Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Модели и алгоритмы поддержки управленческих решений процесса потребительского кредитования в коммерческих банках

Диссертация: Модели и алгоритмы поддержки управленческих решений процесса потребительского кредитования в коммерческих банках
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

В результате анализа состояния вопроса управления рисками при потребительском кредитовании показано, что современные методики управления не достаточно учитывают необходимый объем информации (особенно субъективные факторы) при заключении договора, что требует создания соответствующего информационно-аналитического обеспечения поддержки принятия решений при управлении кредитованием. Разработанное… Читать ещё >

Содержание

  • 1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ВОПРОСА СОЗДАНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ПРИ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОМ КРЕДИТОВАНИИ
    • 1. 1. Краткая характеристика состояния и тенденций развития потребительского кредитования в Российской Федерации
    • 1. 2. Анализ существующих методов управления рисками потребительского кредитования
    • 1. 3. Состояние вопроса информационной поддержки оценки кредитоспособности заемщика при потребительском кредитовании
    • 1. 4. Обоснование направлений исследований
  • Выводы раздела
  • 2. РАЗРАБОТКА КОНЦЕПТУАЛЬНОЙ МОДЕЛИ И ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ УПРАВЛЕНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО КРЕДИТОВАНИЯ
    • 2. 1. Концептуальная модель оценки кредитной ситуации
    • 2. 2. Структурно-системная модель формирования управленческих решений с учетом принадлежности субъектов потребительского кредитования к различным этическим системам
    • 2. 3. Формализация процесса взаимодействия информационных систем потребительского кредитования
    • 2. 4. Обобщенная модель формирования управленческих решений
  • Выводы раздела
  • 3. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ПРОЦЕССЕ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО КРЕДИТОВАНИЯ
    • 3. 1. Дифференциальная классификация клиентов банка в системе информационной поддержки принятия решений
    • 3. 2. Определение риска соотнесения клиента к определенному классу
    • 3. 3. Формирование правил вывода в условиях нечеткой информации
  • Выводы раздела
  • 4. СТРУКТУРНО-ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО КРЕДИТОВАНИЯ
    • 4. 1. Алгоритмическое и программное обеспечение дифференциальной диагностики субъектов потребительского кредитования в коммерческом банке
    • 4. 2. Процедура прохождения кредитной заявки в коммерческом банке в процессе потребительского кредитования
    • 4. 3. Оформление документации в процессе потребительского кредитования в коммерческом банке
    • 4. 4. Оценка эффективности модернизации управления потребительским кредитованием
  • Выводы раздела

Модели и алгоритмы поддержки управленческих решений процесса потребительского кредитования в коммерческих банках (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

На современном этапе развития рыночной экономики возрастает роль коммерческих банков, а также их количество в регионе и спектр предоставляемых услуг. Уже довольно давно весьма популярным среди банков и населения является потребительское кредитование, как наиболее «быстро-доходная структура», призванная устранить временной разрыв между потребностью в получении товаров или услуг и возможностью их оплаты.

Процесс потребительского кредитования связан с действиями многочисленных и многообразных факторов риска, способных повлечь за собой непогашение ссуды в установленный срок, что существенным образом влияет на социальный статус заемщика и общества в целом. Большинство действующих банковских методик не в полной мере разрешают задачу управления рисками потребительского кредитования, не удовлетворяя современным требованиям комплексности, обоснованности и корректности, поэтому результаты анализа не дают полной всесторонней характеристики заемщиков.

Применяемые в настоящее время способы оценки кредитоспособности заемщика опираются, главным образом, на анализ его деятельности в предшествующее время, ориентированы на решение частных расчетных задач и недостаточно характеризуют потенциальную кредитоспособность заемщика. Между тем, исследования Лефевра В. А. [1,2], Буреша A.B. [3], Смоляна Г. Л. [4], Касьянова В. О. [5], Гольцберга М. А. [6] и ряда других ученых опираются на возможности использования современных интеллектуальных компьютерных технологий с учетом этических особенностей субъектов потребительского кредитования на этапах заключения договорных обязательств.

Оценка ситуации в области потребительского кредитования имеет ряд специфических особенностей, таких как сложность определения платежеспособности из-за субъективного искажения информации со стороны заемщиканеобходимость рассмотрения дополнительных источников информации, описывающих кредитную ситуацию и представленных в нечетком виде [7].

В процессе оформления договорных обязательств между кредитором и заемщиком возникает противоречие между требованиями к уменьшению времени оформления сделки и обоснованности заключения договора между заемщиком и кредитором при максимизации выгодности сделки и существующими методами объективного и субъективного анализов сторон договора.

Методики оценки кредитных заявок в банках РФ зачастую не учитывают особенностей заемщиков и поручителей и требуют определенной корректировки (модификации). Таким образом, возникает необходимость в поиске и исследовании подходов, методов, алгоритмов и разработке соответствующих программных средств потребительского кредитования.

