

20. Аминов Х.И. Анализ инструментальных средств управления кредитными операциями в банковских информационных системах // Второй научный конгресс студентов и аспирантов 22,23 апр. 2009 г. ИНЖЭ-КОН-2009: тез. докл., В 2ч. 4.1/ редкол.: Б.М. Генкин (отв. ред.) [и др.] -СПб.: СПбГИЭУ. - 2009. - с. 66.

21. Аминов Х.И. Вопросы оценки кредитного риска в коммерческом банке Республики Таджикистан с применением аппарата теории нечетких множеств // Вестник ИНЖЭКОНа, Серия «Экономика». Выпуск 2 (29). СПб, 2009 г. - с. 234-236. - 0,3 п.л.

22. Аминов Х.И. Нечетко-множественный подход к анализу кредитного портфеля коммерческого банка Республики Таджикистана // Вестник Таджикского Национального университета (научный журнал). Серия «экономических наук». Выпуск 2(47). Душанбе: Сино, 2008 г.- с. 223-228. -0,4 п.л.

23. Аминов Х.И. Особенности структуры кредитного портфеля коммерческого банка Республики Таджикистан при информатизации банковской деятельности // Менеджмент и экономика в творчестве молодых исследователей. ИНЖЭКОН-2007. X науч.-практ. конф. студ. и асп. СПбГИЭУ 17, 18 апр. 2007 г.: Тез. докл. / редкол.: Б.М. Генкин (отв. ред.) и др., - СПб.: СПбГИЭУ. - 2007. - с. 91.

24. Аминов Х.И. Проблемы формирования кредитного портфеля коммерческого банка Республики Таджикистан //. Современные проблемы экономики и управления народным хозяйством: сборник научных статей аспирантов СПбГИЭУ. Вып. 2. / Под ред. Смирнова Е.Б. - СПб.: СПбГИЭУ, 2007г.-с.11-12.

25. Аминов Х.И. Теоретические основы и методы оценки кредитоспособности заемщика // Современные проблемы экономики, социологии и права: Сборник научных статей аспирантов СПбГИЭУ. Вып. 5 /редкол.: Е.Б.Смирнов (отв. ред.) [и др.] - СПб.: СПбГИЭУ, 2008г. - с. 5-7.

26. Андрейчиков А.В. Анализ, синтез, планирование решений в экономике: Учебник для вузов.- М.: Финансы и статистика, 2000.- 364 с.

27. Баканов М.И., Шеремет АД. Теория экономического анализа: Учебник. - 4-е изд., доп. и перераб. - М.: Финансы и статистика, - 2000, -416 с.

28. Банки и банковское дело: Учебное пособие для вузов/ Под ред. И.Т.Балабанова.- СПб: Питер, 2001.- 302 с.

29. Банковская система России. Под ред. Грязновой А.Г и др. В 3-х т. М.:Дека, 1995г., 2 том. - 768 с.

30. Банковский менеджмент. Учебное пособие / Под общей ред. Иода Е.В. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2001, 191 с.

31. Банковское дело: Современная система кредитования: Учебное пособие/ О.И.Лаврушин, О.Н.Афанасьева, С.Л.Корниенко. - 3-е изд., доп..-М.: КноРус, 2007. - 260 с.

32. Банковское дело: Учебник - 2-е изд., перераб. и доп. / Под ред. О.И. Лаврушина. -М.: Финансы и статистика, 2001. - 667 с.

33. Банковское дело: Учебник / Под ред. Коробовой Г.Г. М.: Юристь, 2002.-751с.

34. Банковское дело: Учебник для вузов. 2-е изд. / Под ред. Г.Н. Белоглазовой, Л.П. Кроливецкой.- СПб.: Питер, 2008. -400 с.

35. Бойматов А.А. Экономика Таджикистана на пути к рынку (проблемы теории и практики перехода). -Худжанд: Шах, 2002.

36. Борисов А.Н. Принятие решений на основе нечетких моделей: Примеры использования. - Рига: Зинатне, 1990. - 184 с.

37. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Меркурьева Г.В. и др. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. - М.: Радио и связь, 1989.-302 с.

