Модели оценки надежности предприятий-заемщиков как инструмент поддержки кредитных решений

Лукин, Михаил Иванович

Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Модели оценки надежности предприятий-заемщиков как инструмент поддержки кредитных решений тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	кандидат экономических наук
Автор	Лукин, Михаил Иванович
Место защиты	Воронеж
Год	2005
Шифр ВАК РФ	08.00.13

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Модели оценки надежности предприятий-заемщиков как инструмент поддержки кредитных решений"

На правах рукописи

ЛУКИН Михаил Иванович

МОДЕЛИ ОЦЕНКИ НАДЕЖНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ-ЗАЕМЩИКОВ КАК ИНСТРУМЕНТ ПОДДЕРЖКИ КРЕДИТНЫХ РЕШЕНИЙ

Специальности: 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики 08.00.10 - Финансы, денежное обращение и кредит

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Воронеж 2005

Работа выпонена в Воронежском государственном университете

Научный руководитель

Официальные оппоненты:

Ведущая организация

доктор экономических наук, профессор

Давние Валерий Владимирович

доктор экономических наук, профессор

Яновский Леонид Петрович

кандидат экономических наук, профессор

Коновалова Тамара Васильевна

Санкт-Петербургский государственный университет экономики и финансов

Защита диссертации состоится л29 июня 2005 года в 14 часов на заседании диссертационного совета ДМ 212.037.09 при Воронежском государственном техническом университете по адресу: 394026 г. Воронеж, Московский проспект, 14.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Воронежского государственного технического университета.

Автореферат разослан л28 мая 2005 года.

Ученый секретарь *

диссертационного совета о/Цм^п" Мяснянкина О.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

[КА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Основным условием эффективной деятельности коммерческих банков на рынке кредитных услуг является активное изучение вопросов, связанных с разработкой методов и моделей объективной оценки надежности заемщиков, что позволит банкам принимать экономически обоснованные, взвешенные решения и выбирать наиболее приемлемые альтернативы размещения кредитных ресурсов банка.

В связи с российским ускоренным переходом к рынку в последние годы значительно возросло число публикаций по проблемам управления кредитным портфелем, принятию кредитных решений в условиях риска и неопределенности. Тем не менее, данный вопрос все еще остается недостаточно освещенным. Теоретическое обоснование и практика разработки моделей оценки надежности предприятий-заемщиков в России еще недостаточны, а приложение западного опыта к российской действительности вызывает серьезные затруднения. Иными словами, существует объективная необходимость проведения комплексных исследований по обозначенной проблеме.

В ходе анализа отечественного и зарубежного теоретического арсенала сделан вывод о выделении трех направлений в экономической литературе, чьи научные работы составляют основу исследуемой проблематики.

В работах первой группы авторов излагаются общие вопросы организации банковского кредитования. К таковым относятся Иода Е.В., Колесников В.И., Кроливецкая Л.П, Лаврушин О.И., Мочанов A.B., Новоселов A.C., Пе-щанская И.В., Тавасиев A.M., Тагирбеков K.P., Унанян И.Р., Усоскин В.М., Ченоков В.А., МакНотон Д., Бакстер Н., Роуз П., Синки Дж., Ходгман Д., Эдварде Б. и др. Работы этих авторов ориентированы в большей степени на проработку концептуальных вопросов в области банковского менеджмента.

В исследованиях второй группы авторов представлены подходы к общей теории принятия решений. Среди них Евланов Л.Г., Кимбел Дж. Е., Кофман А., Лютенс Ф., Мескон М.Х., Минцберг Г., Морз Ф.М., Планкетт Л., Саймон А., Смирнов Э.А., Хейл Г., Цыгичко В.Н., Янг С. и др. Работы этих авторов ориентированы на изучение основных вопросов принятия решений в экономике.

Третья группа авторов в качестве объектов исследования рассматривают возможность применения методов экономико-математического анализа для принятия решений по рисковым ситуациям. К ним относятся Бублик Н.Д., Давние В.В., Камалян А.К., Карминский A.M., Катышев П.К., Ким Дж,-О., Клекка У.Р., Лагоша Б.А., Ларичев О.И., Магнус Я.Р., Мошкович Е.М., Мьюлер Ч.У.. Попенов С.В . ГТепргрнкий А А_; Петров А.Е., Сетсер:::: A.B., Шелобаев С.И., Яновский Л.П. и др.

Исследуемая в диссертации проблема принятия решений при оценке надежности потенциальных заемщиков находится на стыке вышеуказанных направлений.

К сожалению, в современной экономической литературе данный вопрос не получил целостного системного исследования. Попытки разработки комплексного механизма к моделям оценки надежности предприятий немногочисленны. Они представлены преимущественно в работах таких авторов, как Альтман Э., Асанов A.A., Борисенков П.В., Брычкин A.B., Вишняков И.В., Едронова В.Н., Кадыров А.Н., Москвин В.А., Нарайан П., Хадеман Р., Хасянова С.Ю. и др.

Резюмируя вышесказанное, отметим, что существующие условия крайне высокой непредсказуемости рыночной ситуации на рынке кредитных услуг в сегодняшней российской экономике, с одной стороны, и те возможности по избежанию рисков для коммерческих банков, открывающиеся на основе грамотного использования математических и инструментальных средств оценки надежности предприятий-заемщиков, с другой стороны, определяют актуальность проводимого нами исследования.

Работа выпонялась в соответствии с комплексной программой научных исследований кафедры информационных технологий и математических методов в экономике Воронежского государственного университета Математическое моделирование и информационные технологии в управлении экономическими процессами.

Цель исследования заключается в исследовании теоретических основ оценки надежности потенциальных заемщиков в условиях риска и неопределенности, а также развитии математического аппарата для построения ско-ринг-моделей оценки надежности предприятий, обеспечивающих принятие обоснованных решений по выдаче кредитов.

Цель исследования предопределила необходимость решения следующих основных задач-.

- изучить деятельность коммерческих банков на региональном финансовом рынке, определить их роль в развитии реального сектора экономики;

- установить связи и различия понятий надежный заемщик, финансово устойчивое предприятие, кредитоспособность, уточнить сущность понятия принятие кредитных решений;

- проанализировать взаимоотношения коммерческого банка с заемщиком в российской практике принятия кредитных решений;

- изучить специфику принимаемых кредитных решений в банке и сформулировать трейования, которым дожна удовлетворять модель оценки надежности в ходе принятия кредитных решений;

- исследовать сферу возникновения кредитного риска, определить основополагающие подходы к бценке'кредитаого риска предприятий и дать ха-

рактеристику необходимой информационной базы для проведения оценки надежности предприятий-заемщиков;

- исследовать современные математические методы и модели, используемые для оценки надежности потенциальных заемщиков;

- исследовать возможности многофакторного анализа, включающего оценку количественных и качественных показателей, характеризующих деятельность предприятий-заемщиков, в целях разработки рейтинговых моделей оценки надежности;

- разработать рейтинговую скоринг-модель оценки надежности предприятий на основе комплексного подхода к оценке клиентов и современного экономико-математического инструментария, а также сформулировать методические рекомендации по ее практическому применению.

В качестве объекта исследования выступают предприятия-заемщики коммерческих банков.

Предметом исследования являются отношения, возникающие в процессе оценки надежности предприятий-заемщиков коммерческими банками.

Теоретической основой диссертационного исследования послужили работы ведущих отечественных и зарубежных ученых и практиков в области банковского и финансового менеджмента, теории принятия решений, экономико-математического моделирования, статьи в научных сборниках и периодической печати по изучаемой проблеме.

Методологические основы исследования. Необходимые для научной работы глубина исследования и достоверность выводов достигаются за счет использования следующих научных методов: системного, логического, причинно-следственного, сравнительного анализа, а также теории вероятностей, математической статистики, экспертных оценок, графического представления, экономико-математического моделирования и эконометрики.

Информационная база исследования достаточно репрезентативна. В ее составе законодательные и нормативные акты, регулирующие деятельность коммерческих банков России, аналитические обзоры в периодической печати, Интернет-ресурсы, статистические и отчетные материалы Банка России и других российских коммерческих банков, данные финансовой отчетности предприятий-заемщиков Центрально-Черноземного банка Сбербанка РФ, результаты опроса экспертов, а также материалы научно-практических конференций и семинаров.

Диссертационная работа выпонена в рамках п. 3.3. Критерии и методы оценки финансовой устойчивости предприятий..., п. 9.17. Совершенствование ежлемы управления рисками российских банков паспорта специальности 08.00.10 - Финансы, денежное обращение и кредит; п. 1 4 Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и

предприятий..., п. 1.6. Математический анализ и моделирование процессов в финансовом секторе экономики, развитие метода финансовой математики... паспорта специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики.

Научная новизна исследования. Основными результатами исследования, выносимыми на защиту, являются:

- обоснована необходимость выделения на региональном финансовом рынке особой группы коммерческих банков, активно участвующих в кредитовании реального сектора экономики региона и имеющих необходимую информационную базу (по прошлым клиентам банка) для разработки моделей, ориентированных на поддержку принятия обоснованных кредитных решений по предприятиям региона;

- выделены и уточнены такие понятия, как надежный заемщик, финансово устойчивое предприятие, кредитоспособность, принятие кредитных решений, а также выявлена специфика кредитных решений, принимаемых по предприятиям-заемщикам, и определены основные элементы модели, формализующей задачу принятия кредитных решений;

- исследованы современные подходы к оценке кредитоспособности, определены критерии надежности предприятий-заемщиков, что позволило выявить основные проблемы, связанные с построением моделей оценки надежности и их практическим использованием;

- построена классификация моделей оценки надежности предприятий-заемщиков по степени информированности о моделируемом объекте и степени комплексности модели, что позволило выделить особый класс математических моделей, предполагающих комплексную оценку количественных и качественных характеристик деятельности предприятий на основе обработки результатов по прошлым клиентам банка;

- определены основные характеристики, достоинства и недостатки современных подходов к моделированию оценки надежности предприятий-заемщиков, что позволило выделить подходы, наилучшим образом соответствующие изучаемой проблематике;

- разработана оригинальная методика построения математических моделей оценки надежности предприятий-заемщиков, включающая построение логит-модели финансового риска по количественным показателям, отобранным в ходе дискриминантного анализа, и построение логит-модели делового риска по качественным показателям, отобранным среди наиболее информативных показателей с использованием методологии экспертных оценок;

- построена рейтинговая скоринг-модель оценки надежности предприятий региона, а также сформулированы рекомендации по ее использованию, содержащие порядок определения кратко- и среднесрочного лимитов кредитного риска, суммы резервов на возможные потери по ссудам, величины про-

дентной ставки, что способствует обеспечению поддержки принятия обоснованных кредитных решений.

Апробация результатов исследования. Основные положения диссертационной работы, а также конкретные результаты исследований докладывались на ряде научно-практических конференций различного уровня: Студенческая научная конференция Актуальные направления стабилизации и развития АПК в XXI веке (Воронеж, 2001 г.); Научная сессия студентов экономического факультета ВГУ Актуальные проблемы экономики России. Поиск путей решения (Воронеж, 2001 г.); VII Всероссийская научная студенческая конференция Актуальные проблемы экономики России. Поиск путей решения (Воронеж, 2002 г.); 25-ая Международная школа-семинар имени академика С.С. Шаталина Системное моделирование социально-экономических процессов (Королев, 2002 г.); Международная научно-практическая конференция Механизмы развития социально-экономических систем региона (Воронеж, 2003 г.); Всероссийская научно-практическая конференция Электронный бизнес: опыт и перспективы - 2003 (Воронеж, 2003 г.); Всероссийская научно-практическая конференция Экономическое прогнозирование: модели и методы - 2004 (Воронеж, 2004 г.); Международная научно-практическая конференция Компаративный анализ отечественного и зарубежного опыта стратегического планирования развития регионов (Воронеж, 2004 г.); Всероссийская научно-практическая конференция Электронный бизнес: опыт и перспективы - 2004 (Воронеж, 2004 г.); Международная научно-практическая конференция Экономическое прогнозирование: модели и методы - 2005 (Воронеж, 2005 г.).

Практическая значимость полученных в ходе исследования результатов заключается в возможности их широкого использования в деятельности коммерческих банков, действующих на территории России, с целью принятия оптимального решения при кредитовании. Внедрение разработанной методики построения моделей оценки надежности предприятий-заемщиков способствует повышению уровня обоснованности кредитных решений.

Научные результаты исследования могут быть использованы при подготовке учебных курсов и методических материалов для обучения студентов экономических специальностей и в преподавании курсов: Математические методы финансового анализа, Эконометрика финансовых показателей, Финансовый менеджмент.

Практические результаты работы используются в кредитной деятельности коммерческих банков Центрально-Черноземного региона, что подтверждено справками о внедрении.

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 15 печатных работ, которые указаны в конце автореферата. Лично соискателю принадлежат [1-2, 4-6, 8-15]. Работы [3, 7] выпонены в соавторстве. В

[1-3] соискатель провел анализ основных подходов к оценке кредитного риска, используемых коммерческими банками в отечественной и зарубежной практике. В [4-5, 8, 11-12] соискатель выделяет основные методы и модели, которые могут быть использованы в задачах оценки предприятий-заемщиков, а также определяет возможности их практического применения при разработке системы поддержки принятия решений по кредитам. В [6] он обосновывает целесообразность использования моделей бинарного выбора при разработке рейтинговых скоринг-моделей. В [7] соискателю принадлежит анализ современных методик прогнозирования банкротства, их тестирование по предприятиям региона. В [9] он выделяет направления по повышению эффективности банковского кредитования в развитии региона. В [10] соискатель определяет роль кредитных интернет-бюро и дает оценку перспективам их развития на российском рынке коммерческой кредитной информации. В [13, 15] он разработал методику построения моделей оценки надежности, а также построил рейтинговые модели комплексной оценки предприятий региона. Методические рекомендации по практическому применению моделей представлены в [13,14].

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех самостоятельных и в то же время взаимозависимых, имеющих внутреннее единство, глав, заключения, списка использованной литературы и приложений. Каждая глава представляет собой автономное исследование в определенном научном направлении, и при этом последующая вытекает из предыдущей, являясь ее логичным продожением. Основной текст изложен на 161 странице машинописного текста, содержит 17 таблиц и 15 рисунков.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы исследования, определены объект и предмет исследования, сформулирована цель и поставлены задачи, решение которых необходимо для ее достижения, раскрыта научная новизна работы и практическая значимость результатов исследования.

В первой главе Теоретические основы оценки надежности при принятии кредитных решений в коммерческом банке нашли отражение специфика принимаемых кредитных решений в условиях риска и неопределенности, факторы кредитного риска в оценке надежности потенциальных заемщиков, современные подходы к оценке надежности предприятий-заемщиков и ее критерии.

В современном мире банковский кредит является активным и весьма важным инструментом развития экономики регионов страны, эффективным

ч/чотим 1/"ГЧЖ ТППАПТ 1П V (1 Йп'рпаттт IV ПЛТТПЛП 1/* .-.л.тпл"/. ^ттг... Ч Ч Ч

сто посредники между производственными предприятиями региона: они выпоняют важную функцию оборота финансово-кредитных отношений, являются катализаторами деловой активности в регионе. Кредиты коммерческих

банков, работающих в Воронежской области, способствуют развитию реального сектора региона. По состоянию на 01.01.2005 г. Воронежская область занимает третье место среди регионов Центрального федерального округа после Москвы и Московской области по объему банковских кредитов, предоставленных нефинансовому сектору экономики региона. За январь-декабрь 2004 года объем кредитования в регионе иыппс и 1 пяча и достиг 31,7 мрд. рублей. В регионе можно выделить особую группу коммерческих банков, активно участвующих в кредитовании реального сектора экономики. Данная группа банков имеет большой опыт кредитования реального сектора экономики региона, обладает данными кредитной истории по прошлым клиентам (предприятиям-заемщикам), которые могут быть использованы для разработки математических моделей, ориентированных на поддержку принятия обоснованных кредитных решений.

Для развития экономики региона минимизация рисков, возникающих в процессе деятельности предприятий-заемщиков, позволяет вести удешевление кредитных ресурсов и является одной из приоритетных задач, решение которой обеспечивает устойчивое развитие реального сектора и финансово-кредитной системы региона, и, следовательно, способствует развитию региональной экономики, экономики России.

В целях выявления наиболее надежных клиентов банк использует механизм рационирования - отбор потенциальных клиентов по допонительной (частной) информации. Проведенный в диссертации обзор подходов к определению понятий надежность, финансовая устойчивость и кредитоспособность, используемых в качестве характеристик наиболее приемлемых клиентов банка, позволил сделать ряд выводов. Надежный заемщик для банка не всегда может являться финансово устойчивым, т.е. устойчивым с позиции оценки его финансово-экономического состояния. Кредитоспособность, как правило, предполагает, прежде всего, способность заемщика выпонить свои обязательства. Но способность, готовность, возможность вовсе не означают намерение, желание, обязательное выпонение заемщиком своих обязательств перед всеми кредиторами, в том числе перед банками, где были получены кредиты. Надежным клиентом может быть и предприятие, охарактеризованное как неконкурентоспособное, постоянно испытывающее трудности с поддержанием приемлемого уровня платежеспособности, непривлекательное для инвесторов, но вместе с тем, выпоняющее в поном объеме свои обязательства перед банком. Предприятия же, характеризуемые как финансово устойчивые, кредитоспособные, не всегда могут выпонить свои обязательства перед банком, т.е. финансовая устойчивость предприятия, его кредитоспособность вовсе не означает его автоматическое отнесение к числу надежных предприятий-заемщиков банка. В качестве характеристик потенциальных заемщиков, несомненно, можно использовать такие понятия как устойчивость,

стойкость, стабильность, прочность, гибкость, перспективность. Ключевой же, всеобъемлющей, комплексной характеристикой, охватывающей все стороны кредитной сдеки, требующей всестороннего анализа при принятии решения о целесообразности кредитования потенциального заемщика, следует рассматривать оценку надежности заемщика.

В диссертации проведен достаточно подробный обзор подходов к определению понятия принятие решений. Принимая во внимание специфику кредитования, охарактеризованную в ходе рассмотрения содержания кредитной работы банка с клиентом, принятие кредитных решений было определено как выбор наиболее приемлемых альтернатив из множества альтернатив, осуществляемый при определении целесообразности выдачи кредита и последующем сопровождении выданных кредитов, учитывающий цели кредитной политики коммерческого банка. Основное внимание в работе было сфокусировано на кредитных решениях, принимаемых при оценке целесообразности выдачи кредитов. Проведенный в диссертации анализ современных подходов к классификации решений и проблем принимаемых решений позволяет рассматривать кредитные решения как бинарные: положительное и негативное решения, так и многоальтернативные, т.к. сумма кредита, перечень необходимого обеспечения, порядок выдачи кредита и другие параметры кредита могут варьироваться, быть различными применительно к каждой кредитной сдеке. Кроме того, в ходе структурирования кредита может быть предложена альтернатива, носящая инновационный, новаторский характер. В диссертации определены основные элементы модели, формализующей задачу принятия кредитных решений:

< 5, К, X, Р,А>, (1)

где 5 - множество альтернатив; К - множество критериев; X - множество шкал критериев; F - отображение множества допустимых решений в множество векторных оценок на основе системы предпочтений кредитной организации (решающего правила); А - множество возможных исходов.

В диссертации приведена подробная характеристика каждого элемента предложенной модели, охарактеризован порядок ее практического использования.