В соответствии с вышеизложенным, актуальная научная задача состоит в разработке моделей и алгоритмов оценки кредитной ситуации на основе аналитической обработки разнородной и нечеткой информации о заемщике.

Целью работы является повышение эффективности управления потребительским кредитованием на основе создания системы информационной поддержки управленческих решений в процессе кредитования, обеспечивающей уменьшение рисков невыполнения сторонами договорных обязательств.

Научная задача декомпозируется на следующие частные задачи:

Выводы раздела 4.

1. Разработанное в рамках реализации структурно-функциональной организации системы информационной поддержки принятия решения программное обеспечение системы дифференциальной классификации заемщика позволяет в автоматизированном режиме соотнести заемщика к определенной группе, что способствует снижению риска принятия неправильного решения в процессе потребительского кредитования.

2. В рамках концептуальной модели потребительского кредитования в коммерческом банке (см. раздел 2) разработана схема прохождения заявки клиента с указанием определенного математического аппарата на различных этапах рассмотрения кредитной заявки, что позволяет автоматизировать управление процессом принятия решения о предоставлении кредита.

3. Предложена схема оформления документации в процессе потребительского кредитования, позволяющая консолидировать взаимоотношения между кредитором и заемщиком, отличающаяся учетом принадлежности субъектов кредитования к определенной этической группе, что позволяет минимизировать риски принятия неадекватных решений на различных этапах оформления результатов коммерческих операций.

4. Предлагаемые в разделе схемы позволяют автоматизировать процесс потребительского кредитования и тем самым управлять социально-экономическими статусами заемщика и кредитора.

5. Разработан механизм оценки эффективности внедрения нововведений в процесс управления потребительским кредитованием, отличающийся применением количественных показателей, учитывающих эффективности принятия решений заемщиком, поручителями, кредитором и социальный эффект, что позволяет теоретически и экспериментально оценивать качество функционирования предлагаемой структурно-функциональной организации системы информационной поддержки анализируемого процесса.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Диссертационная работа посвящена решению актуальной научно-технической задачи разработки моделей и алгоритмов поддержки управленческих решений потребительского кредитования коммерческими банками на основе анализа риска заключения сделки путем информационно-аналитической обработки официальной и неофициальной информации о заемщике.

В ходе решения этой задачи получены следующие основные результаты:

1. В результате анализа состояния вопроса управления рисками при потребительском кредитовании показано, что современные методики управления не достаточно учитывают необходимый объем информации (особенно субъективные факторы) при заключении договора, что требует создания соответствующего информационно-аналитического обеспечения поддержки принятия решений при управлении кредитованием.

2. Разработаны концептуальная и структурно-системная модели оценки кредитной ситуации и принятия управленческих решений, базирующиеся на системном анализе различной нечеткой информации и прогнозирующие развитие ситуации с учетом принадлежности субъектов кредитования различным этическим группам, что позволяет сократить время прохождения кредитной заявки, повысить обоснованность и гарантию реализации договорных обязательств и социальную эффективность потребительского кредитования в регионе.

3. На основе формализации процесса взаимодействия различных информационных систем в ходе потребительского кредитования разработаны алгоритмы формирования кредитного договора, особенностью которых является анализ объективной и субъективной информации о заемщике, что позволяет повысить эффективность управления процессом кредитования.

4. Предложены способы логического вывода при решении задач классификации субъектов сделки, интерполяции и экстраполяции численных значений различных показателей, характеризующих состояние элементов потребительского кредитования, на основе правил нечеткой логики, что позволяет повысить обоснованность принимаемых решений.

5. В рамках реализации задачи разработки структурно-функциональной организации системы информационной поддержки решений о кредитовании:

— разработаны методы оценки риска заключения сделки на основе частных информационных показателей риска, учитывающих информационную недостаточность, принадлежность субъектов к различным этическим группам и классам, что позволяет принимать решения различного уровня (правильные, адекватные, приемлемые, рискованные и неприемлемые);

— предложены механизмы оценки эффективности применения предлагаемых моделей и алгоритмов потребительского кредитования со стороны заемщика, кредитора и социума.

Таким образом, поставленные задачи и цель диссертационного исследования достигнута.

