К.т.н. Вайс Ю.А., Ранцев В.Б.

Восточно-Казахстанский государственный технический университет, Усть-Каменогорский филиал Московского Государственного университета экономики, Казахстан

Модель определения риска банка по выдачи микрокредитов в информационно-аналитической системе банка

В настоящее время в рыночной экономике деньги должны находиться в постоянном обороте, совершать непрерывное обращение. Временно свободные денежные средства должны незамедлительно поступать на рынок ссудных капиталов, аккумулировать в кредитно-финансовых учреждениях, а затем эффективно пускаться в дело, размещаться в тех отраслях экономики, где есть потребность в дополнительных капиталовложениях.

На данный момент одним из видов капиталовложений в развитие бизнеса является кредитование. Микрокредитование позволяет небогатым клиентам брать кредит у банка для развития малого бизнеса, становится микропредпринимателями и улучшать своё материальное положение.

При принятии решения о выдачи кредита заемщику, банковская система проходит несколько этапов: принимает заявку, собирает у заемщика пакет документов, затем проверяет его кредитную историю, оценивает риски и только потом принимает решение о выдачи кредита. В процессе принятия решения о выдачи кредита особо важным для банка является определение риска.

Вопросы предупреждения и снижения рисков становятся все более востребованными как кредитной теорией, так и практикой. Кредитные риски являются в большей степени социально ответственными процессами. В условиях, когда организация рискует не только собственными, но и, главным образом, заемными ресурсами, последствия становятся более острыми. В случае неудачи теряет не только организация, но и его клиенты - физические и юридические лица, разместившие в кредитной организации свои денежные средства (при этом для физических лиц предусмотрена система страхования вкладов).

Следовательно, подсистема кредитования должна на основании какой-то модели, минимизировать банковские риски. Под минимизацией банковских рисков будем понимать исследование оптимизации рисков, разработка алгоритмов оценки максимальной суммы выдаваемого кредита в зависимости от графиков платежа, доходов заемщика и его кредитной истории.

На рисунке 1 кривая показывает задолженности по кредитам, при максимальном отклонении которой произойдет уменьшение доходности банка, если система рисков не будет пересмотрена.

Рисунок 1 –Графическая интерпретация оценки максимальной и минимальной суммы выдаваемого кредита в зависимости от сумм и сроков задолженностей

Функция f₁(С) – это функция отношения средних значений задолженностей по данным месяцам, т.е задолженности клиента организации.

Для вычисления указанных рисков необходимо, используя регрессионный анализ и экспериментально-статистические наблюдения, построить модель f(С).

Кривая f₁(С) в общем виде аппроксимируется полиномом некоторой степени. Исходя из различных источников, сделан вывод что для аппроксимации достаточно использовать полином третьей степени

.

Для того чтобы оценить риск определяем среднюю задолженность и значение функции F(c) в заданном месяце.

.

Проанализировав данные значения, мы получаем процент риска в зависимости от суммы и срока кредита. Исходя из этого, можно увидеть, что модель по расчету риска выдачи кредита в подсистеме кредитования вполне реализуема.

Подводя итог можно сказать, что при реализации подсистемы кредитования и её использовании в банковской или парабанковской системе с её помощью банк может не только с экономить время на обработке решения о выдачи кредита но и получить информацию об ожидаемом риске при выдаче кредита в зависимости от его суммы и срока, что особо ценно для любой кредитной организации.