Підхід до інтеграції системи кредитного скорингу та моделі керування активами та пасивами комерційного банку

The approach to the creation of Retail Bank is Assets and Liabilities Management System based on a dynamic model, and also a formalization of credit scoring system and the problem of optimization of credit portfolio profitability are investigated in the article. The result of this research is the de...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Datum:	2011
1. Verfasser:	Osipenko, D. V.
Format:	Artikel
Sprache:	Ukrainisch
Veröffentlicht:	The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2011
Online Zugang:	https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/106403
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:	System research and information technologies
Завантажити файл:

Institution

System research and information technologies

_version_	1866301841144283136
author	Osipenko, D. V.
author_facet	Osipenko, D. V.
author_sort	Osipenko, D. V.
baseUrl_str	http://journal.iasa.kpi.ua/oai
collection	OJS
datestamp_date	2018-03-30T15:06:23Z
description	The approach to the creation of Retail Bank is Assets and Liabilities Management System based on a dynamic model, and also a formalization of credit scoring system and the problem of optimization of credit portfolio profitability are investigated in the article. The result of this research is the development of the approach to the integration of the core systems of the bank is risk-management.
first_indexed	2025-07-17T10:21:04Z
format	Article
fulltext	© Д.В. Осіпенко, 2011 38 ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2011, № 3 УДК 330.46 ПІДХІД ДО ІНТЕГРАЦІЇ СИСТЕМИ КРЕДИТНОГО СКОРИНГУ ТА МОДЕЛІ КЕРУВАННЯ АКТИВАМИ ТА ПАСИВАМИ КОМЕРЦІЙНОГО БАНКУ Д.В. ОСІПЕНКО Розглядається підхід до побудови системи керування активами та пасивами роздрібного банку на базі динамічної моделі, а також формалізація системи кредитного скорингу та постановка задачі оптимізації прибутковості кредит- ного портфеля. Результатом дослідження є розробка підходу до інтеграції цих ключових систем банківського ризик-менедженту. ВСТУП Ключовою метою сучасного ризик-менеджменту є побудова інтегрованої системи керування активами та пасивами (СКАП). СКАП дає можливість керування об’єктом «банк» як єдиною складною системою на відміну від керування окремими підсистемами банку, непов’язаними у єдиний комплекс об’єктами та бізнес-процесами, такими як, наприклад, кредитування клієн- тів, залучення коштів, інвестування в цінні папери, розрахунково-касове об- слуговування та похідними від них: формування резервів, підтримання рівня ліквідності балансу, дотримання нормативів НБУ (обмеження системи керу- вання). СКАП будується на двох складових елементах: сховищі даних з висо- ким рівнем деталізації інформації по всіх транзакціях у необхідних розрізах та динамічної імітаційної моделі банку. Сховище є необхідним для побудо- ви моделі пасивної еволюції банку — фактичного плану фінансових потоків поточних інструментів банку з корегуваннями, що розраховуються у дина- мічній імітаційній моделі банку. Але більш складною, важливою та цікавою для системного аналізу задачею динамічної імітаційної моделі банку є фор- мування прогнозних потоків майбутніх фінансових інструментів. Отже, основними задачами моделі є: • формування прогнозного балансу; • формування прогнозного звіту про фінансовий результат; • прогноз грошових потоків; • прогноз показників ризику; • прогноз показників ефективності на основі вхідного потоку даних: - системи параметрів керування, як, наприклад, процентні ставки по кредитах та депозитах, витрати на маркетинг, толерантність банку до ризику; - впливу зовнішніх збурень: макроекономічних факторів, дій кон- курентів. Важливим елементом, особливо для роздрібного комерційного банку, є система оцінки кредитних ризиків позичальників — кредитний скоринг. Підхід до інтеграції системи кредитного скорингу та моделі керування активами … Системні дослідження та інформаційні технології, 2011, № 3 39 Її використання у комплексі зі СКАП, як буде показано нижче, є важливим елементом банківського менеджменту. Банківська діяльність та, відповідно, кожний банківський бізнес- процес піддаються ризикам. Унаслідок взаємопроникнення ризиків система ефективного ризик-менеджменту має будуватися на інтегрованій платформі. Такою платформою може стати динамічна імітаційна модель банку. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧІ Об’єктом дослідження є роздрібний комерційний банк та система банківсь- ких бізнес-процесів, зокрема, процеси кредитування. Предмет дослідження — динамічні моделі комерційного банку та оптимізаційна модель керування кредитним портфелем із використанням системи кредитного скорингу. Мета дослідження — інтеграція динамічної моделі банку та моделі ке- рування кредитним портфелем, отримання функціоналу оптимізації та отри- мання рекомендацій щодо використання отриманої моделі під час оптимального керування банком. ДИНАМІЧНА МОДЕЛЬ БАНКУ Особливу увагу в контексті запропонованої у роботі динамічної моделі бан- ку варто приділити моделі керування грошовими потоками та моделі керу- вання платіжним календарем, викладеним у роботах Ліндера та співавторів [1, 2], та потоковій моделі банку, викладеній у роботі Царькова [3], оскільки основні ідеї та принципи моделювання загалом схожі, але здійснювались незалежно, без посилання один на одного. Функціонування комерційного банку розглядається у вигляді чотирьох контурів на базі потокової схеми: депозитного, кредитного, міжбанківського та внутрішніх потреб, де потік являє собою обсяг грошових коштів. Дина- мічна модель комерційного банку являє собою систему диференційних рів- нянь із запізненнями (якщо розкривати рівняння стану по елементах) та сис- тему обмежень, стан якої визначається параметрами функцій попиту, запізненнями, величинами збурень та керуваннями. Кредитний контур у моделі є сукупністю залишків та оборотів по актив- них операціях та доходів за ними. Депозитний контур у моделі являє собою сукупність залишків та оборотів по пасивних операціях щодо залучення кош- тів та витрат за ними. Контур внутрішнього споживання являє собою суми витрат на власні потреби, що виникають під час функціонування банку. Контури є замкненими, тобто залучені депозити повертаються у зовнішнє середовище із відповідними процентами за користування ними, а кредити повертаються назад із процентними доходами та певними втратами від де- фолтів за кредитами клієнтам. Усі кредити та строкові депозити мають строк до погашення, причому в межах портфеля строки є різними для інструментів. Результатом діяльності банку є прибуток, який дорівнює різ- ниці сукупних доходів та витрат. Стан системи «банк» визначимо через па- раметр «Грошові кошти в касі та на коррахунку», який розраховується як сума всіх грошових потоків з відповідними знаками (дебетові та кредитові обороти). Вплив зовнішнього середовища на систему введемо через функції по- питу на кредити та пропозиції депозитів. Функція попиту для адекватного Д.В. Осіпенко ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2011, № 3 40 відображення процесів має бути багатозначним відображенням і мати сто- хастичний характер. Форма залежності та параметри функції попиту потре- бують додаткового дослідження, а тому мають гіпотетичний характер та можуть бути подані не в аналітичний формі. Наведемо початкову спрощену модель комерційного банку, що скла- дається з рівняння динаміки стану та обмежень моделі. Опишемо динаміку стану системи як диференційне рівняння із запіз- неннями: ( ) ( ) ( ) ( )( )( ) ( ) ( )( ) ( )( ) +−−+−+−+−−= ∫∫ m L n D dtLtutLdtutDtDtX 00 11 ττττττττ ( ) ( )( ) ( )( ) ( ) ( )( )tDtLCdtIBtrtIB k IB ,1 0 −−−+⋅−+ ∫ ττττ , (1) де X — стан системи (сума грошових коштів на коррахунку та в касі); knm ,, — максимальні строки кредитних, депозитних та міжбанківських до- говорів; τ — часовий лаг, запізнення (кванти часу, наприклад