Оценивание кредитных рисков

скачать (16671.9 kb.)

  1   2   3   4   5   6   7
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения

КАФЕДРА ПРИКЛАДНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ЭКОНОМИКЕ И МЕНЕДЖМЕНТЕ


ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

К КУРСОВОМУ ПРОЕКТУ

Оценивание кредитных рисков


по дисциплине: ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ


г. Санкт-Петербург

Содержание
Реферат

Этап идентификации

Взаимодействие инженера по знаниям с экспертом

Формирование многомерной модели данных

Data Mining

Формирование базы и системы поддержки знаний

Математические модели и вычислительные алгоритмы решения задач классификации и кластеризации

.1 Математическая модель и вычислительный алгоритм решения задачи классификации

.2 Математическая модель и вычислительный алгоритм решения задачи кластеризации

Решение задач и интерпретация результатов

.1 Решение задачи классификации и интерпретация результатов

.2 Решение задачи кластеризации и интерпретация результатов

.3 Формирование оценки риска кредита и интерпретация результатов

Заключение

Список используемой литературы

Реферат
В настоящее время кредитование населения и малого бизнеса становится одним из основных направлений активности в банковском секторе. Предоставление кредита является достаточно рискованной операцией, поэтому желание максимально уменьшить связанные с ней риски вполне естественно. Среди многих банковских рисков кредитный риск имеет важнейшее значение. Поэтому повышение доходности банков во многом связано с качеством оценки кредитного риска. В зависимости от классификации заемщика банка по группам риска банк принимает решение, стоит ли выдавать кредит или нет, какой лимит кредитования и проценты следует устанавливать.

Для оценки кредитного риска должен быть произведён корректный анализ кредитоспособности заемщика.

Целью данной курсовой работы является разработка самообучающейся интеллектуальной информационной системы для анализа кредитоспособности заемщика и оценки кредитных рисков на основе подхода иммунокомпьютинга. Информационная система будет реализована с помощью системы Matlab, по средствам которой будут разработаны 3 основных модуля информационной системы, содержащие процедуру вычислительных алгоритмов обучения с экспертом и самообучения, а так же модуль процедуры формирования оценки кредитного риска.

Данная информационная система может быть рассмотрена как один из подходов к оценке кредитных рисков для работы кредитного специалиста, принимающего решение о выдачи кредита.

1


Этап идентификации
Дадим основные определения из исследуемой предметной области для четкого представления проблемы.

Банковский риск - присущая банковской деятельности вероятность возникновения потерь у кредитной организацией и (или) ухудшения ликвидности вследствие наступления неблагоприятных событий.

Различают следующие виды банковских рисков: кредитный риск, валютный риск, процентный риск, риск несбалансированной ликвидности и риск банковских злоупотреблений. Из всех перечисленных именно кредитный риск имеет важнейшее значение.

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.

Для кредитных организаций необходимо максимально быстро и достоверно распознать правдивость предоставляемой заемщиками информации и оценить кредитоспособность заемщика, чтобы уберечь себя от ущерба.

Сейчас основным инструментом оценки кредитоспособности заемщиков в российских банках остаются скоринговые системы. Но скоринг не только пропускает значительное количество “плохих” кредитов, но может и отвергнуть «хороший», большая ответственность ложится на кредитного специалиста, который вместе с системой должен «распознать» клиента.

К группе высокого риска относятся заемщики, которые:

· в момент обращения за кредитом, знают, что они не намерены выплачивать кредит;

· в момент обращения за кредитом знают, что у них нет возможности выплачивать кредит;

· сознательно лгут при тестировании в отношении своей кредитной истории за последние два года.

Целью разработки данной интеллектуальной информационной системы является создание программного продукта, способного анализировать надежность заемщиков и оценивать кредитные риски для банка, на основе имеющейся информации о выданных кредитах, в помощь кредитному специалисту, принимающему решение, для снижения потерь связанных с выдачей кредитов

При реализации данного программного продукта необходимо решить следующие задачи:

· классификация и кластеризация кредитов на основе знаний эксперта о прошлых кредитах на “хорошие” и “плохие ”, т.е создание эталонных классов;

· распознавания характеристик исследуемого кредита, на основе созданных эталонных классов;

· формирование оценки риска кредитов.

Участниками являются кредитный специалист, принимающий решение и заемщик.

Заемщик заполняет анкету, составленную кредитной организацией, которая представлена рядом вопросов, необходимых для оценки его кредита. Кредитный специалист с помощью разработанной интеллектуальной информационной системы оценивает кредитный риск, связанный с этим заемщиком на основе данных анкеты.

Ресурсами для данной интеллектуальной информационной системы является база данных признаков прошлых выданных кредитов и их оценок и признаков исследуемого кредита.
  1   2   3   4   5   6   7



Рефераты Практические задания Лекции
Учебный контент

© ref.rushkolnik.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации