На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


автореферат Вероятностное моделирование надежности коммерческого банка

Информация:

Тип работы: автореферат. Добавлен: 02.09.2012. Сдан: 2011. Страниц: 7. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


                        На правах рукописи 
                   

Пшеничный сергей игоревич 
 
 

Вероятностное моделирование надежности коммерческого банка 
 
 
 

Специальность: 08.00.13 – Математические и инструментальные
методы  экономики 
 
 

Автореферат
диссертации на соискание ученой степени 
кандидата экономических наук 
 
 
 

Москва  – 2010 

      Работа  выполнена на кафедре «Математическое  моделировании экономических процессов» ФГОУ ВПО «Финансовая академия при Правительстве Российской Федерации»  

Научный руководитель доктор экономических  наук, профессор  Дрогобыцкий Иван Николаевич
   
Официальные оппоненты Доктор экономических  наук, профессор
  Аваков  Сергей Юрьевич
   
   
  Кандидат экономических  наук, доцент
  Рудакова  Ольга Степановна
   
   
Ведущая организация ГОУ ВПО «Тамбовский  государственный  технический университет»
 
      Защита  состоится «22» декабря 2010 г. в 10-00 на заседании совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д 505.001.03 при ФГОБУВПО «Финансовый университет при Правительстве      Российской Федерации» по адресу: 125993, Москва, Ленинградский проспект, д. 55, аудитория 213.
      С диссертацией можно ознакомиться в  диссертационном зале библиотечно-информационного  комплекса ФГОБУВПО «Финансовый  университет при Правительстве  Российской Федерации» по адресу: 125993, Москва, Ленинградский проспект, д. 49, комн. 203.
   Автореферат разослан 19 ноября 2010г. и размещен на официальном сайте ФГОБУВПО «Финансовый университет при Правительстве       Российской Федерации»: www.fa.ru 

Ученый  секретарь совета Д 505.001.03,
кандидат  экономических наук, доцент                   О.Ю. Городецкая 