місяць), яке ха- рактеризує строк дії кредитного/депозитного договору; 0t — початковий час; 1t — час розрахунку; Lu — процентна ставка по кредитах (керування); Du — процентна ставка по депозитах (керування); IBr — ставка на міжбанківсь- кому ринку; )(tD — кредитовий оборот по депозитному контуру в час t ; )( τ−tD — дебетовий оборот по депозитному контуру в час t ; )(tL — де- бетовий оборот по кредитному контуру в час t ; )( τ−tL — кредитовий обо- рот по кредитному контуру в час t . Обороти по кредитному та депозитному контурах визначимо як функції попиту: ),,,;()( …aAdvutftL L= та ),,,;()( …bAdvutftD D= . Введемо функцію витрат: ( ) AdvbDaLTCDLC +++=, , де Adv — витрати на маркетинг та рекламу (керування); TC — постійні витрати; a та b — витрати на одиницю виданих кредитів та залучених де- позитів відповідно (керування). Запишемо оборот на міжбанківському ринку: ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )( )0XtXtKtDtKtDtIB −+−−−−+= ττ , де )(tIB — регулятор залишку вільних коштів на коррахунку та в касі; 0X — незнижуваний залишок коштів у касі та на коррахунку для підтримання необхідного рівня миттєвої ліквідності. Сукупний прибуток у час lt виразимо інтегровано через різницю про- центних доходів та витрат за період часу 1..0 tt : ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )( )( )∫ −+−= 1 0 ,1 t t IBDL dttDtLCtutIBtutDtutLtR . (2) Введемо обмеження моделі: Підхід до інтеграції системи кредитного скорингу та моделі керування активами … Системні дослідження та інформаційні технології, 2011, № 3 41 • вимоги щодо виконання нормативів НБУ: ( ),(),( totaltotal tDtLH ) 0)(),( HtRCtX ≥ , де RC — обсяг регулятивного капіталу; 0H — вектор граничних значень нормативів; )(total tL , )(total tD — сума сукупних залиш- ків на кредитних та депозитних рахунках; • внутрішнє обмеження — сума кредитів не має перевищувати суму депозитів (поточних та строкових) та надлишкового залишку на коррахунку: ( ) ( ) ( )( ) ( ) ( ) ( ) ( )( )minpot2str21 111 XtXtDtDttL −+−+−−≤ αθα , де )(2 tθ — частка депозитів, що вилучаються клієнтами до строку; 1α — норма резервування (частка від строкових депозитів), яку необхідно спря- мовувати до резервного фонду; 2α — частка коштів із поточних рахунків клієнтів, яку можна вкладати до активів. Більш детально модель розглянута у роботі [4]. У подальшому розвитку модель набула ускладнення та більш високого ступеня формалізації. Динаміка стану X об’єкта «Банк» визначається через динаміку функ- цій процесів: ( ) ( ) ( ) ( ) +⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ − +−−= ∫ n D DDDtDDCr d rd ti tFUDtFUDtX 0 1;,;, τ τ τ τ ( ) ( ) ( ) ( ) ( )( )tDtLCtIBtFULtFUL CrDtLLDtLLCr ,;,;, −+−+ , (3) де ( )tFUD DDCr ;, — кредитовий оборот по депозитному контуру в час t (приток депозитів), визначається функцією пропозиції депозитів у час t ; ( )tFUD DDCr ;, — дебетовий оборот по депозитному контуру в час t ; ( )tFUL LLDt ;, — дебетовий оборот по кредитному контуру в час t ; ( )tFUL LLCr ;, — кредитовий оборот по кредитному контуру; ( ))(),( tFtUAF LL — функція потоку заявок; DU , LU — вектори керування по депозитах та кредитах відповідно (процентні ставки, витрати на маркетинг, розвиток фі- ліальної мережі тощо); DF , LF — вектори впливу зовнішніх факторів (ін- декс споживчих цін, коефіцієнт граничної схильності населення до за- ощаджень, індекс зростання ВВП, рівень розвитку банківських послуг конкурентів, середні ринкові ставки тощо); )( τ−tDi — процентна ставка по депозитах у час τ−t ; )( τ−tLi — процентна ставка по кредитах у час τ−t ; )(tIB — обороти по міжбанку в час t (дебетовий або кредитовий, визначаєть- ся знаком) та є регулятором вільного залишку коштів надліквідності; ( ))(),( tDtLC CrDt — функція витрат на здійснення поточної діяльності банку. Введемо такі функції: ( ) ( ) ( ) ∫ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ − +−= − n t D DDDtDDCr d rd ti tFUDtFUD 0 1;,;, τ τ τ τ — дебетовий оборот по депозитному контуру в час t (сума відтоку депози- тів та сплачених відсотків), визначається функцією пропозиції депозитів у час τ−t , де n..1=τ та коефіцієнтом доходів; Д.