Показать весь текст

Список литературы

  1. В.А. Алгебра совести / Пер. с англ. М.: «Когнито-Центр», 2003.-426 с.
  2. В.А., Смолян Г. Л. Алгебра конфликта. M.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2011. — 72 с.
  3. A.B., Жук М.А. Интеллектуальные системы управления социально-экономическими объектами. Краснодар, 2012. 192 с.
  4. Г. Л. Сетевые информационные технологии и проблемы безопасности личности. Электронный ресурс: http://emag.iis.ru/arc/infosoc/emag.nsf/BPA/14823cf68db4c40dc32568 Ь0003ЬЬ62е
  5. В.Н., Касьянов B.C., Савченко И. П. Системный анализ в менеджменте. Изд-во КноРус, 2011. 304 с.
  6. , М.А. Хасан-Бек, Л.М. Кредитование. Пер. с англ. Киев, торгово-издательское бюро BHV, 2004. 384 с.
  7. Д.Т. Моделирование слабо формализуемых процессов на основе обработки нечеткой информации. Ташкент: Институт информатики АН РУЗ, 2007. — 231 с.
  8. , C.B. Формирование правил вывода в нечетких системах / C.B. Колоткова, М. В. Артеменко // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2011. Т. 9. № 4. С. 66−71.
  9. , C.B. Современные методы оценки рисков кредитования / C.B. Колоткова, A.C. Сизов // Известия Юго-Западного государственного университета. 2011. № 5 (38). С. 8289.
  10. , C.B. Оценки информационных рисков при управлении субъектами социальных систем / C.B. Колоткова, М. В. Артеменко, B.C. Смирнов // Современные проблемы науки и образования. 2012. № 2. URL: www. science-education.ru/102−5803.
  11. , C.B. Подход к построению модели ссудозаемщика при потребительском кредитовании /C.B. Колоткова, A.C. Сизов // Молодежь и 21 век: Материалы II Международной молодежной научной конференции. Ч. 3. Курск: Курск, гос. техн. ун-т. 2010. С. 88−90.
  12. , C.B. Моделирование потребительского кредитования в процессе скоринга // Перспективы развития информационных технологий: Сборник материалов III Международной научно-практической конференции. Часть 2. Новосибирск: НГТУ, 2011. С. 198−201.
  13. , C.B. Управление социальными процессами с учетом этической классификации субъектов // Прикладные исследования в медицине и педагогике: Сборник научных трудов. Курск: ЮМЭКС, 2011. С. 50−54.
  14. , C.B. Принятие решений о кредитовании в условиях неопределенности // Инновации в информационно-аналитических системах: Сборник научных трудов. Вып. 2. Курск: Науком. 2011. С. 68−72.
  15. , C.B. Программный модуль экспертной системы классификации состояния клиента / C.B. Колоткова, М. В. Артеменко // Свидетельство о государственной регистрациипрограммы для ЭВМ № 2 011 619 681. заявл. 26.10.2011. per. 23.12.2011.
  16. P.C. Теоретическое обоснование потребительского кредитования. Конкурентоспособность территорий и предприятий в формирующейся новой экономике/ Материалы XI Всероссийского форума молодых ученых.- Екатеринбург: Изд-во Урал. гос. экон. ун-та, 2008.
  17. И.В. Потребительское кредитование в России. Теория, практика, законодательство // Юриспруденция, 2010.- 232 с.
  18. И.В., Сурина И. В. К вопросу о совершенствовании механизма оценки кредитоспособности индивидуальных заемщиков. Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2005/08/03/.
  19. М. В. Рейтинг заемщика как отражение модели оценки кредитного риска // Банковское обозрение, 2010, № 10.
  20. H.A. Антикризисное управление: информационно-аналитические системы поддержки принятия решений // Проблемы теории и практики управления. 2007. № 3. С. 68−78.
  21. И.В. Потребительское кредитование в России. Теория, практика, законодательством.:Изд-тво Юрисруденция, 2010.- 382 с. 29 http://www.mazm.ru30 http://gorodmariupol.in.ua31 http ://www.kreditov.ru
  22. Положение ЦБРФ «Федеральный закон о банках и банковской деятельности» М: 2003 г.
  23. H.B. Кредитование и расчетные операции в России: учебное пособие. М.: Экзамен, 2006. — 284 с.
  24. , О.И. Деньги, кредит, банки: учебник / О. И. Лаврушин М.: Финансы и статистика, 2004. — 247с.40 http://gorodmariupol.in.ua/news/18.html
  25. Положение о порядке осуществления безналичных расчетов физическими лицами в Российской Федерации № 222-П от 01.04.2003 г. // Консультант Плюс, http://www.consultant.ru/
  26. С.Н. Управление банковским кредитным риском. Учебное пособие. М.: Экономическое образование, 2006. 336 с.