      Общая характеристика работы
      Актуальность  темы исследования. Современный российский рынок банковских услуг насчитывает немногим более 1000 кредитных организаций. При этом, средней величины банковская сеть в крупном городе может обслуживать более 200 тысяч клиентов. Данные показатели не являются предельными, так как в России банковская система находится только в начале своего развития и ее история охватывает всего несколько десятков лет. До кризиса наблюдалось активное становление банковской системы, однако события 2008-2009гг. приостановили положительную тенденцию. Сейчас эксперты прогнозируют возврат темпов развития на докризисный уровень, увеличение числа кредитных организаций, в том числе выход на наш рынок новых представителей зарубежных банков, несмотря на то, что прямое открытие филиалов иностранных банков в России до сих пор не разрешено.
      В условиях большого многообразия банков перед клиентами-потребителями банковских услуг существует проблема выбора. Процесс выбора банка в каждом конкретном случае носит субъективный характер. Клиент выбирает определенный банк из многих, если по отношению нему сформированы доверительные ожидания, то есть клиент уверен, что банк выполнит взятые на себя обязательства. С данным качеством банка связывается показатель надежности банка.
      На  текущий момент ни в теории, ни на практике нет единого подхода  к определению надежности коммерческого  банка. Разные аналитические агентства, эксперты и исследователи используют различные подходы для определения надежности банков. В подавляющем большинстве такие оценки представляют собой ранжирование банков по интегральному показателю. При этом обособленная оценка надежности одного банка отдельно от других не возможна. Более того, во многих используемых методиках не уделяется достаточно внимания вопросу дефиниции надежности и не аргументируется выбор факторов, на которых строится механизм ранжирования.
      Таким образом, в условиях планируемого развития банковского рынка,  создание общепризнанной единицы измерения надежности банка будет способствовать повышению качества всей финансово-кредитной сферы. Сохраняется необходимость в разработке методов обособленной количественной оценки надежности кредитных организаций. Результаты решения такой задачи будут востребованы клиентами банка как инструмент, подкрепляющий их выбор, и надзорными органами власти как средство для регулирования банковской системы.
      Степень разработанности  темы. Тема надежности кредитной организации затрагивалась в исследованиях А.В. Буздалина, И.В. Вишнякова, А.М. Карминского, В.С. Кромонова, О.И. Лаврушина, А.А. Новикова, Г.С. Пановой, А.А. Пересецкого, С.И. Пятовского, Г.Г. Фетисова  и других ученых. В их работах проводится анализ отечественных и зарубежных методов оценки финансового состояния  кредитных организаций, поднимаются вопросы формирования методологических основ рейтинга надежности коммерческих банков, строятся модели взаимосвязи рейтингов банков и показателей их деятельности, предлагаются различные системы ранжирования банков. В средствах массовой информации (СМИ), аналитических изданиях время от времени публикуются рейтинги кредитной организации, полученные на основе применения той или иной методики. Они помогают хозяйствующим субъектам и гражданам более менее адекватно оценивать текущее состояние сферы банковских услуг и положение в ней конкретного банка. Тем не менее, научную проработанность проблемы оценки надежности банка нельзя признать удовлетворительной. В существующих подходах нет единого определения самого понятия надежности банка, что не позволяет провести их качественное сравнение и оценить эффективность. Акцент делается на построении рейтингов по выбранной совокупности банков и моделировании рейтинговых оценок на основе значимых показателей их деятельности, причем к определению значимости также отсутствует единый подход. Эффективных и общепризнанных методов количественной оценки надежности по отдельно взятому банку до настоящего времени не создано.
      Наиболее  перспективное направление решения  отмеченных задач содержится в работах А.В. Буздалина. Им предложена экспресс-оценка надежности банка, в основу которой положен частный случай применения байесовского классификатора. Однако недостаточное обоснование выбора модели, ее алгоритмическая жесткость и ненадежность получаемых результатов по причине отсутствия должной апробации модели на реальных данных обуславливают необходимость уточнения и дальнейшего развития данного подхода. Отсюда следуют цель, задачи и содержание настоящего диссертационного исследования.
      Вопросам  проведения классификаций объектов по наблюдаемым данным посвящены  работы многих зарубежных ученых: Педро Домингоса, Михаеля Паззани, Гарри Занга, Усамы Файад. Наработки, представленные в их исследованиях, находят приложение во многих областях в сфере услуг и в хозяйствующей деятельности.
      Цели  и задачи исследования. Цель исследования заключается в разработке модели обособленной количественной оценки надежности банка и выработке методических рекомендаций по ее практическому применению.