В. Осіпенко ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2011, № 3 42 ( ) ( ) ( )( )tFtUAFtFUL LLLLDt ,;, = (4) — дебетовий оборот по кредитному контуру у час t (видача кредитів), визначається функцією попиту на кредити у час ;t ( ) ( )( ) ( ) ( )∫ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ −⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ − +−= − m t L LLDtLLCr dBR rl ti tFULtFUL 0 , 11,;, τ τ τ τ τ (5) — кредитовий оборот по кредитному контуру (сума повернення по тілу кре- дитів та сплачених за відрахуванням втрати від дефолтів), визначається функцією попиту на кредити у час τ−t , коефіцієнтом доходів та загаль- нопортфельним рівнем втрат від дефолтів BR. Функціонал прибутку банку за період ]1,0[ tt має такий вигляд: ( ) ( )( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )( ) max , ;, ;, 1 1 0 0 0 ⇒ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ −+ +⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ − −− −⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ − − = ∫ ∫ ∫ t t IB n D DDDt m L LLCr dt tDtLCtrtIB d rd ti tFUD d rl ti tFUL tR τ τ τ τ τ τ τ τ . (6) Оптимальне керування прибутком комерційного банку визначається вектором оптимального керування ( ))(),( tUtU DL . Наведена модель має припущення, що всі заявки на кредити, подані клієнтами, задовольняються. Але такий процес у реальному житті є не- прийнятним з точки зору ризик-орієнтованого керування банківською установою, оскільки під час прийняття рішення щодо надання кредиту банк керується поняттям «ризик-дохідність» та проводить оцінку кредитоспро- можності позичальників. СИСТЕМА КРЕДИТНОГО СКОРИНГУ ТА ЗАДАЧА ОПТИМІЗАЦІЇ ПРИБУТКУ Одним із найбільш ризикованих процесів банківської діяльності є споживче кредитування. Для ризик-орієнтованого керування кредитним портфелем споживчих кредитів використовується добре розроблений математичний інструментарій системи кредитного скорингу (СКС). З метою оцінки кредитоспроможності позичальників у споживчому кредитуванні використовуються системи кредитного скорингу. Ядром ско- рингової системи є статистична модель, побудована на історичних даних параметрів кредитних договорів клієнтів банку, що дає оцінку ймовірності несприятливої події (дефолту). Наприклад, імовірність настання в певного клієнта простроченої заборгованості за кредитом понад 60 днів (три та більше платежів). Значення оцінки є функцією від множини параметрів по- зичальника. Оцінки ймовірностей дефолтів трансформуються в нормовані Підхід до інтеграції системи кредитного скорингу та моделі керування активами … Системні дослідження та інформаційні технології, 2011, № 3 43 значення «скорингових балів», та модель найчастіше трансформується в інструмент «скорингова карта», хоча можуть використовуватися й такі інструменти як дерева рішень та нейронні мережі. Підходи до побудови систем скорингу є добре розробленими [5], але методи керування портфелем із використанням систем кредитного скорингу досі не знайшли достатнього наукового обґрунтування. Для визначення основних показників кредитної діяльності банку за ви- користання певної скорингової карти: Acceptance Rate (рівня прийняття заявок) та Bad Rate (рівня проблемної заборгованості) — будується розподіл кількості заявок позичальників по множині скорингових балів. Керування процесом встановлення та утримання показників на рівні граничних зна- чень, затверджених політикою банку, здійснюється за допомогою встанов- лення балів відсікання, тобто таких, нижче яких по заявці клієнта прово- диться відмова у видачі кредиту. Введемо функції основних параметрів системи кредитного скорингу. Розподіл кількості заявок за скоринговим балом для скорингової карти (системи), побудованої за допомогою методу логістичної регресії, як прави- ло, має вигляд наближений до нормального розподілу. Таким чином, функ- ція