В ходе изучения подходов к соотношению понятий риск и неопределенность было определено, что риск и неопределенность нельзя рассматривать как тождественные. Связь между неопределенностью и риском проявляется в том, что неопределенность является причиной возникновения рисковых сшуаций, г.е. риск является следсхвием неопределенности. В диссерш-ции рассмотрены две ситуации, позволяющие проилюстрировать соотношение неопределенности и риска при рассмотрении банком кредитных заявок. Первая ситуация определяется тем, что у банка уже есть опыт кредитования

подобных клиентов, соответственно по ним в банке существует (статистическая) база данных, содержащая информацию о финансово-экономическом состоянии клиентов на момент выдачи кредита, кредитной истории и т.д. Кроме того, служащие кредитных подразделений в таких кредитных организациях, как правило, имеют достаточно большой опыт кредитования, что положительно отражается на их компетенции, приобретенных навыках и качестве организации кредитной работы в целом. Вторая ситуация возникает в том случае, когда у банка нет опыта кредитования подобных клиентов или опыт недостаточен, т.е. отсутствует необходимая статистическая база данных по кредитным сдекам. Если при оценке заемщиков имеются результаты большого количества наблюдений, т.е. существует необходимая база для оценки вероятности возникновения определенных событий, то можно говорить об объективной оценке риска. В случае отсутствия у банка необходимой базы данных, оценка риска в отношении потенциального заемщика будет носить субъективный характер.

Рассмотренные в работе подходы к определению дефиниции кредитный риск позволили выделить три основных подхода. Сторонники первого подхода (стоимостной подход) считают, что в основе кредитного риска лежит опасность неуплаты суммы кредита и процентов по нему. Сторонники вероятностно-стоимостного подхода считают, что основу кредитного риска составляет вероятность (риск, определяемый как вероятность) невыпонения заемщиком своих обязательств перед кредитором. Сторонники третьего подхода (комплексный подход) считают, что кредитный риск представляет собой совокупность нескольких факторов (групп факторов) риска.

В процессе оценки целесообразности выдачи кредита работники кредитного подразделения банка ведут анализ количественных и качественных показателей, которые позволяют охарактеризовать текущее состояние заемщика и возможные перспективы его развития. Для оценки количественных показателей, предполагающих анализ финансового риска, традиционно используются: анализ финансовой отчетности на основе системы финансовых коэффициентов и анализ денежных потоков. К качественным показателям, которые нужно проанализировать при оценке делового риска (бизнес-риска) могут быть отнесены: качество управления, внешняя среда, характер взаимоотношений между банком и предприятием, условия кредита. Показатели финансового и делового рисков содержат в себе лотпечаток факторов риска, которым подвержена деятельность компании Тем самым, анализ данных показателей позволяет банку оценить надежность потенциального заемщика. В диссертации исследованы современные подходы к оценке кредитоспособности, определены критерии надежности предприятий-заемщиков, что позволило выявить основные проблемы, связанные с построением моделей оценки надежности и их практическим использованием, а также построить класси-

фикацию моделей оценки надежности предприятий-заемщиков по степени информированности о моделируемом объекте и степени комплексности модели (табл. 1).

Таблица 1

Классификация моделей оценки надежности заемщиков по степени комплексности и степени информированности о моделируемом объекте

Критерии классификации Степень комплексности

Количественные модели Комплексные модели

Степень информированности о моделируемом объекте Высокая степень информированности V. Сверхсложные количественные модели VI. Сверхсложные комплексные модели

Средняя степень информированности III. Сложные количественные модели IV. Сложные комплексные модели

Низкая степень информированности I. Простейшие количественные модели II. Простейшие комплексные модели

Предложенная классификация позволила выделить особый класс математических моделей, предполагающих комплексную оценку количественных и качественных характеристик деятельности предприятий на основе обработки данных кредитной истории прошлых клиентов банка. К сожалению, модели данного класса недостаточно изучены и не нашли дожного внимания в отечественной литературе и практике кредитования российских банков.

Поэтому вторая глава Экономико-математические инструменты оценки надежности предприятий посвящена математическому аппарату моделирования оценки надежности предприятий-заемщиков.

В диссертации проведен достаточно подробный анализ современных методов и моделей, которые могут быть использованы для построения моделей оценки надежности заемщиков: инструментарий теории вероятности и математической статистики, классические линейные многофакторные регрессии, статистические процедуры дискриминантного анализа, вербальный анализ, фильтрация нечетких множеств, метод нейронных сетей, модели бинарного выбора. Были выделены основные характеристики, достоинства и недостатки основных подходов к моделированию оценки надежности с учетом современных условии развития российской практики банковского кредитования, что позволило сделать вывод о целесообразности использования аппарата дискриминантного анализа и моделей специальных множественных регрессий - бинарных моделей.

Дискриминантный анализ - это общий термин, относящийся к нескольким тесно связанным статистическим процедурам. В конкретных ситуациях не обязательно использовать все эти процедуры Их можно разделить на методы интерпретации межгрупповых различий и методы классификации наблюдений по группам Применение методов классификации ведет к тому, что в 7. -модели (обобщенной дискриминантной функции) появляется так называемая лобласть неведения, попадание в пределы которой не позволяет определить вероятность невозврата кредита, и тем самым, предприятие, как правило, нельзя классифицировать по уровню надежности. Кроме того, существует ряд фундаментальных ограничений, связанных со статистическими свойствами дискриминантных переменных, которые, как правило, нарушаются в ходе построения 2 -моделей. Поэтому статистические выводы таких моделей не всегда точно отражают реальность, что, в конечном итоге, может привести к их практической непригодности Тем не менее, методы интерпретации межгрупповых различий в дискриминантном анализе могут быть полезны в задачах оценки надежности заемщиков, т.к позволяют достаточно эффективно вести отбор наиболее информативных показателей

При оценке надежности предприятий-заемщиков зависимая переменная, рассматривая как уровень риска, принимает значения в пределах отрезка [0,1]. Серьезным недостатком многих современных подходов к моделированию надежности, в том числе дискриминантного анализа, является тот факт, что значения зависимой переменной могут лежать вне данного отрезка, что, конечно же, не поддается разумной интерпретации Бинарные модели позволяют преодолеть этот недостаток. Действительно, в процессе оценки надежности потенциальных заемщиков возникают ситуации, для описания которых удобно использовать дихотомические (бинарные) показатели, т е такие, которые могут принимать только два значения- л0 или л1 Прошлых клиентов банка можно разделить на две группы К первой группе относятся те, которые не смогли выпонить обязательства по кредиту, ко второй - выпонившие условия кредитной сдеки. Данная ситуация хорошо описывается бинарной переменной:

[0, просроченный кредит и (или) проценты по нему, ^ { 1, вовремя погашенный кредит и проценты по нему ^

Наиболее распространенными моделями бинарного выбора являются так называемые ргоЬй- и Ь^-модели Использование бинарных моделей при оценке надежности предприятии-^аемтциков позволяет рассматривать зависимую переменную как уровень риска, принимающего значения в пределах отрезка [0,1] Кроме того, они позволяют учитывать не только количественные,

но и качественные переменные, а существующие пакеты статистических программ значительно облегчают построение таких моделей. Практический опыт показывает, что для выборок с небольшими разбросами объясняющих переменных и при отсутствии существенного преобладания одной альтернативы над другой качественные выводы, получаемые с помощью логит- и про-йит-морпрй fwiTVT как ппягшло совпадать.