38. Брусакова И.А., Чертовской В.Д. - Информационные системы и технологии в экономике. - М.: Финансы и статистика, 2007.- 352 с.

39. Вальравен К.Д. Управление рисками в коммерческом банке. Институт экономического развития Мирового банка. 1997. - 317 с.

40. Васильев В.И., Ильясов Б.Г. Интеллектуальные системы управления с использованием нечеткой логики: Учебное пособие / В.И. Васильев, Б.Г.Ильясов. - Уфа.: Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. - 1995. - 80с.

41. Вишняков И.В. Методы и модели оценки кредитоспособности заемщиков. - СПб.: Изд-во СПбГИЭА, 1998. - 51 с.

42. Герасимова Е.Б. Анализ кредитного риска: рейтинговая оценка клиентов. // Финансы и кредит. - 2004. - №17. с.30-44.

43. Горских И.И. Определение рейтинга привлекательности кредитной заявки. // Банковское дело. - №7. - 1999. - С. 13.

44. Демидова JI.A., Кираковский В.В.Иерархическая система нечеткого вывода для диагностики состояния городских инженерных коммуникация // Системы управления и информационные технологии.- 2005. -№5. с.36-41.

45. .Денежное обращение и банки: учеб. пособие. / Под. ред. Г.Н. Белоглазовой, Г.В. Толоконцевой. - М.: Финансы и статистика, 2000. -271с.

46. Донцова JI.B., Никифорова Н.А. Анализ финансовой отчетности. - М.: Дело и сервис, 2003. - 334 с.

47. Дятлов В.А. Особенности проектирования информационных систем банковской деятельности: Учебное пособие.- СПб: СПбГИЭУ, 2005.- 123 с.

48. Едронова В.Н. Модели анализа кредитоспособности заемщиков / В.Н. Едронова, СЮ. Хасянова// Финансы и кредит. -2002. -№6. с. 915.

49. Ежов А.А., Шумский С.А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе. - М.: МИФИ, 1998. - 222 с.

50. Жарковская Е.П. Банковское дело: Учебник для вузов.- М.: Омега-J1; Высшая школа, 2003.- 440 с.

51. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение для принятия приближенных решений. - М.: Мир, 1976. - 167 с.

52. Илларионов, Артем Владимирович. Разработка математических моделей и алгоритмов принятия решений по кредитованию предпри-

ятий малого (среднего) бизнеса на основе аппарата теории нечетких множеств : автореферат дис. ... кандидата экономических наук : Иваново, 2006. -20 с.

53. Кабушкин С.Н. Управление банковским кредитным риском. М.: Новое знание, 2005. — 336 с.

54. Киселева И.А. Коммерческие банки: модели и информационные технологии в процедурах принятия решений.- М.: Едиториал УРСС, 2002. - 400 с.

55. Колмогоров А.Н. Основные понятия теории вероятностей. — 3-е изд. - М.: Фазис, 1998.- 129 с.

56. Коммерческие банки. 2-е изд.; Пер. с англ./ Рид Э., Коттер Р., Гилл Э., Смит Р. Под ред. Усоскина В.М..- 2-е изд..- М.: СП Космополис, 1991/-480 с.

57. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств: Пер. с фр. -М.:Радио и связь, 1982., 432 с.

58. Леденева Т.М., Татаркин Д.С. Особенности проектирования систем нечеткого логического вывода // Информационные технологии,-2007.-№ 7. с. 12-19.

59. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH.- СПб: БХВ-Петербург, 2003.- 719 с.

60. Лукин М.И. Комплексная скоринг-модель оценки кредитного риска предприятий-заемщиков. // Вестник ВГУ, серия Экономика и управление. -2004. - №2. с. 160-167.

61. Макеев, С.П. Декомпозиция задачи вычисления функции от взаимодействующих нечетких переменных //Техническая кибернетика — 1990. №5. - с. 207-211.

62. Малышев, Илья Александрович. Разработка интеллектуальной системы поддержки принятия экономических решений на основе методов

теорий нечетких множеств : автореферат дис. ... кандидата экономических наук: Волгоград, 2006. — 22 с.

63. Масино, Мстислав Николаевич. Методы и модели оценки риска дефолта предприятий-заемщиков при принятии кредитных решений: диссертация ... кандидата экономических наук : Санкт-Петербург, 2008. -18с.

64. Мелихов А.Н., Бернштейн JI.C, Коровин CJI. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. - М.:Наука. 1990. - 272с.

65. Месарович, М. Теория иерархических многоуровневых систем /М. Месарович, Д. Мако , Я. Такахара. - М.: Мир, - 1973. - 334 с.

66. Мешалкин, Сергей Валерьевич. Оценка кредитного риска коммерческого банка в контексте банковского надзора: диссертация ... кандидата экономических наук: Иваново, 2006. — 22 с.

67. Милюкова, Галина Анатольевна. Оценка и методы регулирования кредитного риска коммерческого банка: автореферат дис. ... кандидата экономических наук: Москва, 2004. - 24 с.

68. Мокин В.Н. Методы управления рисками в торговых предприятиях / Мокин В.Н., Боровкова В.А. - СПб.: ЭЛМОР: Изд-во СПбТЭИ, 2005.- 115 с.

69. Недосекин А.О. Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций. СПб.:Сезам, 2002. - 181 с.

70. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. ДА Поспелова - М.: Наука, 1986. - 311с.

71. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Под. ред. Р. Ягера - М.; Радио и связь. 1986. - 405 с.

72. Олыпаный А.И. Банковское кредитование: российский и зарубежный опыт. - М.: Русская Деловая Литература, 1997. — 351 с.

73. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации.- М.: Наука, 1981,- 206 с.

74. Основы банковского дела в Российской Федерации/ Под ред. Семенюты О.Г. — Ростов на дону: Феникс, 2001. - 446 с.

75. Основы банковского менеджмента: учебное пособие. / Под общ. ред. О.И. Лаврушина. - М.: ИНФРА-М, 1995.- 140 с.

76. Основы менеджмента: Пер. с англ./ Мескон М., Альберт М., Хедоури Ф.; Под ред.Евенко Л.И..- М.: Дело, 1998.- 799 с.

77. Панова Г.С. Кредитная политика коммерческого банка. М.:ИКЦ «Дис», 1997.-464с.

78. Прикладная статистика. Методы обработки данных. Основные требования и характеристики.- М.: ВНИИСтандартизации, 1987. - 64 с.

79. Пфанцгаль И. Теория измерений. Пер. с англ. М.: Мир, 1976.166 с.

80. Радкевич Я.М. Метрология, стандартизация и сертификация: Учебник.- 2-е изд., доп..- М: Высшая школа, 2006.- 800 с.

81. Рахимов З.А. Банковская система Таджикистана и её информатизация. - Душанбе: Ирфон, 2000.

82. Рахимов З.А. Банковская система Таджикистана. - М.: Диалог-Мгу, 1999. - 281с.

83. Роуз Питер С. Банковский менеджмент /Пер, с англ. со 2-го изд. - М.: «Дело Лтд», 1995.-743 с.

84. Рыжов А.П. Элементы теории нечетких множеств и измерения нечеткости. -М.: Диалог-МГУ, 1998. - 116 с.

85. Сабиров М. Содержание управления кредитным портфелем коммерческого банка. Аудитор. -1999. - №7-8. - С. 29-34.

86. Сизова Т.М. Статистика: Учебное пособие. -СПб.:СПбГУИТМО. 2005. - 80с.

87. Синки Дж.Ф., мл. Управление финансами в коммерческих банках: Пер. с англ.4-го перераб. изд./ Под ред.Р.Я.Левиты, Б.С.Пинскера.- М.: Catallaxy, 1994. - 937 с.

88. Славянский А.В. О некоторых способах оценки и методах управления кредитных рисков.//Аудит и финансовый анализ. - 2008. - № 1. -с. 145-150.

89. Соколинская Н.Э. Проблемы менеджмента кредитного портфеля в современных условиях. // Банковское дело. - №8. -1999. - с. 26-30.

90. Соколицын А.С. Управление промышленными фирмами: методология, модели и экономический анализ. - СПб. : Изд-во СПбГТУ, 2001.-278 с.