      Для достижения указанной цели в работе поставлены и решены следующие задачи:
    Провести критический анализ используемых методик оценки надежности банка, проанализировать их положительные и отрицательные стороны и определить наиболее перспективные направления дальнейшего совершенствования.
    Исследовать существующие подходы к количественному  определению характеристики «надежность», выбрать единицу измерения и шкалу и инструментарий для обособленного исчисления надежности банка.
    Определить перечень значимых факторов, оказывающих наибольшее влияние на уровень надежности банка, построить модель ее оценки и провести оценку качества различных вариантов модели по результатам тестирования на данных официальных отчетов банков.
    Интегрировать полученные результаты в методику по расчету количественной оценки надежности банка, ориентированную на пользователя, и выработать рекомендации по ее применению.
    Оценить эффективность предложенной методики, определить круг ее пользователей и технологические особенности применения на практике.
      Объект  и предмет исследования. Объектом исследования является банк как институт по оказанию финансовых услуг юридическим и физическим лицам.
      Предмет исследования — методы исчисления надежности банка.
      Теоретическая и аналитическая  база исследования. Исследование проводилось в полном соответствии с ключевыми положениями экономической теории и системного анализа. Его методологическую основу составили труды отечественных и зарубежных ученых в области математического моделирования, факторного анализа, теории вероятностей, математической статистики и других разделов экономической науки. При решении конкретных задач использовались известные методы конфигурирования проблематики исследуемой предметной области, алгоритмы исчисления вероятности случайного события, методы оценки законов и параметров распределений случайных величин, методы статистической обработки данных, элементы теории графов, технологии объектно-ориентированного программирования и другие хорошо опробованные методы, методики и алгоритмы решения прикладных экономических задач.
      Информационная  база исследования. Экспериментальные расчеты и апробирование предложенной модели проводились на основе надежных и достоверных данных, источником которых послужили отчеты банков  по формам 101 и 102 за 2005-2009гг., взятые из сайта ЦБ РФ http://www.cbr.ru/. В качестве априорной классификации банков по степени надежности была использована информация о фактах отзывов лицензий у банков, также опубликованных на сайте ЦБ РФ. Кроме того, использовались рейтинги надежности банков различных рейтинговых и информационных агентств.
      Область исследования. Содержание диссертационного исследования соответствует специальности 08.00.13 – Математические и инструментальные методы экономики.
      Научная новизна исследования. Новизна научного исследования заключается в построении модели и методики количественной оценки надежности банка, в основу которых положен метод байесовской классификации и байесовских сетей доверия.
      Научная новизна диссертации содержится в следующих результатах исследования:
    предложена и обоснована выраженная в процентах единица измерения и измерительная шкала вероятностной меры для оценки надежности банка;
    сформирована байесовская сеть, отражающая взаимосвязь надежности банка и выбранных значимых показателей;
    выработан подход к оценке надежности банка, заключающийся в использовании байесовского классификатора совместно с методами фильтрации и свертывания данных;
    предложена надстройка к шкале надежности, делящая банки на 4 группы согласно рассчитанному значению оценки надежности.
      Теоретическая и практическая значимость исследования. В совокупности, вынесенные на защиту результаты можно интерпретировать как дальнейшее развитие теории измерений. Практическая значимость работы заключается в возможности использования разработанных моделей для оценки надежности отдельных банков. Выводы и материалы работы представляют собой яркий пример количественного измерения качественных процессов, что, несомненно, раздвигает границы ее практического использования и может составить предмет для разработки оригинальных программно-инструментальных средств. Последние будут полезны как для клиентов банка, так и надзорных органов и аналитиков банковской сферы, нуждающихся в средствах анализа банковского рынка с целью выявления проблемных мест. Конечным потребителем результатов моделей должны стать регулирующие банковский рынок органы и потребители услуг банков – юридические и физические лица.
      Самостоятельное практическое значение имеют следующие  положения работы:
    модель оценки надежности банка, которая может быть использована надзорными органами и специалистами хозяйствующих субъектов, а также информационными агентствами и отдельными физическими лицами по прямому назначению;
    приложения в VBA Excel, позволяющие произвести расчет параметров и результатов модели автоматически, которые могут быть использованы разработчиками программных продуктов при создании инструментальных приложений поддерживающие данную методику.