^ ' * rf J А

В третьей главе Совершенствование моделей оценки надежности предприятий-заемщиков в современных условиях развития кредитных отношений продемонстрированы прикладные возможности предлагаемого аппарата для построения моделей оценки надежности предприятий-заемщиков и сформулированы рекомендации по практическому использованию рейтинговой скоринг-модели оценки надежности (РСМОН).

Предлагаемая методика построения математических моделей оценки надежности предприятий-заемщиков дожна включать следующие этапы:

1. На первом этапе проводится предварительный отбор показателей, используемых при оценке финансового риска. По отобранным показателям собирается информация по двум группам кредитных историй заемщиков банка: надежные и ненадежные предприятия-заемщики.

В целях устранения произвольности выбора системы базовых показателей, предварительный отбор количественных показателей может быть проведен в ходе исследования методов и моделей оценки кредитоспособности, прогнозирования банкротства предприятий-заемщиков. Так, в ходе анализа зарубежного и отечественного арсенала количественных моделей оценки предприятий нами были исследованы 13 методик, получивших широкое распространение в теории и практике кредитования. Среди них Credit-men Ж. Депаляна, 2 -анализ Альтмана, Z-модель Лиса, модель надзора за ссудами Чсссера, рейтинговая экспресс-оценка Шеремета А.Д. и Сайфулина Р.С., методика Донцовой Л.В. и Никифоровой Н.А.

2. Далее, к исходным данным, рассматриваемым как обучающие выборки, применяются корреляционный анализ, позволяющий исключить дублирующие показатели, и методология интерпретации межгрупповых различий дискриминантного анализа, что в конечном итоге позволяет определить наиболее содержательные показатели.

В целях отбора наиболее хороших дискриминаторов и исключения ненужных переменных были использованы следующие критерии: статистика А-Уикиса, каноническая корреляция, статистика хи-квадрат, вероятность не отвергнуть нулевую гипотезу, квадрат расстояния Махаланобиса. Для проведения анализа в качестве обучающих выборок нами были использованы данные по кредитной истории 25 предприятий Воронежской области, в том числе 15 надежных клиентов и 10 ненадежных за 2001 год. Анализ данных по прошлым заемщикам банка позволил отобрать из 26 финансовых коэф-

фициента следующие показатели: коэффициент текущей ликвидности; коэффициент соотношения собственных и заемных средств; коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами; коэффициент рентабельности активов.

3. На третьем этапе, используя две выборки, строится логит-модель по наиболее информативным количественным показателям, которая позволяет определить вероятностную величину степени надежности компаний. Оценка финансового риска проводится по следующей формуле:

Ля=А(г)и,-100, (3)

где ЯР11 - ожидаемая величина финансового риска предприятия; Л(г)м

- логит-модель по количественным переменным.

Формула расчета финансового риска, полученная по данным кредитной истории предприятий-заемщиков Воронежской области, имеет следующий вид:

где =-5,83 + 5,81-х, +6,87-хг +5,56-х, +6,25-х4; - ожидаемая величина финансового риска заемщика (принимает значения от 0 до 100); х,

- коэффициент текущей ликвидности; х} - коэффициент соотношения собственных и заемных средств; х, - коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами; х4 - коэффициент рентабельности активов.

4. В рамках четвертого этапа, используя опыт отечественных и зарубежных специалистов в области кредитного менеджмента, проводится предварительный отбор качественных факторов, используемых при оценке делового риска. Принимая во внимание содержание анализа делового риска, а также проведенный обзор комплексных моделей, были выделены следующие качественные показатели: регионально-отраслевой анализ (оценка рынка); качество менеджмента (управления); характеристика собственников (акционеров) заемщика; отношение с (местной и центральной) властью; характер взаимоотношений банка с заемщиком; стабильность и перспективность фирмы-заемщика.

5. На пятом этапе, используя методологию экспертных оценок, определяется степень значимости качественных показателей и проводится отбор наиболее информативных среди них. Затем, принимая во внимание отобранные качественные показатели, строится логит-модель по прошлым клиентам банка, где каждому предприятию экспертом была присвоена своя бальная оценка. Формула оценки делового риска имеет следующий вид:

Лоя =Л(2)0Я -100, (5)

где Rdr - ожидаемая величина делового риска предприятия; A(z)m -логит-модель по качественным переменным.

Формула расчета делового риска, полученная по российским предприятиям, имеет следующий вид:

д =7-^-100, (6)

i-t-е -

где z0R = -8,98 + 0,68 Х z, + 0,74 Х z2 + 0,32 Х z3; Rm - ожидаемая величина делового риска заемщика (принимает значения от 0 до 100); z, - регионально-отраслевой анализ (оценка рынка); z2 - качество менеджмента (управления); z3 - характер взаимоотношений банка с заемщиком.

6. На шестом этапе, используя результаты по количественным и качественным факторам, строится модель комплексной оценки надежности предприятий. Модель оценки кредитного рейтинга предприятия рассчитывается по следующей формуле:

где R - итоговый ранг (принимает значения от 0 до 100); R,Д - ожидаемая величина финансового риска; dni - доля финансового риска; Rdr - ожидаемая величина делового риска; dDR - доля делового риска.

Предложенная методика построения модели комплексной оценки предприятий-заемщиков была успешно реализована в среде пакетов Excel и STATISTICA. РСМОН, построенная по данной методике, прошла верификацию и показала свою работоспособность при оценке надежности предприятий Воронежской области. Фрагмент результатов оценки финансового и делового рисков по данным за 2002 г. приведен в табл. 2 и 3.

Таблица 2

Ожидаемая величина финансового риска по предприятиям региона

№ Наименование предприятия *2 х3 х4 у расчет Rfr

1 ООО Дори 1,22 1,26 0,19 0,00 0,99998

2 ООО Аннинское молоко 2,41 1,32 0,69 0,04 1,00000

3 ОАО Атомэнергозапчасть 0,19 -0,20 -3,59 -0,10 0,00000

4 АООТ Богучармолоко 0,77 1,70 -0,24 0,01 0,99988

5 ЗАО ВЗПП-МИКРОН 2,85 0,00 0,66 -0,08 1,00000

6 ОАО Воронежвтормет 0,61 0,37 -0,39 -0,07 0,08729

7 АООТ Воронежсельмаш 0,93 0,38 0,07 -0,01 0,92243

В диссертации нашли отражение рекомендации по практическому использованию РСМОН предприятий, включающие определение основных характеристик кредитной сдеки с учетом кредитного рейтинга потенциально-

го заемщика. Предложен порядок определения кратко- и среднесрочного лимитов кредитного риска, суммы резервов на возможные потери по ссудам, величины процентной ставки по кредиту.