91. Соколов Роман Владимирович. Проектирование информационных систем в экономике: Учеб. пособие для студентов всех специальностей / С.-Петерб. гос. инженер.-экон. акад. - СПб. : СПбГИЭА, 1996. - 97 с.

92. Софронова В.В., Дмитриева Н.Ю. Управление кредитными рисками. // Финансы и кредит. - 2004. - №1. с. 23-27.

93. Тронин Ю. Можно ли управлять рисками // Банковские технологии. — 2000.-№3. - с. 31-35.

94. Тюрин Ю.Н., Литвак БХ., Орлов АЛ, Сатаров ГА., Шмерлинг Д.С, Анализ нечисловой информации. - М.: Научный Совет АН СССР по комплексной проблеме «Кибернетика», 1981. - 80 с.

95. Умаров Х.У., Зарифова З.С. Денежно-кредитные проблемы развития национальной экономики. Душанбе: Ирфон, 2005.

96. Управление деятельностью коммерческого банка. Банковский менеджмент. /Под ред. О.И. Лаврушина. М.:Юристъ, 2002. — 687 с.

97. Финансово-кредитный энциклопедический словарь = Finance and credit encyclopedic glossary / Под общ.ред. А. Г. Грязновой. - М. : Финансы и статистика, 2002. - 1165 с.

98. Финансы и кредит: Учебник/ В.А.Боровкова, С.В. Мурашева, В.Н. Мокин, В.А. Боровкова [СПб торгово-экономический институт].-СПб: Бизнес-пресса, 2006.- 608 с.

99. Фомин Я.А. Диагностика кризисного состояния предприятия: Учеб, пособие / Я.А. Фомин. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 349 с.

100. Шевченко И.В., Кармазин В.Н., Коваленко А.В. Комплексная оценка кредитоспособности предприятий малого и среднего бизнеса с помощью нечеткой продукционной системы //Финансовая аналитика: Проблемы и решения. - 2008. - № 2. с. 81-86.

101. Шеремет А.Д. Методика финансового анализа деятельности коммерческих организаций. М.: Инфра-М, 2003. — 236 с.

102. Штовба С.Д. "Проектирование нечетких систем средствами MATLAB." М.: Горячая линия - Телеком, 2007. - 288 с.

103. Эшов, Джума Каюмович. Государственная поддержка развития малого предпринимательства : кредитно-финансовые аспекты : автореферат дис.... кандидата экономических наук : Душанбе, 2006. - 25 с.

104. Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем. Учеб. пособие. М.:Финансы и статистика, 2004. - 320с.

105. Altman E.I. Corporate Financial Distress.- New York, John Wiley,

1983.

106. Bastian, JI. How to handle the flexibility of linguistic variables with applications. /А. Bastion //Int. Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems. - 1994. -№ 2. - P. 463-484.

107. Bessis J. Risk management in banking. 2nd ed. — Chichester: John Wiley& Sons, Ltd., 2002.

108. Bluhm C., Overbeck L., Wager C. An introduction to credit risk modeling. — CRC Press, 2002.

109. Cauoette J. В., Altman E. I., Narayanan P. Managing credit risk: The next great financial challenge. — L.: John Wiley & Sons, Inc., 1998.

110. Chak, C.K. An adaptive fuzzy neural network based on input space partitioning /С.К. Cha, G.E. Feng. //IEEE, Singapore International Conference on Intelligent Control and Instrumentation. - P. 39-44.

111. Cossin D., Pirotte H. Advanced credit risk analysis. — Chichester: John Wiley & Sons, Ltd., 2001.

112. Crouhy M., Galai D., Mark R. Risk management — N.Y.: McGraw-Hill, 2000.

113. Fulmer J.G. A Bankruptcy Classification Model For Small Firms // Journal of Commercial Bank Lending- 1984. July.-P. 2-37.

114. Golin J. The bank credit analysis handbook: A guide for analysts, bankers and investors. — Chichester: John Wiley & Sons., Ltd., 2001.

115. Gordy M. (ed.) Credit risk modelling: The cutting_edge collection. Technical Papers Published in Risk 1999-2003. — L.: Risk Books, 2003.