      Апробация и внедрение результатов  исследования. Основные положения диссертационного исследования докладывались и получили одобрительную оценку на Международной летней школе молодых ученых «Мировой финансовый кризис и его влияние на развитие финансовых систем» (Москва, 2009), VII международной научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Молодежь и экономика» (Ярославль, 2010).
      Результаты  диссертационной работы используются Департаментом экономики и финансов Московской региональной дирекции ОАО  «УРАЛСИБ» для оценки надежности банка и выработке предложений  по повешению качества обслуживания. Отдельные положения диссертации используются кафедрой «Математическое моделирование экономических процессов» Финансового университета при Правительстве РФ в преподавании учебной дисциплины «Эконометрический анализ».
      Результаты  внедрения подтверждены соответствующими документами.
      Публикации. Основные положения работы нашли отражение в четырех авторских публикациях, общим объемом 1,21 п.л., причем три из них общим объемом 1,06 п.л. размещены в журналах, определенных ВАК.
      Объем и структура работы. Цели и задачи исследования определили структуру диссертационной работы.  Диссертация содержит введение, 3 главы по 4-5 параграфов каждая, заключение, список литературы и приложения. Исследование изложено на 126 страницах, иллюстрировано 17 таблицами и 6 рисунками. Список литературы включает 105 наименований.
Основные  положения и результаты диссертационного исследования
      Во  введении обоснована актуальность выбранной  темы, проанализирована степень ее разработанности, определены цель, задачи, предмет и объект исследования, раскрыты научная новизна и практическая значимость работы.
      В первой главе проводится анализ существующих методик оценки надежности коммерческого  банка. В рассмотренный перечень попали методики, составленные по заказам профессиональных изданий или консалтинговых агентств, а также разработки научных коллективов и отдельных ученых:
      методика журнала «Коммерсант»,
      методика Аналитического центра финансовой информации (АЦФИ),
      методика журнала «Эксперт»,
      методика МБО «Оргбанк»,
      методика ЦБ,
      методика CAMEL1,
      методика VaR2,
      методика Кромонова,
      методика Буздалина.
     Проведенный анализ показал, что расчетная база большинства методик представляет собой балансовую отчетность и отчетность о прибылях и убытках. Во многих методиках помимо этого уже заложено применение экспертных данных, а некоторые из них строятся исключительно на экспертных суждениях. В работе детально проанализированы преимущества и недостатки и особенности применения каждой из перечисленных методик.
     Методика  «Коммерсант» оперирует показателями балансовых отчетов банка и производными от них, различая абсолютные, относительные и динамические значения. По каждому выбранному показателю рассчитывается балл, равный отношению его значения к максимальному значению данного показателя по всей совокупности банков. На основе рассчитанных баллов получают четыре критерия. Статистический критерий равен сумме баллов по абсолютным и относительным показателям. Динамический критерий получается посредством суммирования баллов по относительным и динамическим показателям. Полный критерий представляет собой сумму баллов по всем трем группам. Совокупный критерий, по которому производится итоговый ранжир банков, равен среднеарифметическому первых трех критериев. Недостаток методики журнала «Коммерсант» заключается в том, что она предоставляет некоторые преимущества крупным банкам, так как применение концепции "сравнения с наибольшим значением" при сопоставлении сильно различающихся в размерах банков существенно занижает итоговые результаты сравнительно небольших, но успешно функционирующих банков. Кроме того, в методике не учитываются веса расчетных показателей.
     Методика  АЦФИ основывается как на экспертных данных, так и на показателях финансовых отчетов банков. В их перечень входят достаточность собственного капитала, качество и истинная стоимость активов, качество и продуманность управления, качество и эффективность притока доходов и др. Для оценки банков по указанному набору показателей используются дополнительные, структурированные определенным образом данные, для сбора которых используются специальные формы. Сама процедура построения рейтинга банков нигде не публиковалась, поэтому сложно сделать вывод об адекватности полученных результатов. Более того, реализация данной методики предполагает наличие мощного аппарата сбора информации и ведение непрерывного наблюдения за анализируемой совокупностью банков, что делает ее очень трудоемкой.