Таблица 3

Ожидаемая величина делового риска по предприятиям региона

№ Наименование предприятия z, Z2 zj у расчет Км

1 ООО Дори 6 7 7 0,92553

2 ООО Аннинское молоко 8 7 5 0,96231

3 ОАО Атомэнергозапчасть 4 3 4 0,05952

4 АООТ Богучармолоко 7 8 8 0,98607

5 ЗАО ВЗПП-МИКРОН 8 7 9 0,98923

6 ОАО Воронежвтормет 5 4 4 0,20751

7 АООТ Воронежсельмаш 8 8 9 0,99483

Базовая величина для расчета краткосрочного лимита риска определяется по формуле:

Вш = (СОС + 0,5(ОС - СОС)) Х Кор, (8)

где ВЬ1К - базовая величина для расчета лимита риска; СОС - средняя величина собственных оборотных средств; ОС - величина оборотных средств предприятия; Кор - корректирующий коэффициент.

Корректирующий коэффициент (Кор), учитывающий скорость оборачиваемости оборотных активов, принимает значения: 1,0 в случае, если Кооа > 1,0 ; Кооа в остальных случаях; Кооа - коэффициент оборачиваемости оборотных активов.

Формула расчета краткосрочного лимита кредитного риска имеет следующий вид:

Цн ~ В у.;! ' > (9)

где JLW - краткосрочный лимит суммы кредита на заемщика; Bs,Д - базовая величина для расчета краткосрочного лимита риска; R - кредитный рейтинг предприятия.

Фрагмент результатов оценки краткосрочного лимита риска по предприятиям Воронежской области приведен в табл. 4.

Принимая во внимание Положение №254-П Банка России от 26.03.2004 г., расчет величины резервов на возможные потери по ссудам (РВПС) с учетом кредитного рейтинга и качества обслуживания дога может производиться в соответствии с данными табл. 5. Фрагмент результатов оценки РВПС по предприятиям Воронежской области приведен в табл. 6.

Таблица 4

Расчет лимита кредитного риска

№ Наименование предприятия СОС, тыс. руб. ОС, тыс. руб. BLR> гыс. руб. R Lsr> тыс. руб.

1 ООО Дори 5 093 26 414 15 754 97 15 281

7 ООО "Аннинское молокои 47 06^ 68 018 51 964 99 51

3 ОАО Атомэнергозап-часть -121 360 33 828 0 2 .

4 АООТ Богучармолоко -8 092 29 113 10511 100 10511

5 ЗАО ВЗПП-МИКРОН 60 756 91 663 76 210 100 76 210

6 ОАО Воронежвтормет -11 792 30 479 9 344 13 1 215

7 АООТ Воронежсельмаш 5 958 303 832 78 763 95 74 825

Таблица 5

Формулы расчета величины резервов на возможные потери по ссудам (Р)

Кредитный рейтинг, R Качество обслуживания дога, D

100 балов от 51 до 99 балов от 0 до 50 балов

100 балов 0% P = (99-D)-\9! 48 + 1 Р = (50 - D) 29/ 50 + 21

от 51 до 99 балов P = (99-R)-\9/ 48 + 1 .Р = 14,5-((99-Я) + (99-/>/48 + 21 Р = 24,5-((99-Я)/ 48 + (50-D)/50) t 51

от 0 до 50 балов Р = (50-Д)-29/ 50 + 21 P = 24,5-((99-D)/ 48 + (50-Д)/50) + 51 100 %

Таблица 6

Расчет резервов на возможные потери по ссудам, %

№ Наименование предприятия R Качество обслуживания дога

100 90 80 70

1 ООО Дори 97 1,79 24,32 27,34 30,36

2 ООО Аннинское молоко 99 1,00 23,72 26,74 29,76

3 ОАО Атомэнергозапчасть 2 48,84 79,11 84,22 89,32

4 АООТ Богучармолоко 100 0,00 4,56 8,52 12,48

5 ЗАО ВЗПП-МИКРОН 100 0,00 4,56 8,52 12,48

6 ОАО Воронежвтормет 13 42,4 73,72 78,83 83,93

7 А ПОТ //йптюмло /гопт о< 1 л пл оэ Т7 О^ -зо оп

При расчете процентной ставки по кредиту (ПСК) банку следует руководствоваться базовой (минимально допустимой) процентной ставкой для

предприятий, характеризуемых как лабсолютно надежные, и действительным кредитным рейтингом конкретного предприятия-заемщика.

Формула расчета ПСК имеет следующий вид:

г = + (10)

где г процентная ставка по кредиту; л - базовая (минимально допустимая) процентная ставка; г^ - процентная ставка максимального риска; Я - кредитный рейтинг предприятия-заемщика (принимает значения от 0 до 100); г - корректирующий коэффициент, равный значению расчетного резерва по ссуде.

Фрагмент результатов оценки ПСК приведен в табл. 7.

Таблица 7

Расчет процентной ставки по кредиту, % (гь =15%, гтах =30%)

№ Наименование предприятия Я Качество обслуживания дога

100 90 80 70

1 ООО Дори 97 15,72 19,10 19,55 20,00

2 ООО Аннинское молоко 99 15,30 18,71 19,16 19,61

3 ОАО Атомэнергозапчасть 2 37,03 41,57 42,33 43,10

4 АООТ Богучармолоко 100 15,00 15,68 16,28 16,87

5 ЗАО ВЗПП-МИКРОН 100 15,00 15,68 16,28 16,87

6 ОАО Воронежвгормег 13 34,42 39,11 39,87 40,64

7 АООТ Воронежсельмаш 95 15,75 16,43 17,03 17,62

В диссертации сформулированы основные достоинства предложенной РСМОН и ее недостатки (ограничения), а также рекомендации по устранению, минимизации выявленных недостатков.

Следует отметить, что практическое применение РСМОН, построенной на основе предложенной методики, и материала, представленного в диссертации, позволит коммерческим банкам:

повысить качество оценки кредитного риска потенциальных заемщиков;

свести до минимума вероятность злоупотребления пономочиями со стороны своих сотрудников (выдача кредита на договорной основе);

ускорить процесс рассмотрения кредитных обращений, что позволит поддерживать культуру быстрых решений по кредитам;

классифицировать заемщиков в кредитном портфеле банка на основе предлагаемой РСМОН;

использовать расчетную величину кредитного рейтинга при определении процентной ставки по кредиту и расчете кратко- и среднесрочного лимитов кредитного риска потенциальных заемщиков;

использовать расчетную величину кредитного рейтинга при определении и корректировки резервов на возможные потери по ссудам;

эффективно проводить мониторинг финансово-экономического состояния заемщика на протяжении всего срока кредитования.