116. Jorion P. Financial risk manager (FRM) instruction manual. — N.Y.:Carli Management Corporation, 2000.

117. Рок, Y.M. Minimizing number of fuzzy rules using fuzzy cell and task decomposition //Fourth International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision, - 1996. - P. 1284-1288.

118. Principles for the management of credit risk. Basel Committee on Banking Supervision, 1999.

119. Rehm F., Rudolf M. KMV Credit Risk Modeling / In: Frenkel M., Hommel U.,

120. Rudolf M. (eds.) Risk management: Challenge and opportunity. — Berlin: Springer Verlag, 2000. P. 141-154.

121. Zadeh L. A, Fuzzy sets // Inform. And Control- - 1965. - №8. - P. 338 -352.

122. Zadeh, L.A. Outline of new approach to the analysis of complex systems and decision processes /L.A. Zadeh. //IEEE Trans, on Systems, Man and Cybernetics. - 1973. -№ 3. - P. 28-55.

123. http://www.agroinvestbank.tj/ - Сайт коммерческого банка ОАО «Агроинвестбанк».

124. http://www.amfot.tj/ - Сайт «Ассоциации Микрофинансовых Организаций Таджискистана (АМФОТ)».

125. http://www.asiaplus.tj/ - Сайт информационного агентства «ASIA-Plus».

126. http://www.cfln.ru/ - Сайт «Корпоративный менеджмент».

127. http://www.ebrd.com/ - Сайт Европейского банка Реконструкции и развития.

128. http://www.finrisk.ru/ - Сайт управление финансовыми рисками: теория и практика.

129. http://www.galasyuk.com.ua - Сайт консалтинговой группы «КАУПЕРВУД».

130. http://www.imon.tj/ - Сайт микрофинансовой организации ООО «ИМОН ИНТЕРНЕШНЛ».

131. http://www.intuit.ru/ - Сайт Интернет-Университета Информационных Технологий

132. http://www.nbt.tj/ - Сайт «Национального банка Таджикистана».

133. http://www.orienbank.tj/ - Сайт коммерческого банка ОАО «Ориёнбанк».

134. http://www.tajprombank.com/ - Сайт Таджикского Акционерно-Коммерческого Промышленного Банка Реконструкции и Развития ЗАО "Таджпромбанк".

135. http://www.undp.tj/ - Сайт «Программы развития Организации Объединенных Наций (ПРООН) Таджикистан».

136. http://www.undp.tj/ - Сайт «Программы развития Организации Объединенных Наций (ПРООН) Таджикистан». - Теневая экономика в Таджикистане. Национальный отчет по человеческому развитию 2007.

Приложение 1. Расчет важности показателей оценки кредитного риска

Таблица П1.1. Расчет важности факторов оценки кредитного риска

"""^Показатели Бизнес-риск Финансовый Риск обеспечения

Эксперты риск кредита Сумма

Эксперт 1 7 10 8

Эксперт 2 8 7 10

Эксперт 3 5 6 4

Эксперт 4 4 6 3

Эксперт 5 5 8 4

Эксперт б 7 9 10

Эксперт 7 3 4 5

Эксперт 8 6 7 4

Эксперт 9 4 8 9

Эксперт 10 3 5 6

Рейтинг пока-

зателя 52 70 63 185

Важность по-

казателя 0,28 0,38 0,34 1

Таблица П1.2.

Расчет важности показателей оценки финансового риска

^Цоказатели Показатели Показатели Показатели Показатели Сум-

ликвидности финансовой деловой рентабельное ма

Эксперты---^ устойчивости активности ти

Эксперт 1 6 10 4 6

Эксперт 2 4 6 5 4

Эксперт 3 6 7 4 3

Эксперт 4 8 6 5 5

Эксперт 5 7 10 6 4

Эксперт 6 8 9 4 7

Эксперт 7 5 4 3 4

Эксперт 8 6 8 4 7

Эксперт 9 4 6 3 4

Эксперт 10 3 4 2 3

Рейтинг по-

казателя 57 70 40 47 214

Важность

показателя 0,27 0,33 0,19 0,22 1,00

Расчет важности показателей оценки бизнес-риска

"^Показатели Экон. си- Сегмент Размерность Оценка проф. Кредитная Цель кре- Сумма Срок кре- Сумма

