Оценка кредитоспособности заемщиков БИНБАНК методами нейросетевого моделирования

Разработка методики оценки кредитоспособности индивидуальных предпринимателей с использованием нейросетевых технологий. Оптимизация и упрощение нейронной сети. Экономическая эффективность инвестиций в разработанную интеллектуальную информационную систему.
Краткое сожержание материала:

Размещено на

Федеральное агентство по образованию

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«ПЕРМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Факультет информатики и экономики

Кафедра прикладной информатики

Выпускная квалификационная работа

Оценка кредитоспособности заемщиков БИНБАНК методами нейросетевого моделирования

Работу выполнил:

студентка 1253 группы

Карелина Мария Владиславовна

Пермь 2012

Введение

Предоставление кредитов является основной экономической функцией банков, осуществляемой для финансирования как физических, так и юридических лиц. От подбора и применения методов оценки кредитоспособности в последующем во многом зависит финансовое состояние и жизнеспособность самого банка.

В настоящее время, в связи с последствиями финансово-экономического кризиса, для многих банков целью является уже не максимизация прибыли, а минимизация рисков. Кризис ликвидности, платежеспособности привел к тому, что многие ссуды не были возвращены, что привело к ухудшению финансового положения самих кредитных учреждений. Финансово - экономический кризис показал низкую работоспособность действующих методик банков по оценке кредитоспособности заемщиков. Текущие модели уже не способны в полной мере спрогнозировать наступление кредитного риска.

Кредитный риск является основным финансовым риском, с которыми сталкиваются банки в своей работе. В связи с возросшим масштабом кредитных рисков связана проблема поиска альтернативных методов снижения банковских рисков за счет эффективной классификации потенциального заемщика. Вопросы, касающиеся необходимости применения новых методов в оценке кредитного риска активно обсуждались и на Всемирном экономическом форуме в Давосе в феврале 2010 г.[21]

Таким образом, в настоящее время возник вопрос о разработке работающей методики оценки кредитоспособности заемщика, применив новый аппарат для прогнозирования кредитного риска. Желательно, чтобы такая модель могла предсказать кризисную ситуацию коммерческой организации еще до появления ее очевидных признаков.

Учитывая актуальность данной проблемы, целью выпускной квалификационной работы является разработка модели оценки кредитоспособности заемщиков - индивидуальных предпринимателей с использованием нейросетевых технологий, для их дальнейшей классификации в зависимости от уровня кредитного риска. При этом построенная модель должна обладать высокой степенью прогнозирования возникновения проблем у заемщиков с возвратом кредита. Для достижения поставленной цели необходимо решить ряд задач:

Дать определение кредитоспособности и оценки кредитоспособности;

Определить цели и задачи анализа кредитоспособности заемщика;

Описать работу нейросимулятора;

Рассмотреть различные подходы оценки кредитоспособности;

Проверить работоспособность нейросети на основе существующей модели оценки кредитоспособности;

Собрать необходимую информацию для создания нейросетевой модели;

Разработать демонстрационный прототип нейросетевой системы оценки кредитоспособности заемщика;

Внедрить информационную систему в кредитной организации для опытной эксплуатации;

Определить экономическую эффективность применения нейросетевой модели оценки кредитоспособности заемщика.

В первой главе представлен теоретический материал, описывающий понятие кредитоспособности, кредитный риск, описаны методики оценки кредитоспособности заемщика, способны борьбы с кредитным риском. Здесь же даны определение и характеристика нейросетевых технологий, возможность их применения для определения кредитоспособности заемщика.

Во второй главе работы проводится демонстрация разработки методики оценки кредитоспособности индивидуальных предпринимателей, основанной на нейросетевых технологиях, для проведения классификации потенциальных заемщиков. Для построения нейросетевой модели используется программный продукт «Нейросимулятор NSim3» [16-17], в качестве базы данных используется информация из кредитных историй ОАО БИНБАНК Пермского филиала.

В третьей главе работы проводится анализ экономической эффективности применения нейросетевой модели оценки кредитоспособности заемщика.

При написании работы использованы монографии отечественных авторов, учебная литература, электронные ресурсы и нормативные документы. В работе также использована зарубежная литература по банковскому финансовому и риск-менеджменту, основам систем искусственного интеллекта и, в частности, теории нейронных сетей.