  27. Концептуальные основы управления: учебное пособие / под ред. Ю. В. Вертаковой, Е. В. Харченко. Курск: КурскГТУ, 2008. — 612 с
  28. Г. А. Бюро кредитных историй как инструмент снижения банковских рисков // Банковское дело. 2005.- № 4. — С. 26−27.
  29. Российская Федерация. Законы. О страховании вкладов физических лиц в банках Российской Федерации: Фед. закон № 177-ФЗ от 23.12.2003 г. 46 http://www.kreditov.m47 http://science.ncstu.ru48 http://www.987.su/printl407.html
  30. Е.А. Прогнозирование кредитоспособности физических лиц на применения АСК-анализа // Научный журнал КубГАУ, 2006, сентябрь.
  31. Д.С. Система логики силлогистической и индуктивной. -М: Леванд, 2011.- 832 с.
  32. , М. В. Рейтинг заемщика как отражение модели оценки кредитного риска // Банковское обозрение, 2010. № 10
  33. A.C. Коряк Информационно-аналитическая система поддержки банковского кредитования, основанная на плагинах //Искусственный интеллект, 2009, № 4. С. 53−60.
  34. М.А., Налесная Я. А. Банковские услуги предприятиям. Таганрог, ТРТУ, 2006.- 315 с.
  35. A.M., Мурычев A.B. Антикризисное управление кредитными организациями. Издательство: Юнити-Дана, 2010. -544 с.
  36. , E.A. Оценка рисков кредитования физических лиц // Научный журнал КубГАУ, 2006, январь.
  37. И.В., Майоров A.A. Проектирование информационных систем. Фундаментальный курс: Учеб. пособие для высшей школы. М.: Академический проект, 2009.- 398 с.
  38. Рассел Стюарт, Норвинг Питер. Искусственный интеллект: современный подход.: пер. с англ.-М.: Издательский дом «Вильяме», 2006.- 1408 с. 62 http://www.akvilona.ru/news/hr 1 kredit. htm63 http://www.sensetechnologies.com/
  39. H.A., Лабскер Л. Г. Теория игр в экономике. Практикум с решением задач. Изд-во: КноРус, 2012. 264 стр.
  40. Сайт компании «R-Style Softlab»: http://www.softlab.ru/
  41. В.О. Субъективный анализ. Монография. К.: НАУ, 2007.-512 с.
  42. Е.В. Исследование систем управления: Учебное пособие Из-во: Омега, 2008. 367 с.
  43. ДэМарка Дэвид А., МакГоуэн Клемент. Методология структурного анализа и проектирования SADT. М. 231 с.
  44. Н.М. Проектирование интеллектуальных систем в экономике. Изд-во: Экзамен, 2004.- 528 с.
  45. Сайт Компании «Аквилон-А»: http://www.akvilona.ru/
  46. A.A. Автономный искусственный интеллект. М.: Бином. Лаборатория знаний, 2008. — 359 с.
  47. А.И., Башмаков И. А. Интеллектуальные информационные технологии: учеб. пособие. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2005. — 304 с.
  48. Ф.П. Прикладной системный анализ: учебное пособие/ Ф. П. Тарасенко. М.: КИОРУС, — 2010. -234 с.
  49. И.Г., Борисоглебская J1.H. Основы идентификации социально-экономических объектов. — Курск: Издательство КГТИ, 2000. 178 с.
  50. Я.А. Распознавание образов. Теория и применение. Изд-во: ФАЗИС, 2010.-368 с.
  51. A.A. Математические методы принятия решений. Учебн. пособие для вузов. М. Изд-во МГТУ им. Н. Э Баумана, 2006.- 584 с.
  52. Достоверный и правдоподобный анализ в интеллектуальных системах / под ред. В. Н. Вагина, Д. А. Поспелова. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2008. — 712 с.
  53. Моделирование и анализ кредитоспособности физических лиц на основе аппарата нечеткой логики /автореферат на соискание степени кандидата экономических наук, автор Перевозчиков, Александр Викторович, Липецк, 2009 г.
  54. Г. Э. Нечеткие множества и нейронные сети: учебное пособие. М.: Интернет-Университет Информационных Технологий. БИНОМ. Лаборатория знаний, 2010. 316 с.
  55. С. Нейронные сети для обработки информации. Изд-во: Финансы и статистика, 2002.- 344 с.
  56. А.П. Шер, З. А. Киквидзе и др. Обработка гетерогенного множества при нечетком принятии решений 1979. С. 317−320.
  57. В.В., Толкачева И. О. Имитационное моделирование: учеб. Пособие. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э Баумана, 2008. — 280 с.
  58. Экспертные системы: принципы разработки и программирования. Джозеф Джорратано, Гари Райли 2006. 1152 с.
  59. Закон «Об авторских и смежных правах» (с 01.01.2008 г. действует ч.4 ГК РФ).
  60. И.Ф. и др. СУБД. Язык SQL в примерах и задачах. Издательство: ФИЗМАТЛИТ, 2007.- 168 с.
  61. Г. Б., Якунин В. И. Методологические основы внешнего проектирования целенаправленных процессов и целеустремленных систем. М.: ACT, 2006. — 504 с.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?