     Методика  журнала «Эксперт» представляет собой удачную попытку анализа банка одновременно по двум факторам, используя двухкритериальный статистический анализ. Расчеты реализуются в два этапа. На первом этапе оценка банка производится по двум факторам: надежности и прибыльности. На втором этапе анализу подвергается динамика выбранных факторов. Показатель прибыльности определяется через отношение балансовой прибыли к нетто-активам. Надежность принимается как соотношение собственного капитала банка и привлеченных средств. Результаты анализа текущего состояния банков по этим двум критериям наносятся на плоскость с осью абсцисс, соответствующей показателю надежности, и осью ординат, по которой отражается показатель прибыльности. Множество результатов по всей совокупности банков разделяется средними линиями по абсциссе и ординате на четыре типа: с доходностью и прибыльностью выше средних («звездный» тип), с высокой доходностью («прибыльно-ориентированный» тип), с высокой достаточностью капитала («капитализированный» тип) и с доходностью и прибыльностью ниже средних («депрессивный» тип). Аналогично на плоскости рассматриваются показатели динамики факторов. К недостаткам данной методики можно отнести узкий список выбранных факторов и неубедительное обоснование самого понятия надежности банка.
     Методика  МБО «Оргбанк» основывается на данных финансовых отчетов банков и экспертных суждений. Рейтинговый индекс банка вычисляется по определённому набору нормативных параметров банка: имидж, история, структура, качество управления, динамика фондов и показатели финансовой отчетности. Опираясь на полученные данные и свои заключения, эксперты выставляют рейтинг каждому банку. По данным экспертно-статистического анализа рассчитываются весовые коэффициенты оценочной функции, по которой в дальнейшем может быть рассчитан рейтинг банка. Критичным для данной методики является получение адекватной экспертной информации, от чего зависит точность получаемых в итоге результатов.
     Методика  ЦБ представляет собой жесткую конструкцию, нацеленную на отслеживание ряда нормативов, и учитывающую экспертные оценки по качественным признакам. Банки разделяются  на пять групп. Банки без недостатков с прозрачной структурой собственности и удовлетворительным качеством управления попадают в первую группу. При небольшом отклонением от нормативов , , 3 банк к классифицируется как организация с повышенным риском и попадает во вторую группу. При отклонении по нормативам ,   в течение операционного месяца и с непрозрачной структурой собственности и некачественным управлением банк попадает в третью группу – кредитные организации с текущими трудностями. Банком с заметными проблемами признается кредитная организация с плохим качеством управления и не соблюдающая норматив . Кредитные организации, находящиеся в критическом положении, попадают в пятую группу. Недостаток данной методики состоит в том, что она была создана для целей банковского регулирования, поэтому перечень значимых факторов не может претендовать на полноту.
     В основу расчета рейтинга по методике Кромонова положена "формула надежности" банка, представляющая собой свертку из следующих критериев:
      генеральный коэффициент надежности, равный отношению собственного капитала к сумме работающих (рискованных) активов;
      коэффициент мгновенной ликвидности, рассчитываемый, как соотношение ликвидных активов и обязательств "до востребования"; 
      кросс-коэффициент ликвидности, равный отношению совокупных обязательств банка к объему выданных кредитов;
      генеральный коэффициент ликвидности, равный отношению ликвидных активов и защищенного капитала к суммарным обязательствам банка;
      коэффициент защищенности капитала, равный отношению защищенного капитала банка к собственному капиталу; 
      коэффициент фондовой капитализации прибыли, равный соотношению собственного капитала и размера уставного фонда.
      Методика  Кромонова, используя специально составленную функцию, выставляет оценку, характеризующую  степень соответствия показателей  рассматриваемого банка идеальному банку. Методика предполагает, что абсолютно надежным считается банк, у которого объем всех выданных кредитов и других рискованных вложений не превышает величины его собственного капитала, средства на счетах "до востребования" вкладчиков полностью обеспечены ликвидными активами, риску подвергаются не более трети суммарных обязательств, ликвидными активами и защищенным капиталом обеспечены все совокупные обязательства банка, собственный капитал полностью инвестирован в ценности и недвижимость, собственный капитал банка более чем втрое превышает взносы учредителей. Такой вариант оценки надежности банка получил распространение, однако он достаточно часто  критикуется  за  то, что несколько неясно, на каком основании были взяты именно эти критерии надежности и как определялись весовые коэффициенты показателей.
      Методика  CAMEL представляет собой набор правил и направлений, по которым эксперт выносит свое заключение. По каждому из пяти направлений (капитал, активы, менеджмент, прибыльность, ликвидность) эксперт выставляет оценку банку, по которой потом рассчитывается интегральный показатель по банку. Данная методика субъективна, то есть основывается исключительно на мнениях экспертов. Недостатков у данной методики несколько. Во-первых, нет четкой формализации правил выставления бальных оценок по каждому направлению анализа. Во-вторых, итоговый показатель рассчитывается простым суммированием показателей всех направлений, то есть не учитывается различная степень влияния разных направлений анализа на итоговую позицию банка.