Материалы для исследований и обучения нейронной сети были предоставлены профессором Ясницким Л.Н. и ОАО БИНБАНК Пермский филиал.

Глава 1. Теоретические аспекты оценки кредитоспособности заемщика

1.1 Понятие, цели и задачи оценки кредитоспособности

Современный коммерческий банк является универсальной кредитной организацией, которая предоставляет клиентам широкий спектр услуг. При этом, хотя и возрастает привлекательность отдельных банковских операций, главной функцией банков остается осуществление операций по кредитованию.

Согласно Федеральному закону №395-1 «О банках и банковской деятельности» от 2 декабря 1990 года, банк - кредитная организация, которая имеет исключительное право осуществлять в совокупности, следующие банковские операции: привлечение во вклады денежных средств физических и юридических лиц, размещение указанных средств от своего имени и за свой счет на условиях возвратности, платности, срочности, открытие и ведение банковских счетов физических и юридических лиц. При этом, согласно этому же федеральному закону, кредитная организация - юридическое лицо, которое основной целью своей деятельности преследует извлечение прибыли, и для достижения данной цели может осуществлять банковские операции [1].

Система кредитования основывается на базовых принципах. В общем, в современной литературе выделены основные и дополнительные принципы. Это - возвратность, срочность, платность, обеспеченность и дифференцированность.

Однако с кредитными операциями связан риск невозврата ссуды. Наиболее распространенным видом финансового риска является кредитный риск, который представляет собой элемент неопределенности при выполнении контрагентом своих договорных обязательств, связанных с возвратом заемных средств (Лобанов, 2003). Иными словами, кредитный риск -- это вероятность потерь вследствие неспособности заемщика выполнить свои обязательства перед кредитором. В связи с чем, потери кредитора могут достигать сумм невыплаченной основной задолженности и неуплаченных процентов по обязательствам. Или, согласно нормативно-правовым документам, а именно Письму ЦБ РФ «О типичных банковских рисках» № 70-Т от 23.06.2004г., «кредитный риск - риск возникновения у кредитной организации убытков вследствие неисполнения, несвоевременного либо неполного исполнения должником финансовых обязательств перед кредитной организацией в соответствии с условиями договора» [4].

При решении задачи проведения оценки кредитоспособности предприятия - потенциального заемщика, специалисты сталкиваются с двумя схожими понятиями: кредитоспособность и платежеспособность, однако между ними существует ряд существенных отличий[22].

Во-первых, платежеспособность понятие несколько шире и характеризует возможности заемщика, его способность своевременно и полностью погасить все виды обязательств по платежам и задолженности. «Платежеспособность - это способность своевременно и полно выполнять свои платежные обязательства, вытекающие из торговых, кредитных и иных операций денежного характера; кредитоспособность - наличие предпосылок для получения кредита, способность возвратить его» [24].

«Кредитоспособность - это лишь возможность заемщика погасить ссудную задолженность и проценты по ней банку» [5].

Во-вторых, долговые обязательства погашаются за счет свободных денежных средств на счетах предприятия, а погашение ссудной (кредитной) задолженности возможно за счет других источников, например, выручки от реализации заложенного имущества или денежных средств общества, депозитных вкладов и т. п.

Более того, кредитоспособность, в отличие от платежеспособности, не фиксирует неплатежи за истекший период или на какую-то дату, а прогнозирует способность к погашению долга на ближайшую перспективу.

Таким образом, кредитоспособность представляет собой такое реально сложившееся правовое и финансово-хозяйственное состояние заемщика, исходя из оценки которого, банк принимает решение о начале, продолжении или сокращении кредитных отношений с заемщиком. При формулировании определения кредитоспособности заемщика, как правило, в качестве предмета рассматривают кредиты, а субъектов кредитного процесса - банк и организацию, запрашивающую кредит.

В целом, оценка кредитоспособности заемщика заключается в отборе и анализе показателей, оказывающих влияние на величину кредитного риска, их анализ и систематизацию в виде присвоения кредитного рейтинга. Основные группы факторов, влияющих на величину кредитного риска, отражены в Приложении 2. Кредитный рейтинг заемщика должен не только отражать текущее финансовое состояние предприятия, но и давать прогноз на перспективу.

В большинстве...