туация в и доля (сез.) пост, и уровня персо- история за- дита кредита дита

Эксперть1\^ отрасли рынка расх. ден. ср. нала емщика

Эксперт 1 3 5 2 3 9 4 10 8

Эксперт 2 2 2 3 4 8 5 9 7

Эксперт 3 3 4 4 3 10 4 10 6

Эксперт 4 4 3 3 2 7 6 8 7

Эксперт 5 5 2 4 3 7 3 7 6

Эксперт 6 3 2 1 2 9 4 10 7

Эксперт 7 2 3 3 1 8 5 9 5

Эксперт 8 3 4 1 2 10 4 10 8

Эксперт 9 2 4 1 1 8 5 9 5

Эксперт 10 3 2 2 1 7 4 10 4

Рейтинг пока-

зателя 30 31 24 22 83 44 92 63 389

Важность по-

казателя 0,08 0,08 0,06 0,06 0,21 0,11 0,24 0,16 1,00

Таблица П1.4. Расчет важности показателей оценки ликвидности

""-■^Показатели Общий коэф- Коэффициент Коэффициент лик- Сумма

Эксперты фициент покрытия срочной ликвидности видности при мобилизации средств

Эксперт 1 10 6 4

Эксперт 2 8 6 5

Эксперт 3 9 7 6

Эксперт 4 8 6 5

Эксперт 5 7 5 4

Эксперт 6 10 7 4

Эксперт 7 5 4 3

Эксперт 8 6 5 5

Эксперт 9 8 7 6

Эксперт 10 4 3 2

Рейтинг пока-

зателя 75 56 44 175

Важность по-

казателя 0,43 0,32 0,25 1

Таблица П1.5.

Расчет важности показателей оценки финансовой устойчивости

^Показатели Соотношение собственных и Коэффициент обеспеченности Коэффициент маневренности собствен- Сумма

заемных средств собственными ных оборотных

Эксперты\ средствами средств

ч Эксперт 1 5 6 4

Эксперт 2 8 6 5

Эксперт 3 4 7 6

Эксперт 4 8 6 5

Эксперт 5 7 5 4

Эксперт 6 8 7 6

Эксперт 7 5 4 3

Эксперт 8 6 5 5

Эксперт 9 8 7 6

Эксперт 10 4 3 3

Рейтинг по-

казателя 63 56 47 166

Важность

показателя 0,38 0,34 0,28 1

Расчет важности показателей оценки деловой активности

Показатели Эксперты Коэффициент оборачиваемости оборотного капитала Коэффициент оборачиваемости собственного капитала Сумма

Эксперт 1 8 7

Эксперт 2 5 6

Эксперт 3 8 7

Эксперт 4 7 6

Эксперт 5 4 5

Эксперт 6 7 5

Эксперт 7 5 4

Эксперт 8 4 3

Эксперт 9 8 7

Эксперт 10 4 3

Рейтинг показа-

теля 60 53 ИЗ

Важность пока-

зателя 0,53 0,47 1

Таблица П1.7 Расчет важности показателей оценки рентабельности

""^Показатели Рентабельность Р ентабельность Рентабельность

основной активов продаж

Эксперты деятельности Сумма

Эксперт 1 7 6 4

Эксперт 2 8 6 5

Эксперт 3 9 7 6

Эксперт 4 8 6 5

Эксперт 5 7 5 4

Эксперт 6 8 7 4

Эксперт 7 5 4 3

Эксперт 8 6 5 5

Эксперт 9 7 5 4

Эксперт 10 4 3 2

Рейтинг пока-

зателя 69 54 42 165

Важность по-

казателя 0,42 0,33 0,25 1

Расчет важности показателей оценки риска обеспечения кредита

""^Показатели Ликвидность обеспечения Достаточность обеспечения Возм. банка осущ. контроль над обес-