щільності розподілу кількості заявок за скоринговим балом може бути описана функцією щільності нормального розподілу: ( ) ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎝ ⎛ − −= 2 2 1exp 2 1 σ µ πσ ssra , де σ — стандартне середньоквадратичне відхилення розподілу кількості заявок за скоринговим балом; µ — математичне сподівання розподілу кіль- кості заявок за скоринговим балом. Економічний зміст функції полягає у визначені частки кількості від за- гального потоку заявок, що отримують скоринговий бал .s Введемо поняття бал відсікання .S Бал відсікання — це таке норматив- не мінімальне значення скорингового бала, нижче якого заявка клієнта на отримання кредиту відхиляється, або приймається в противному випадку. Значення під час встановлення балів відсікання визначаються на основі ана- лізу історичної вибірки потоку заявок за період, протягом якого не відбува- лося значних коливань в популяції клієнтської бази. У випадку, коли зміна популяції носить тимчасовий характер, пов’язаний середньо- та коротко- строковими коливаннями (наприклад, періоди перед святами, вихідні дні, період відпусток) виведення показників банку на заданий рівень досягається шляхом динамічного корегування балів відсікання, часто в режимі он-лайн, що потребує відповідної математичної бази та системи, що має риси Авто- матизованої Системи Управління (АСУ). Acceptance Rate визначається як кумулятивна функція щільності розподілу кількості заявок за скоринговим балом відсікання та визначає ту частку заявок, яка буде прийнятою на інтервалі значень скорингового бала [ ]max; SS : ( ) ( )∫= maxS S dssarSAR . (7) Д.В. Осіпенко ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2011, № 3 44 Для функції рівня прийняття виконуються такі умови: 1)( min =SAR ; .0)( max =SAR Для maxmin SSS << виконується нерівність ( ) ).()( maxmin SARSARSAR >> Економічний зміст кумулятивної функції розподілу кількості заявок полягає у визначені величини загального рівня прийняття заявок, або частки від кількості заявок під час встановлення скорингового бала відсікання S . Bad Rate — функція розподілу проблемної заборгованості за скоринго- вим балом може бути апроксимована у вигляді експоненційної функції: )(exp)( 21 sbbsbr −= , де 1b , 2b — коефіцієнти рівняння, значення яких зна- ходяться шляхом апроксимації рівняння нелінійної регресії. Економічний зміст функції полягає у визначенні частки кредитів, що отримали скоринговий бал s із ознакою проблемної заборгованості (дефол- ту) у загальній кількості угод, що отримали скоринговий бал .s Кумулятивна функція розподілу проблемної заборгованості є похідною функцією від двох інших функцій: функції щільності розподілу кількості заявок та функції розподілу проблемної заборгованості, і має такий вигляд: ( ) ( ) ( ) ( )∫ ∫ = max max S S S S dssar dssbrsar SBR . (8) Головною задачею комерційної банківської фірми в сучасних умовах є максимізація вартості капіталу. Основним шляхом та умовою досягнення такої мети є максимізація прибутку, оскільки нерозподілений прибуток є суттєвою складовою динаміки приросту капіталу банку. Джерелом доходів банку в моделі є процентний дохід від наданих кре- дитів. Джерелом витрат є процентні витрати за залученими депозитами, витрати на здійснення діяльності та витрати на списання проблемної забор- гованості. Визначимо додаткові параметри, що використовуються в моделі мак- симізації прибутковості кредитного портфеля: • AF — кількість заявок (потік) за квант часу, що використовується в розрахунках (наприклад за день); • Exp — рівень витрат на 1 грошову одиницю (г.о.) кредитного порт- феля (%), що є оцінкою собівартості однієї виданої г.о.; • APR, % — річна ефективна ставка кредитного портфеля (Annual Per- centage Rate). APR є еквівалентною внутрішній нормі дохідності y, що роз- раховується як процентна ставка, за якої приведена вартість потоку n пла- тежів у сумі tiC по фінансовому інструменту із терміном t років під час нарахування відсотків m на рік, співпадає із його ринковою ціною: ∑ = ⋅− ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎝ ⎛ += n t mit it m yCP 1 1 ; • AvgL — середньозважений розмір кредиту, г.