· кредитная деятельность должна быть эффективной (чистый процентный спред положительный)";

· "чистая процентная маржа должна быть положительной".

Решить задачи управления банковскими ресурсами вообще означает достижения цели и соответствие ограничениям. Итак, нечетким решением задачи достижения нечеткой цели есть пересечение нечетких множеств цели и ограничений. [5]

4.4 Применение теории нечетких множеств к финансовому анализу деятельности коммерческого банка

В практике финансового анализа хорошо известен ряд показателей, характеризующих отдельные стороны текущего финансового положения коммерческого банка. Сюда относятся показатели ликвидности, рентабельности, устойчивости, оборачиваемости капитала, прибыльности и т.д. По ряду показателей известны некие нормативы, характеризующие их значение положительно или отрицательно.

В Инструкции ЦБ РФ №1 "О порядке регулирования деятельности банков" записано, что "в целях обеспечения экономических условий устойчивого функционирования банковской системы Российской Федерации, защиты интересов вкладчиков и кредиторов и в соответствии с Федеральным законом России "О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)" ЦБ РФ устанавливает обязательные экономические нормативы деятельности банков. [6]

Например, когда собственные средства банка превышают половину всех пассивов, соответствующий этой пропорции коэффициент автономии больше 1/2, и это его значение считается "хорошим" (соответственно, когда оно меньше 1/2 - "плохим"). Но в большинстве случаев показатели, оцениваемые при анализе, однозначно нормировать невозможно. Это связано со спецификой отраслей экономики, с текущими особенностями действующих предприятий, с состоянием экономической среды, в которой они работают. [7]

Тем не менее, любое заинтересованное положением банка лицо (руководитель, инвестор, кредитор, аудитор и т.д.), далее именуемое лицом, принимающим решения (ЛПР), не довольствуется простой количественной оценкой показателей. Для ЛПР важно знать, приемлемы ли полученные значения, хороши ли они, и в какой степени.

Кроме того, ЛПР стремится установить логическую связь количественных значений показателей выделенной группы с неким комплексным показателем, характеризующим финансовое состояния банка в целом. То есть ЛПР не может быть удовлетворено бинарной оценкой "хорошо - плохо", его интересуют оттенки ситуации и экономическая интерпретация этих оттеночных значений. Задача осложняется тем, что показателей много, изменяются они зачастую разнонаправлено, и поэтому ЛПР стремится "свернуть" набор всех исследуемых частных финансовых показателей в один комплексный, по значению которого и судить о степени благополучия ("живучести") фирмы. [7]

В анализе хорошо известны так называемые Z-показатели, сопряженные с вероятностью предполагаемого банкротства:

где Xi - функции показателей бухгалтерской отчетности,

Ai - веса в свертке, получаемые на основе так называемого дискриминантного анализа выборки предприятий, часть из которых обанкротилась.

Также устанавливаются пороговые нормативы Z1 и Z2:

· когда Z < Z1 , вероятность банкротства предприятия высока,

· когда Z > Z2 - вероятность банкротства низка,

· когда Z1 < Z < Z2 - состояние предприятия не определимо.

Этот метод, разработанный в 1968 году Э. Альтманом, получил широкое признание на всех континентах и продолжает широко использоваться в анализе, в том числе и в России. Но сопоставление данных, полученных для ряда стран, показывает, что веса в Z - свертке и пороговый интервал [Z1, Z2] сильно разнятся не только от страны к стране, но и от года к году в рамках одной страны.

Статистика, на которую опирается Альтман и его последователи, возможно, и репрезентативна, но она не обладает важным свойством статистической однородности выборки событий. Здесь невозможно говорить о статистической однородности событий, и, следовательно, допустимость применения вероятностных методов, самого термина "вероятность банкротства" ставится под сомнение. К тому же, при использовании методов Альтмана возникают передержки. [7]

Словом, подход Альтмана имеет право на существование, когда в наличии (или обосновываются модельно) однородность и репрезентативность событий выживания/банкротства. Но ключевым ограничением этого метода является даже не проблема качественной статистики. Дело в том, что классическая вероятность - это характеристика не отдельного объекта или события, а характеристика генеральной совокупности событий. Рассматривая отдельное предприятие, мы вероятностно описываем его отношение к полной группе. Но уникальность всякого предприятия в том, что оно может выжить и при очень слабых шансах, и, разумеется, наоборот. Единичность судьбы предприятия подталкивает исследователя присмотреться к предприятию пристальнее, расшифровать его уникальность, его специфику, а не "стричь под одну гребенку"; не искать похожести, а, напротив, диагностировать и описывать отличия.

При таком подходе статистической вероятности места нет. Исследователь интуитивно это чувствует и переносит акцент с прогнозирования банкротства на распознавание сложившейся ситуации с определением дистанции, которая отделяет предприятие от состояния банкротства. [6]

В последнее время для выявления природы вероятности появляются неклассические вероятности различных типов. В данной работе речь идет о нечетких множествах и нечеткой логике применительно к деятельности коммерческого банка.

Чем глубже исследуется деятельность банка, тем больше обнаруживается новых источников неопределенности. Декомпозиция исходной, обычно грубой и приблизительной, модели анализа сопряжена с растущим дефицитом количественных и качественных исходных данных. Сплошь и рядом мы сталкиваемся с неопределенностью, которая в принципе не может быть раскрыта однозначно и четко. Ряд параметров оказывается недоступным для точного измерения, и тогда в его оценке неизбежно появляется субъективный компонент, выражаемый нечеткими оценками типа "высокий", "низкий", "наиболее предпочтительный", "весьма ожидаемый", "скорее всего", "маловероятно", "не слишком" и т.д. Появляется то, что в науке описывается как лингвистическая переменная со своим терм-множеством значений, а связь количественного значения некоторого фактора с его качественным лингвистическим описанием задается так называемыми функциями m-принадлежности фактора нечеткому множеству. [6]

Кривая m строится на основании:

· данных объективных тестов для работников различных возрастных групп, с выявлением психофизиологических особенностей этих групп (контекст наблюдений такого рода есть контекст свидетельств Е);

· интуитивных представлений экспертов (контекст S).

Таким образом, функции принадлежности параметров нечетким множествам обладают теми же достоинствами в анализе, что и неклассические типы вероятностей, и вдобавок к этому они являются количественной мерой наличной информационной неопределенности в отношении анализируемых параметров, значение которых описывается в лингвистически-нечеткой форме.

4.5 V&M-метод финансового анализа деятельности банка

Рассмотрим комплексный показатель финансового анализа на основании результатов теории нечетких множеств. [6]

Алгоритм построения так называемого V&M-показателя следующая:

1. Полное множество состояний А банка разбивается на пять (в общем

случае пересекающихся) нечетких подмножеств вида:

А1 - нечеткое подмножество состояний "предельного неблагополучия (фактического банкротства)";

А2 - нечеткое подмножество состояний "неблагополучия";

А3 - нечеткое подмножество состояний "среднего качества";

А4 - нечеткое подмножество состояний "относительного благополучия";

А5 - нечеткое подмножество состояний "предельного благополучия".

То есть терм-множество лингвистической переменной "Состояние банка" состоит из пяти компонент. Каждому из подмножеств А1, …, А5 соответствуют свои функции принадлежности

m1(V&M) … m5(V&M),

где V&M - комплексный показатель финансового состояния положения банка, причем, чем выше V&M, тем "благополучнее" данное состояние.

2. Осуществляется выбор базовой системы показателей Хi и производится нечеткая классификация их значений.

Пусть D(Хi) - область определения параметра Хi, несчетное множество точек оси действительных чисел. Определим лингвистическую переменную "Уровень показателя Хi" с введением 5 нечетких подмножеств множества D(Хi):

В1 - нечеткое подмножество "очень низкий уровень показателя Хi",

В2 - нечеткое подмножество "низкий уровень показателя Хi",

В3 - нечеткое подмножество "средний уровень показателя Хi",

В4 - нечеткое подмножество "высокий уровень показателя Хi",

В5 - нечеткое подмножество "очень высокий уровень показателя Хi".

Задача описания подмножеств {В} - это задача формирования соответствующих функций принадлежности.

3. Построение функций принадлежности {m} нечетких подмножеств {А}.

Анализируя опыт различных квалификаций лингвистической переменной "Состояние", мы задаемся набором функций принадлежности {m}. Эти функции мы сформировали таким образом, что искомый комплексный показатель финансового состояния V&M по построению принимает значения от нуля до единицы.

4. Оценка значимостей показателей для комплексной оценки.

Каждому i-му показателю в отношении каждого k-го уровня состояния предприятия можно сопоставить оценку pik значимости данного показателя для распознавания данного уровня состояния предприятия. Например, ряд банков, анализируя кредитоспособность заемщика, присваивает большую значимость показателям финансовой устойчивости и ликвидности, и меньшую - показателям прибыльности и оборачиваемости. В то же время, этот критерий не может считаться приемлемым в отношении приватизированных предприятий, ранее находящихся в госсобственности. Обыкновением для таких предприятий является то, что значительный вес основных средств в структуре активов (здания, сооружения и т.д.) соседствует с низкой рентабельностью или даже убыточностью. То есть построение системы весов pik должно проводиться по каждому предприятию строго индивидуально.

Систему оценок значимостей {p} целесообразно пронормировать следующим образом:

k = 1,…,5.

Если система предпочтений одних показателей другим отсутствует, то показатели являются равнозначными, и pik = 1/N.

5. Построение показателя V&M.

Комплексный показатель V&M строится как двумерная свертка по совокупности показателей Хi с весами рi и по совокупности их качественных состояний с весами {l}.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13