      Методика  VaR для оценки надежности банков используется в некоторых странах (США, Великобритания, Франция, Израиль). Заложенный в нее метод представляет собой техническое определение надежности как квантиль убытков банка. Квантиль характеризует максимальную величину средств, которые может потерять банк при стечении неблагоприятных ситуаций, с заданной вероятностью (обычно 0,01 или 0,05). Данная методика отражает специфический технический подход к определению и оценке надежности банка.
     Методика  экспресс-оценки надежности Буздалина представляет собой один из наиболее интересных подходов к оценке надежности. Согласно ей рассчитывается балльная оценка надежности банка по интегральному показателю, построенному на преобразованной формуле Байеса, в которую подставляются выбранные показатели финансовой отчетности банка. Как результат для рассматриваемого банка вычисляется балл, характеризующий степень уверенности в его надежности. Недостаток этой методики в том, что не объяснен выбор конкретной модели и в отсутствии проверки расчетов на реальных данных.
      На  основании проведенного анализа  сделан вывод, что идеальной методики определения надежности коммерческого  банка не существует и необходимо их дальнейшее совершенствование. К недостаткам следует отнести то, что многие из них позволяют провести лишь рейтинговую оценку надежности по совокупности банков. При добавлении в анализируемую совокупность еще одного банка, расчет рейтингов приходится производить заново. Также в большинстве методик не достаточно хорошо обосновано использование конкретных значимых факторов. Третьим недостатком является отсутствие анализа самого понятия надежности банка. Эти методики удовлетворяют целям рейтинговых агентств, но для индивидуального использования в целях выбора банка для размещения и сохранения личных средств, проведения своевременных платежей и других видов обслуживания потребуется разработка более совершенных методов.
     Помимо  отмеченных методик в работе рассматрены  различные инструменты, применимые при решении задачи оценки надежности банка. Освещены методы машинного обучения, нейросети, деревья принятия решений, logit- и probit- модели. Выбор остановлен на байесовских сетях и байесовском классификаторе. Такой подход позволяет не только определить принадлежность наблюдения к классу, но и получить вероятность его принадлежности к классу, что будет выступать количественной оценкой надежности банка. Исследования подтверждают, что байесовские методы выдерживают конкуренцию с другими подходами к классификации и даже превосходят их в точности. К тому же байесовский классификатор предъявляет нежесткие требования к входным данным (возможны пропуски значений).
     Во  второй главе дается определение  надежности банка и исследуется  принципиальная возможность использования  байесовского классификатора для получения  автономных оценок надежности. Надежность банка определена как способность банка удовлетворить все взятые на себя обязательства перед клиентом. В предлагаемом подходе оценкой надежности коммерческого банка является вероятность того, что банк выполнит все обязательства перед клиентом. Так как оценка надежности банка имеет вероятностное определение, то она будет измеряться в процентах, а диапазон значений будет лежать в пределах от 0 до 100. Зависит эта величина от того, какие значения приняли выбранные значимые факторы.
     В качестве способа выявления значимых факторов в работе используется тест Колмогорова-Смирнова, сравнивающий эмпирические функции распределения по надежным и ненадежным банкам. Из 15 выбранных  факторов остались 11. На их основе была составлена простая байесовская сеть, которая является основой для расчетов (рис.1).
  
    рис.1 Байесовская сеть доверия для  определения надежности банка.
     Проверку  на значимость не прошли следующие  факторы: отношение объема просроченных ссуд к объему ссуд нефинансовым организациям, отношение объемов обязательств перед нерезидентами к активам, отношение портфеля негосударственных ценных бумаг к активам, отношение объема средств клиентов к активам.
     Как инструмент оценки надежности банка  предлагается наивный байесовский классификатор, основанный на предположении о независимости всех объясняющих переменных (без данного предположения байесовский классификатор называется идеальным). Этот классификатор использует теорему Байеса для определения вероятности принадлежности к одному из классов (надежности/ненадежности) при условии того, что наблюдаемые переменные принимают заданные значения .
     Вероятностная модель для классификатора — это  условная модель, имеющая вид:
и т.д.................


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть полный текст работы бесплатно


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.