о.; Підхід до інтеграції системи кредитного скорингу та моделі керування активами … Системні дослідження та інформаційні технології, 2011, № 3 45 • AvgLBad — середньозважений розмір проблемного кредиту, г.о. Критерієм максимізації прибутковості кредитного портфеля є функціонал: ( ) ( ) ( )( ) ( )( )AvgLExpsAvgLBadSBRAvgLSBRAPRAFSARSZ −−−= 1 . (9) Розв’язком задачі максимізації прибутку буде таке значення бала відсі- кання optS , яке задовольняє умові max)( opt ⇒SZ у точці глобального екст- ремуму за обмежень opt min SS ≤ та max opt SS ≤ . Економічна інтерпретація функціонала прибутковості )(SZ полягає у визначенні частки прибутку, що буде отриманий від виданого кредитного портфеля при балі відсікання .S Для розв’язку задачі оптимізації доцільно використовувати підхід іміта- ційного моделювання з евристичним алгоритмом пошуку критичних точок. Критерій динамічної максимізації прибутковості кредитного портфеля набуває такого вигляду: ( ) ( )( ) ( ) ( ) ( )( )( ) ( ) ( )( ) ( ) ( ) ( ) max 1 ;1,0; 1 0 ⇒ ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ − −− −− = ∫ t t dt tAvgLtExp tAvgLBadtSBadRate tAvgLtSBRtAPR tAFtStARttSZ , (10) де 0t та 1t — відповідно початкова та кінцева точка в часі. Результати такого підходу викладені у роботі [6]. Розв’язок динамічної задачі знаходиться аналогічно до статичної задачі за допомогою імітаційного моделювання. Цей критерій динамічної максимі- зації прибутковості кредитного портфеля є оптимальною траєкторією керу- вання кредитним портфелем банку. Система скорингу дозволяє розв’язати задачу максимізації прибутку через оптимальне керування балом відсікання. Але розв’язок такої задачі відокремлено, без участі СКАП, може призвести до негативних наслідків (втрата ліквідності банку чи зниження маржі). Тому інтеграція системи кре- дитного скорингу із системою керування активами та пасивами банку є необхідною передумовою ефективного керування роздрібним комерційним банком. ІНТЕГРАЦІЙНА МОДЕЛЬ СКАП ТА СКС Введемо до моделі (3) елементи системи прийняття рішень на базі кредит- ного скорингу. Динаміка стану X об’єкта «Банк» матиме вигляд: ( ) ( ) ( ) ( ) +⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ − +−−= ∫ n D DDDtDDCr d rd ti tFUDtFUDtX 0 1;,;, τ τ τ τ ( ) ( ) ( ))(),()(;;,;,, tDtLCtIBtSFULtSFUL CrDtLLDtLLCr −+−+ . (11) Якщо функція попиту на кредити в час t (4) є еквівалентною функції потоку заявок та залежить від керувань, що впливають на попит клієнтів (як відсоткові ставки, витрати на маркетинг тощо), то в інтеграційній моделі Д.В. Осіпенко ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2011, № 3 46 дебетові обороти кредитної заборгованості визначаються також й рівнем прийняття заявок (7), що залежить від встановленого скорингового бала: ( ) ( ) ∫= max )( )()(),(;,, S tS LLLLDt dssartFtUAFtSFUL . (12) Функція оборотів по кредиту заборгованості (повернення кредитів) окрім рівня прийняття заявок, включеного до функції (12), також містить функцію кумулятивного рівня проблемної заборгованості (8), що визначає втрати при встановленому рівні толерантності до ризику (скоринговий бал відсікання S у час t ): ( ) =tSFUL LLCr ;,, ( )( ) ( ) ( ) ( ) ∫ ∫ ∫ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ −⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ − +−= − m S tS S tS t L LLDt d dssar dssbrsar rl ti tSFUL 0 max max , )( )()( 11;, τ τ τ τ τ . (13) Функціонал прибутку банку за період ]1,0[ tt буде визначатися такою залежністю: ( )( ) ( ) ( ) max )(),()()( )( ;, )( ;, )1( 0 0 1 0 ⇒ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ −+ +⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ − −− −⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ − − = ∫ ∫ ∫ dt tDtLCtrtIB d rd ti tFUD d rl ti tSUL tR IB n D DDDt m L LCr t t τ τ τ τ τ τ τ τ . (14) Критерії максимізації прибутку