Пожалуйста, авторизуйтесь:
ФГОУ ВПО Сибирский федеральный университет
Российская Федерация, 660041, г. Красноярск, пр. Свободный, 79
|
|
Альжанова Нуржан Шариповна
lдоцент, к.ф.-м.н. (КазНу им. аль-Фараби, доцент)
| |
Секция: Modern problems of mathematical modelling and computational technologies
Тема доклада:
| |
|
"Оптимальное распределение ограниченных кредитных ресурсов с учетом отраслевого риска
" |
| |
|
"The optimum allocation of the limited credit resources with the glance of the sector risk and the creditworthiness of the independent debtor
" |
Тезисы доклада:
| |
|
Проводится анализ современного развития экономики Республики Казахстан в разрезе отраслевых направлений на основе данных, представленных в статистических ежегодниках Агентства Республики Казахстан по статистике., в частности, данные об объемах добычи нефти и газового конденсата, данные объема переработки нефти, показатели производства в химической промышленности, сведения о валовой продукции сельского хозяйства за 2003-2006 годы - всего по отраслевому анализу состояния реального сектора экономики приведено 21 таблица По текущему состоянию кредитования в сектора реальной экономики приведена структура ссуд банков Казахстана по отраслям экономики на 01.01.2007,таблица доходности кредитных операций в разрезе отраслей, счета финансовой отчетности банков второго уровня, на которых отражаются суммы доходов и суммы расходов от проведения кредитных операций.
Одной из основных характеристик, используемых при построении моделей оптимизации кредитного портфеля по отраслям, являются результаты отраслевого анализа состояния и тенденций развития экономики Казахстан и анализа отраслевой структуры кредитного портфеля в динамике, который предполагает применение анализа доходности выданных кредитов в целях выявления тенденций оборачиваемости займов .Данный подход соответствует положениям Базельского комитета В рамках данной методологии предложен подход к определению отраслевых лимитов кредитования на основе проведения VAR анализа с учетом ограничений по кредитному портфелю.
Представлена методология построения модели оценки финансового состояния заемщика, в результате применения которой вычисляется результирующий показатель оценки финансового состояния заемщика ,который может выступать в качестве индикатора вероятности того, что заемщик в состоянии выполнить свои обязательства по кредитному договору за счет доходов, получаемых им от текущей деятельности. Значения данного показателя используются при расчете комплексного показателя кредитоспособности заемщика, результаты которого в свою очередь применяются в ходе дифференциации заемщиков при распределении кредитных ресурсов.
.По каждой отрасли в каждом анализируемом месяце вычисляется доходность кредита, затем по каждой отрасли на каждый месяц значения доходности займов приводятся к среднеотраслевому значению и по каждой отрасли на каждый месяц рассчитываются значения стандартного отклонения и на основе среднеотраслевых значений доходности по каждому отраслевому сегменту рассчитываются средние значения доходности и значения стандартного отклонения показателя
Задача оптимального распределения кредитных средств по отраслям представлена целевой функцией
(1)
значения которой необходимо привести к максимальному значению при ограничениях:
(2)
(3)
(4)
При решении задачи оптимального распределения кредитных средств по отраслям вводятся ограничения на уровень возможно допустимого
|
| |
|
The second banks of the Republic of the Kazakhstan are showing good results about the credit potential, which was grown considerably. The steady development of the financial markets and the progressive growth of the resources of the banks cause such a good outcome. As a result the banks could activate their own functions of lending the entities. In spite of achieving good results in this field, the credibility of the banks of Kazakhstan has a limited diversification of the activities, as instance, unstructured corporative sectors, in the highest loan concentration among the sectors or separated debtors. The rapid growth of the loaning and all listed factors can affect on the instability economies of the banks.
In the each of the analyzing month in the specific sector is computing the profitability of the credit. After that the value of the loans profitability gets meaning of the middle sector value in the each month of the year and monthly the standard of the deviation is estimated in the each sector. Based on the value of the middle sector of the profitability the indicator of the middle value of the profitability and the value of the standard deviation can be calculated.
The task of the optimum distribution of the facilities of the credit can be showed by the objective function:
(1)
which values it is necessary to lead to the maximal value at restrictions
(2)
(3)
(4)
At the decision of a problem of the optimum distribution of the credit’s facilities restrictions on a level of probably admissible risk of a credit portfolio are entered. At a definition of the given restriction in the given work is used the approach of VAR, in view, of a definition of the risk from the point of view of probability theory as a standard deviation from average value of incomes on a credit portfolio. According to the given approach, it is necessary to calculate probability of the average value of incomes under credits of an analyzed portfolio, which cannot exceed the size of VAR portfolio. The Value at Risk is calculated as a product of a standard deviation from average value of incomes on a credit portfolio and р-quintile as the set distribution.
(5)
- is a quintile of the probability distribution of the incomes on the credit portfolio function, corresponding a confidential level р; - a standard deviation from the average of value of the incomes on a credit portfolio.
The standard of the deviation from the average value of the incomes is calculated as the following formula:
(6)
Admissible risk of the credit portfolio is on the restriction on probably
The application of the standard mathematical programming methods at the decision of a task leads to distribution of 25 % on four sectors, which having the highest level of profitableness, and on the rests of 26 sectors to the zero values. The given decision does not consider really created conditions on crediting sectors of the real economy.
|
|
|