Эксперты печением Сумма

Эксперт 1 8 10 6

Эксперт 2 9 8 7

Эксперт 3 4 6 3

Эксперт 4 8 10 5

Эксперт 5 7 5 4

Эксперт 6 4 6 2

Эксперт 7 5 4 3

Эксперт 8 4 6 3

Эксперт 9 5 7 6

Эксперт 10 4 5 3

Рейтинг пока-

зателя 58 67 42 167

Важность по-

казателя 0,35 0,40 0,25 1

Приложение 2. Пример построения функции принадлежности количественного показателя кредитного риска

Покажем пример построения функции принадлежности для одного из количественных показателей кредитного риска — коэффициента срочной ликвидности в лингвистической форме. Процедуру построения функций принадлежности проведем с помощью пакета Matlab методом нечеткой кластеризации FCM (метод с-средных). Количество кластеров будет 3 Низкий(Ьо\у), Средний(МесПит), BbicoKHft(High) (по количеству значений лингвистических переменных). Операция FCM произведем по 100 среднеотраслевых значений коэффициента срочной ликвидности.

График результата нечеткой кластеризации коэффициента срочной ликвидности с помощью алгоритма FCM представлен на рис. П2.1.

и* 1 -

0,9 -0,8 -0,7 -0,6 -0,5 -0.4 -0,3 -0,2 -0,1 -0 -

1,20 1,25 1,30 1,35 1,40 1,45 1,50 1,55 1,60 1.65 1,70 1,75 1,80 1,85 1,90 1,95 Значения коэффициента срочной ликвидности

Рис. ГОЛ. Результат выполнения алгоритма нечеткой кластеризации для 3 кластеров значения коэффициента срочной ликвидности Далее по приведенному графику можно построить функцию принадлежности лингвистических переменных. Судя по получившимся изображениям, наиболее простая и подходящая форма всех функций принадлежности - кусочно-линейная, треугольная. Получившийся график функций

принадлежности приведен на рис. П2.2. для значений лингвистических переменных коэффициента срочной ликвидности.

Рк 1 08 06 0.4 0.2 0

1 1.2 1.4 1 6 1 8 2 2.2

Коэффициент срочной ликввдности

Рисунок П2.2. Функция принадлежности показателя «Коэффициент

срочной ликвидности» Применение алгоритма построения функции принадлежности на основе метода нечеткой кластеризации, необходимо для устранения субъективного влияния кредитных экспертов, не обладающих достаточным знаниями и опытом работы в сфере кредитования заемщиков, а также минимизации рисков от возможного злоупотребления служебным положением со стороны специалистов банка.

Приложение 3. Правила нечеткого вывода нечеткой модели оценки кредитного риска

Таблица П3.1.

№ Эко-номи чес-кая ситуа ция Логиче екая операц ия Сегмент и доля рынка Логиче екая операц ия Размерность (сезонность) поступления и расходования денежных средств Логи ческа я опер ация Оценка профессионального уровня персонала Логи ческа я опер ация Кредитная история заемщика Логи ческа я опер ация Цель кредита Лог ичес кая опер ация Сумма кредита Логи ческа я опера ция Срок кредита Проду кция Бизнес-риск

1 And And And And Low And And Big And —► Low

2 Bad And Small And And And Low And And And —► Low

3 And And And And Medium And NP And And —► Low

4 And And And And And NP And Big And —► Low

5 Bad And Small And Low And Low And High And WP And Big And Big —► Low

б Good And Small And Low And Low And Medium And WP And Big And Big —► Low

7 Bad And Big And High And Low And Medium And WP And Small And Small —► Medium

8 Bad And Big And High And High And Medium And WP And Small And Small —> Medium

9 Bad And Small And Low And High And Medium And WP And Big And Big —> Medium

10 Good And Big And High And Low And Medium And NP And Small And Small —> Medium

11 Bad And Small And Low And High And Medium And WP And Small And Small —> Medium

№ Эко-номи чес-кая ситуа ция Логиче екая операц ия Сегмент и доля рынка Логиче екая операц ия Размерность (сезонность) поступления и расходования денежных средств Логи ческа я опер ация Оценка профессионального уровня персонала Логи ческа я опер ация Кредитная история заемщика Логи ческа я опер ация Цель кредита Лог ичес кая опер ация Сумма кредита Логи ческа я опера ция Срок кредита Проду КЦИЯ Бизнес-риск