банку (10) та (14) хоча й мають спільні ознаки в підході, але можуть давати різні результати. Критерій максимізації прибутковості кредитного портфеля (10) фактично є задачею пошуку опти- мального бала відсікання при заданих постійних інших керуванням та, від- повідно, детермінованого потоку заявок. Але такий критерій не враховує динаміку вартості депозитів, за виключенням вартості видачі однієї грошо- вої одиниці, та зміну показника стану банку X (3), що навіть при високому рівні прибутковості може призвести до негативних значень показника, втра- ти ліквідності, а отже, до банкрутства банку. ВИСНОВКИ Наведена модель є ілюстрацією таких ланок ризик-орієнтованого керування банком із використанням системи кредитного скорингу: 1) параметри керування попитом/пропозицією –> потік заявок (рівень «бізнес-продажі»); 2) бал відсікання –> рівень прийняття на потік заявок –> обсяг видачі –> дохід (рівень «ризик-менеджмент» – «бізнес-продажі»); Підхід до інтеграції системи кредитного скорингу та моделі керування активами … Системні дослідження та інформаційні технології, 2011, № 3 47 3) бал відсікання –> рівень проблемної заборгованості –> доходи –> прибуток –> ліквідність (рівень «ризик-менеджмент»). Для ефективного керування банком із використанням системи керуван- ня активами та пасивами необхідна інтеграція з системою кредитного ско- рингу на етапі прийняття рішення. Побудову прогнозу та пошук оптимального розв’язку задачі макси- мізації прибутку з системою обмежень, враховуючі складність об’єкта дослідження та отриманих моделей, для запобігання надлишкових припу- щень та спрощень, можливо проводити лише з використанням систем комп’ютерної імітації. Рекомендацією щодо пошуку оптимального керування банком є такий підхід: 1) визначення бізнес-стратегії щодо обсягів доступних ресурсів та об- сягів видач кредитів; 2) встановлення керувань функціями попиту/пропозиції; 3) встановлення оптимального бала відсікання (10) у системі кредитно- го скорингу; 4) розрахунок прибутку банку (14) у СКАП; 5) повторення експерименту: зміна параметрів керування (перехід до п. 2) та повторення п. 3–4, оскільки зміна параметрів функцій попи- ту/пропозиції змінює результати розв’язку у п. 3. Після проведення певної кількості ітерацій імітації діяльності банку буде знайдене оптимальне керування банком за критерієм «максимізація прибутку» (10) з урахуванням параметрів як розвитку бізнесу, так і ризик- менеджменту, тобто найшвидший розвиток під час збереження стійкості фінансової установи. Методи прогнозування діяльності та керування банківською устано- вою, що застосовуються на практиці, є недостатніми для банків з великими обсягами однорідних кредитів у портфелі. Тому саме системний аналіз окремих процесів та інтеграція їх моделей у межах однієї комплексної мо- делі з подальшим використанням комп’ютерної імітації є найактуальнішим підходом до побудови сучасних систем банківської аналітики та ризик- менеджменту. ЛІТЕРАТУРА 1. Линдер Н. Непрерывная модель управления денежными потоками банка // Фи- нансовые риски. — 1998. — № 3. — С. 107–111. 2. Шпиг Ф., Деркач А., Смолий Я., Малюков В., Линдер Н. Модель управления платежным календарем // Финансовые риски. — 1997. — № 2. — С. 101–106. 3. Царьков В.А. План-прогноз на основе модели экономической динамики банка // Банковское дело. — 2000. — № 12. — С. 25–28. 4. Осіпенко Д.В. Динамічна модель комерційного банку // Фінанси України. — 2005. — № 11. — С. 87–92. 5. Thomas L.C. Credit Scoring and its Applications. — Philadelphia: Society for Indus- trial and Applied Mathematics, 2002. — 250 p. 6. Осіпенко Д.В. Розв’язок задачі динамічної оптимізації прибутковості комер- ційного банку із застосуванням системи кредитного скорингу // Науково- технічний розвиток: економіка, технології, управління: матеріали VII між- нар. наук.-практ. конф. студ., аспірантів і молодих вчених. — 2008. — С. 260–261. Надійшла 02.07.2009
id	journaliasakpiua-article-106403