В заключении на основе выпоненных теоретических и прикладных исследований в области разработки методов и моделей оценки надежности потенциальных заемщиков получены результаты и сформулированы выводы, состоящие в следующем:

Проанализирована деятельность коммерческих банков на региональном финансовом рынке и определена возросшая роль банков в развитии реального сектора экономики региона. Результаты анализа позволили сделать вывод о необходимости выделения на региональном финансовом рынке особой группы коммерческих банков, имеющих необходимую информационную базу для разработки моделей, ориентированных на поддержку принятия обоснованных кредитных решений по предприятиям региона.

Проведен обзор подходов к определению понятий надежность, финансовая устойчивость и кредитоспособность, используемых в качестве характеристик наиболее приемлемых заемщиков банка. Выявлена специфика кредитных решений и определены основные элементы модели, формализующей задачу принятия кредитных решений.

Изучены основные подходы к оценке кредитоспособности, выделены их достоинства и недостатки, что позволило определить ряд проблем, которые могут негативно отразиться на возможностях построения адаптированной к российским условиям модели оценки надежности заемщиков. Предложены рекомендации по решению данных проблем.

Исследованы современные методы и модели, используемые при оценке надежности предприятий-заемщиков, и проведена классификация моделей оценки надежности по степени комплексности и степени информированности о моделируемом объекте.

Проанализирован современный аппарат моделирования надежности заемщиков и определены подходы, позволяющие строить комплексные ско-ринг-модели, отражающие взаимосвязь кредитного риска с набором данных о потенциальном заемщике.

Разработана оригинальная методика построения математических моделей оценки надежности предприятий-заемщиков, включающая оценку финансового и делового рисков с использованием методов интерпретации межгрупповых различий дискриминантного анализа, методологии экспертных оценок и моделей бинарного выбора.

Построена рейтинговая скоринг-модель оценки надежности предприятий-заемщиков и предложены рекомендации по ее использованию, содержащие порядок определения кратко- и среднесрочного лимитов кредитного риска, суммы резервов на возможные потери по ссудам, величины процентной ставки.

Определены основные достоинства, ключевые особенности предлагаемой рейтинговой скоринг-модели оценки надежности предприятий и сформулированы преимущества, положительные эффекты от ее практического использования.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. Лукин М.И. Особенности управления рисками при проектном финансировании / М.И. Лукин // Актуальные направления стабилизации и развития АПК в XXI веке. Материалы LII студен, науч. конф. - Воронеж: ВГАУ, 2001. -С.48-50.

2. Лукин М.И. Проектное финансирование: особенности оценки инвестиционной кредитоспособности / М.И. Лукин // Актуальные проблемы экономики России. Поиск путей решения: тезисы докладов науч. сессии студентов эконом, факул. ВГУ: В 2 ч. - Воронеж: ВГУ, 2001. 4.2. - С.185.

3. Ломакин C.B. Риски кредитования инвестиционных проектов / С.В Ломакин, М.И. Лукин // Финансовый вестник ВГАУ. - Воронеж: ВГАУ, 2001. Вып. 7. - С.45-47.

4. Лукин М.И. Актуальные проблемы управления кредитным риском в коммерческом банке / М.И. Лукин // Актуальные проблемы экономики России. Поиск путей решения: тезисы докладов VTI всерос. студен, науч. конф. -Воронеж: ВГУ, 2002.4.2, - С.241.

5. Лукин M И. Проблемы разработки системы поддержки принятия решений по кредитным предложениям / М.И. Лукин // Актуальные проблемы экономики России. Поиск путей решения: тезисы докладов VII всерос. студен. науч. конф. - Воронеж: ВГУ, 2002.4.1, С.114.

6. Лукин М.И. Эконометрические подходы к разработке модели оценки кредитоспособности заемщика / М.И. Лукин // Системное моделирование социально-экономических процессов. Тезисы докладов и сообщений XXV юбилейной междун. науч. школы-семинара им. ак. С. Шаталина, г. Королев, Моск. обл., 24-28 мая 2002 г.: В 2 ч. - М.: ЦЭМИ РАН, 2002. 4.2. С.24-25.

7. Лукин М.И. Прогнозирование банкротства: основные методики и проблемы их практического применения / М.И. Лукин, Н.В. Володина // Финансовый вестник ВГАУ. - Воронеж: ВГАУ, 2002. Вып. 8. - С.37-41.

8. Лукин М.И. Методы и модели принятия решении по кредитным предложениям / М.И. Лукин // Сборник студен, работ эконом, факул. ВГУ: В 3 ч. - Воронеж: ВГУ, 2003. - Ч.З. - С.401.

9. Лукин М.И. Банки и их роль в развитии региона / М.И. Лукин // Механизмы развития социально-экономических систем региона. Материалы ме-ждун. науч.-практ. конф. / Под ред. И.Е. Рисина, Ю.И. Трещевского. - Воронеж: ВГУ, 2003.-С. 158-161.

10. Лукин М.И. Роль кредитных интернет-бюро в оценке надежности заемщиков / МИ. Лукин // Электронный бизнес- опыт и перспективы - 2003-Материалы всерос. науч.-практ. конф. 27-28 ноября 2003 г. - Воронеж: ВГУ, 2003.-С.122-124.

11. Лукин М.И. Модели прогноза движения денежных средств в задачах оценки кредитного риска / М.И. Лукин // Экономическое прогнозирование: модели и методы - 2004: Материалы всерос. науч.-практ. конф. 18-19 марта 2004 г.: В 2 ч. / Под ред. В.В. Давниса. - Воронеж: ВГУ, 2004. - 4.2. -С.224-227.

12. Лукин М.И. Традиционные методы и модели оценки кредитоспособности заемщиков банка / М.И. Лукин // Реальный сектор экономики: теория и практика управления: период, науч.-практ. журнал. - 2004. - №1. -С.106-114.

13. Лукин М.И. Модель оценки кредитного риска потенциальных заемщиков / М.И. Лукин // Вестник ВГУ. - 2004. - №1. - С. 96-103.

14. Лукин М.И. Условия кредитования предприятий электронного бизнеса / М.И. Лукин // Электронный бизнес: опыт и перспективы - 2004: Материалы всерос. науч.-практ. конф. 25-26 ноября 2004 г. - Воронеж: ВГУ, 2004. - С.86-89.