13 Bad And Big And Low And Low And Medium And WP And Small And Small Medium

14 Bad And Small And High And Low And High And WP And Small And Small Medium

15 Good And Big And Low And Low And Medium And WP And Big And Big Medium

16 Bad And Small And High And Low And Medium And WP And Small And Small Medium

17 Bad And Small And Low And Low And Medium And WP And Small And Small y Medium

18 Good And Big And Low And High And High And WP And Big And Big Medium

19 Good And Big And Low And Low And Medium And WP And Small And Small High

20 Good And Big And High And High And Medium And WP And Small And Small High

21 Good And Big And High And High And Medium And WP And Big And Small High

22 Good And Big And High And High And High And WP And Big And Big High

Правила нечеткого вывода задачи оценки ликвидности (Liquidity)

№ Общий Логиче Коэффициент Логиче Коэффициент ли- Проду Ликвид

коэффициент екая срочной лик- екая квидности при кция ность

покрытия (ОКр) операц ия видности^!) операц ия мобилизации средств(К1шэ)

1 Low And Low And Low —> Low

2 Low And Low And High —> Medium

3 Low And High And High —► Medium

4 Low And High And Low —► Low

5 Low And Medium And Low —► Low

6 Low And Medium And Medium —> Medium

7 Low And Low And Medium —► Low

8 Low And Medium And High —► Medium

9 Low And High And Medium —> Medium

10 Medium And Medium And Medium —У Medium

И Medium And Low And Low —У Low

12 Medium And High And High —> High

13 Medium And Low And High —► Low

14 Medium And High And Low —У Medium

15 Medium And Medium And Low —> Medium

16 Medium And Low And Medium —► Low

17 Medium And Medium And High —► Medium

18 Medium And High And Medium —У High

19 High And Low And Low —У Low

20 High And Low And Medium —► Medium

21 High And Low And High —У Medium

22 High And Medium And Low —У Medium

23 High And Medium And Medium —► Medium

24 High And Medium And High —У High

25 High And High And Low —► Medium

26 High And High And Medium —► High

27 High And High And High —У High

Таблица ПЗ.З.

Правила нечеткого вывода задачи оценки финансовой устойчивости

(FinanceStability)

№ Соотношение Логине Коэффициент Логине Коэффициент Проду Финансо-

собственных екая обеспеченности екая маневренности КЦИЯ вая устой-

и заемных операц собственными операц собственных чивость

средств (Ksz) ия средствами ия оборотных

(Koss) средств (Kmsos)

1 Low And Low And Low —У Low

2 Low And Low And High —► Medium

3 Low And High And High —► Medium

4 Low And High And Low —► Low

5 Low And Medium And Low —► Low

6 Low And Medium And Medium —У Medium

7 Low And Low And Medium Low

8 Low And Medium And High —► Medium

9 Low And High And Medium Medium

10 Medium And Medium And Medium —► Medium

11 Medium And Low And Low —► Low

12 Medium And High And High —У High

13 Medium And Low And High —у Low

14 Medium And High And Low —У Medium

15 Medium And Medium And Low —у Medium

16 Medium And Low And Medium —У Low

17 Medium And Medium And High —У Medium

18 Medium And High And Medium —у High

19 High And Low And Low —у Low

20 High And Low And Medium —У Medium

21 High And Low And High —У Medium

22 High And Medium And Low —у Medium

23 High And Medium And Medium —у Medium

24 High And Medium And High —у High

25 High And High And Low —у Medium

26 High And High And Medium —у High

27 High And High And High -» High

Таблица П3.4.

Правила нечеткого вывода задачи оценки деловой активности

(BussinesActivity)

№ Коэффициент оборачиваемости оборотного капитала (Kook) Логическая операция Коэффициент оборачиваемости собственного KanHTana(Kosk) Продукц ия Деловая активность

1 Low And Low —у Low

2 Low And Medium —у Low

3 Low And High —У Medium

4 Medium And Low —У Low

5 Medium And Medium —у Medium

6 Medium And High —у Medium

7 High And Low —у Medium

8 High And Medium —у Medium

9 High And High —у High

Правила нечеткого вывода задачи оценки рентабельности