institution	System research and information technologies
keywords_txt_mv	keywords
language	Ukrainian
last_indexed	2025-07-17T10:21:04Z
publishDate	2011
publisher	The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
record_format	ojs
resource_txt_mv	journaliasakpiua/67/2877442ff417ce65d3e0dd8e00a9f267.pdf
spelling	journaliasakpiua-article-1064032018-03-30T15:06:23Z Approach to the integration of credit scoring system and to the model of assets and liabilities management Подход к интеграции системы кредитного скоринга и модели управления активами и пасивами коммерческого банка Підхід до інтеграції системи кредитного скорингу та моделі керування активами та пасивами комерційного банку Osipenko, D. V. The approach to the creation of Retail Bank is Assets and Liabilities Management System based on a dynamic model, and also a formalization of credit scoring system and the problem of optimization of credit portfolio profitability are investigated in the article. The result of this research is the development of the approach to the integration of the core systems of the bank is risk-management. Рассматривается подход к построению системы управления активами и пассивами розничного банка на базе динамической модели, а также формализация системы кредитного скоринга и постановка задачи оптимизации прибыльности кредитного портфеля. Результатом исследования является разработка подхода к интеграции этих ключевых систем банковского риск-менеджмента. Розглядається підхід до побудови системи керування активами та пасивами роздрібного банку на базі динамічної моделі, а також формалізація системи кредитного скорингу та постановка задачі оптимізації прибутковості кредитного портфеля. Результатом дослідження є розробка підходу до інтеграції цих ключових систем банківського ризик-менедженту. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2011-09-16 Article Article application/pdf https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/106403 System research and information technologies; No. 3 (2011); 38-47 Системные исследования и информационные технологии; № 3 (2011); 38-47 Системні дослідження та інформаційні технології; № 3 (2011); 38-47 2308-8893 1681-6048 uk https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/106403/101521 Copyright (c) 2021 System research and information technologies
spellingShingle	Osipenko, D. V. Підхід до інтеграції системи кредитного скорингу та моделі керування активами та пасивами комерційного банку
title	Підхід до інтеграції системи кредитного скорингу та моделі керування активами та пасивами комерційного банку
title_alt	Approach to the integration of credit scoring system and to the model of assets and liabilities management Подход к интеграции системы кредитного скоринга и модели управления активами и пасивами коммерческого банка
title_full	Підхід до інтеграції системи кредитного скорингу та моделі керування активами та пасивами комерційного банку
title_fullStr	Підхід до інтеграції системи кредитного скорингу та моделі керування активами та пасивами комерційного банку
title_full_unstemmed	Підхід до інтеграції системи кредитного скорингу та моделі керування активами та пасивами комерційного банку
title_short	Підхід до інтеграції системи кредитного скорингу та моделі керування активами та пасивами комерційного банку
title_sort	підхід до інтеграції системи кредитного скорингу та моделі керування активами та пасивами комерційного банку
url	https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/106403
work_keys_str_mv	AT osipenkodv approachtotheintegrationofcreditscoringsystemandtothemodelofassetsandliabilitiesmanagement AT osipenkodv podhodkintegraciisistemykreditnogoskoringaimodeliupravleniâaktivamiipasivamikommerčeskogobanka AT osipenkodv pídhíddoíntegracíísistemikreditnogoskoringutamodelíkeruvannâaktivamitapasivamikomercíjnogobanku

Підхід до інтеграції системи кредитного скорингу та моделі керування активами та пасивами комерційного банку

Institution

Ähnliche Einträge