15. Лукин М.И. Рейтинговая модель комплексной оценки развития предприятий региона / М.И. Лукин // Компаративный анализ отечественного и зарубежного опыта стратегического планирования развития региона: материалы междун. науч.-практ. конф. / Под ред. И.Е. Рисина, Ю.И. Трещевского. -Воронеж: ВГУ, 2005.-С.184-187.

Воронежский государственный университет Лицензия ИД №00437 от 10.11.99. Заказ №397 от 27.05.05. Тираж 100 экз. Отпечатано на множительной технике

экономического факультета ВГУ. 394068 г. Воронеж, ул. Хользунова, 40.

IM 1 tf 2

РНБ Русский фонд

2006-4 8322

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Лукин, Михаил Иванович

Введение

Глава 1. Теоретические основы оценки надежности при принятии кредитных решений в коммерческом банке

з1.1. Принятие кредитных решений в деятельности коммерческого банка на региональном финансовом рынке

з 1.2. Риск и неопределенность в оценке надежности потенциальных заемщиков

з 1.3. Современные подходы к оценке надежности предприятий-заемщиков и ее критерии

Глава 2. Экономико-математические инструменты оценки надежности предприятий

з 2.1. Методические подходы к оценке кредитного риска предприятий-заемщиков

з 2.2. Дискриминантный анализ как инструмент отбора наиболее информативных показателей и классификации потенциальных заемщиков

з 2.3. Модели бинарного выбора в оценке надежности предприятий-заемщиков

Глава 3. Совершенствование моделей оценки надежности предприятий-заемщиков в современных условиях развития кредитных отношений

з3.1. Построение комплексных экономико-математических моделей оценки надежности предприятий-заемщиков

з 3.2. Методические рекомендации по использованию рейтинговой скоринг-модели оценки надежности предприятий

Диссертация: введение по экономике, на тему "Модели оценки надежности предприятий-заемщиков как инструмент поддержки кредитных решений"

Актуальность темы исследования. Основным условием эффективной деятельности коммерческих банков на рынке кредитных услуг является активное изучение вопросов, связанных с разработкой методов и моделей объективной оценки надежности заемщиков, что позволит банкам принимать экономически обоснованные, взвешенные решения и выбирать наиболее приемлемые альтернативы размещения кредитных ресурсов банка.

В связи с российским ускоренным переходом к рынку в последние годы значительно возросло число публикаций по проблемам управления кредитным портфелем, принятию кредитных решений в условиях риска и неопределенности. Тем не менее, данный вопрос все еще остается недостаточно освещенным. Теоретическое обоснование и практика разработки моделей оценки надежности предприятий-заемщиков в России еще недостаточны, а приложение западного опыта к российской действительности вызывает серьезные затруднения. Иными словами, существует объективная необходимость проведения комплексных исследований по обозначенной проблеме.

В ходе анализа отечественного и зарубежного теоретического арсенала сделан вывод о выделении трех направлений в экономической литературе, чьи научные работы составляют основу исследуемой проблематики.

В работах первой группы авторов излагаются общие вопросы организации банковского кредитования. К таковым относятся Иода Е.В., Колесников В.И., Кроливецкая Л.П, Лаврушин О.И., Мочанов А.В., Новоселов А.С., Пе-щанская И.В., Тавасиев A.M., Тагирбеков К.Р., Унанян И.Р., Усоскин В.М., Ченоков В.А., МакНотон Д., Бакстер Н., Роуз П., Синки Дж., Ходгман Д., Эдварде Б. и др. Работы этих авторов ориентированы в большей степени на проработку концептуальных вопросов в области банковского менеджмента.

В исследованиях второй группы авторов представлены подходы к общей теории принятия решений. Среди них Евланов Л.Г., Кимбел Дж. Е., Кофман А., Лютенс Ф., Мескон М.Х., Минцберг Г., Морз Ф.М., Планкетт Л.,

Саймон А., Смирнов Э.А., Хейл Г., Цыгичко В.Н., Янг С. и др. Работы этих авторов ориентированы на изучение основных вопросов принятия решений в экономике.

Третья группа авторов в качестве объектов исследования рассматривают возможность применения методов экономико-математического анализа для принятия решений по рисковым ситуациям. К ним относятся Бублик Н.Д., Давние В.В., Камалян А.К., Карминский A.M., Катышев П.К., Ким Дж.-О., Клекка У.Р., Лагоша Б.А., Ларичев О.И., Магнус Я.Р., Мошкович Е.М., Мыолер Ч.У., Попенов С.В., Пересецкий А.А., Петров А.Е., Секерин А.Б., Шелобаев С.И., Яновский Л.П. и др.

Исследуемая в диссертации проблема принятия решений при оценке надежности потенциальных заемщиков находится на стыке вышеуказанных направлений.

К сожалению, в современной экономической литературе данный вопрос не получил целостного системного исследования. Попытки разработки комплексного механизма к моделям оценки надежности предприятий немногочисленны. Они представлены преимущественно в работах таких авторов, как Альтман Э., Асанов А.А., Борисенков П.В., Брычкин А.В., Вишняков И.В., Едронова В.Н., Кадыров А.Н., Москвин В.А., Нарайан П., Хадеман Р., Хасянова С.Ю. и др.

Резюмируя вышесказанное, отметим, что существующие условия крайне высокой непредсказуемости рыночной ситуации на рынке кредитных услуг в сегодняшней российской экономике, с одной стороны, и те возможности по избежанию рисков для коммерческих банков, открывающиеся на основе грамотного использования математических и инструментальных средств оценки надежности предприятий-заемщиков, с другой стороны, определяют актуальность проводимого нами исследования.

Работа выпонялась в соответствии с комплексной программой научных исследований кафедры информационных технологий и математических методов в экономике Воронежского государственного университета Математическое моделирование и информационные технологии в управлении экономическими процессами.

Цель исследования заключается в исследовании теоретических основ оценки надежности потенциальных заемщиков в условиях риска и неопределенности, а также развитии математического аппарата для построения ско-ринг-моделей оценки надежности предприятий, обеспечивающих принятие обоснованных решений по выдаче кредитов.

Цель исследования предопределила необходимость решения следующих основных задач:

- изучить деятельность коммерческих банков на региональном финансовом рынке, определить их роль в развитии реального сектора экономики;

- установить связи и различия понятий надежный заемщик, финансово устойчивое предприятие, кредитоспособность, уточнить сущность понятия принятие кредитных решений;

- проанализировать взаимоотношения коммерческого банка с заемщиком в российской практике принятия кредитных решений;

- изучить специфику принимаемых кредитных решений в банке и сформулировать требования, которым дожна удовлетворять модель оценки надежности в ходе принятия кредитных решений;

- исследовать сферу возникновения кредитного риска, определить основополагающие подходы к оценке кредитного риска предприятий и дать характеристику необходимой информационной базы для проведения оценки надежности предприятий-заемщиков;