Материал: Международная телекоммуникатсионная конферентсия Молодеж и наука Ч.2 2015
ИННОВАЦИОННЫЕ СТРАТЕГИИ И ТЕХНОЛОГИИ В ФИНАНСАХ, АУДИТЕ И ВНУТРЕННЕМ КОНТРОЛЕ
А.В. АСТРАХАНЦЕВА Научный руководитель – С.И. КОМАРОВ, к.эк.н., доцент
Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»
НАПРАВЛЕНИЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ КОНТРОЛЯ КРЕДИТНОГО РИСКА
В работе охарактеризованы основные тенденции банковской отрасли. Обоснована необходимость применения новых мер, способных увеличить эффективность контролей рисков. Предложены меры по урегулированию кредитного риска.
Стабильность российской экономики зависит от эффективности экономической, финансовой и монетарной политики государства.
Мировой экономический кризис и политическая нестабильность серьезно изменили финансовый рынок: повысилась нестабильность рынка капитала, возросли риски ликвидности в банковском секторе, ухудшились условия кредитования (в частности, в России) [1]. События начала 2014 г. несут страновой риск для российских компаний. Влияние санкций в особенной степени распространяется на рынки капитала, а также определенных товаров и услуг, и может вызвать замедление роста экономики, как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе, что несет риски для банковской индустрии, влияя на рост кредитного портфеля и на качество обслуживания долга.
Положение банковского сектора по состоянию за 9 месяцев 2015 года характеризуется двумя встречными тенденциями: падением спроса на кредиты, когда инвестиции сокращаются, а во многих отраслях фиксируется негативная динамика сокращения оборотов и объемов, с другой стороны - стремление банков повысить ликвидность, и, как результат, повышение ставок и ужесточение требований к заемщикам.
Согласно базовому прогнозу «Эксперт РА», по итогам 2015 года активы банковского сектора прибавят только 8%, а кредитный портфель – 7%. Их рост практически полностью будет обеспечен кредитованием крупного бизнеса, остальные сегменты кредитного рынка ожидает сокращение [2]. В сочетании с ростом стоимости фондирования и ухудшением качества портфеля это приведет к получению банками убытка в размере 400 млрд рублей. В негативном сценарии совокупный убыток может достичь 1,2 трлн рублей.
_______________________________________________________________________
ISBN 978-5-7262-2222-6. XIX конференция «Молодежь и наука» |
281 |
Инновационные стратегии и технологии в финансах, аудите и внутреннем контроле
Снижение процентной маржи и ухудшение качества кредитных портфелей – ключевые риски банковского сектора. Также в течение 2015г. значительно ухудшилось кредитное качество заемщиков, прежде всего в сегменте крупного кредитования (например, банкротство «Трансаэро», дефолты крупных строительных и девелоперских компаний).
Таким образом, определяя кредитный риск как возможное навыполнение заемщиком своих обязательств перед Банком, нам кажется необходимым применение новых подходов к снижению кредитного риска в условиях кризисной экономики [3].
На наш взгляд управление кредитным риском должно осуществляться как на методологическом уровне, так и на операционном.
На методологическом уровне нам представляется необходимым при разработке и совершенствовании системы управления риском осуществление контроля адекватности параметров управления кредитным риском текущему состоянию и стратегии развития Банка, сокращение деятельности подразделений Банка (либо ограничение их задач и функций), несущих чрезмерные кредитные риски.
Способствовать улучшению качества кредитного портфеля на операционном уровне будет способствовать строгий контроль соблюдения лимитов по контрагентам, контроль над правильностью формирования резервов на возможные потери, а так же недопущение длительного ухудшения одного и/или нескольких параметров, влияющих на состояние Кредитного риска.
В качестве экстренной меры, по улучшению состояния портфеля кредитов и повышению уровня ликвидности, может быть рассмотрена продажа ссуд, с неудовлетворительным обслуживанием долга, коллекторским агенствам с дисконтом, либо в рамках договора цессии передача их родственникам.
На основании вышесказанного, использование в процессе управления кредитным риском Банками следующих инструментов: лимитирование, резервирование, диверсификация, контроль данных при кредитовании, Работа с просроченной (проблемной) задолженностью (применение скоринговой модели), в значительной степени будет способствовать его снижению.
Список литературы
1.Вестник Банка России №108, 30 ноября 2015 [Электронный ресурс: http://www.cbr.ru/publ/Vestnik/ves151130108.pdf].
2.Банковский сектор во втором полугодии 2015 года: оттепель откладывается, 02.09.2015 [Электронный ресурс: http://raexpert.ru/researches/banks/bank_sector_2015].
3.Костерина Т. М. Банковское дело. Учебник – М.: Юрайт, 2015.
_______________________________________________________________________
282 ISBN 978-5-7262-2222-6. XIX конференция «Молодежь и наука»
Инновационные стратегии и технологии в финансах, аудите и внутреннем контроле
В.В. КОТОВА Научный руководитель – Д.А. ЖОЛОБОВ, к.т.н., доцент
Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»
ПРИМИНЕНИЕ МОДИФИЦИРОВАННОГО МЕТОДА АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ В ФИНАНСАХ
Рассматривается метод решения многокритериальных задач с иерархичной структурой – метод анализа иерархий. Дается характеристика основных процедур метода, обоснованы и продемонстрированы их ограничения, а также предложенный варианты их оптимизации и устранения.
Метод анализа иерархий (МАИ), представленный Томасом Саати в [1], предназначен для принятия решений при большом числе критериев на заданном множестве альтернатив. Метод получил широкое распространение, вместе с тем, исследователи выделяют его некоторые недостатки [2]. Для их устранения подробно рассмотрим задачу.
Нам дано большое число критериев 
и множеством аль-
тернатив 
(i =1,…, n), каждая из которых определяется вектором 
. Для
упрощения решения задачи построим иерархию критериев рис. 1.
В МАИ проблема неоднородности пространства критериев решается переходом к без-
размерным величинам. По каждому критерию 
эксперт оценивает предпочтения альтернатив 
, используя метод парных сравнений (задает матрицу 
).
Вектор безразмерных значений |
критерия |
вы- |
|
числяется как собственный вектор матрицы |
, т.е. |
из уравнения |
|
. Сумма по всем альтернативам |
. |
Веса критериев |
|
на каждой вершине иерархии также оценивается методом парных сравнений.
Выявленные преимущества метода парных сравнений:
_______________________________________________________________________
ISBN 978-5-7262-2222-6. XIX конференция «Молодежь и наука» |
283 |
Инновационные стратегии и технологии в финансах, аудите и внутреннем контроле
Возможность оценки компетентности эксперта.
Сравнение только двух конкретных альтернатив на каждом шаге заполнения матрицы парных сравнений.
Ограничения метода парных сравнений:
Резкое увеличение трудоемкости заполнения матрицы парных сравнений при увеличении числа альтернатив.
Зависимость порядка альтернатив от их множества.
В качестве альтернативы использования собственного вектора для получения вектора приоритетов было рассмотрено среднее геометрическое. Для согласованных матриц вектора приоритетов, полученные обоими способами, совпадают, но это не верно для несогласованных матриц.
Для сравнения двух методов используется коэффициент транзитивности матриц парного сравнения [3] и исследуется зависимость коэффициента корреляции между исходными и согласованными матрицами от коэффициента транзитивности исходных матриц.
На основании полученных результатов был сделан вывод, что среднее геометрическое является наиболее обоснованным методом чем собственный вектор. Помимо этого, матрицы, построенные с использованием среднего геометрического, больше соответствуют исходным данным. Для агрегирования значений критериев по уровням иерархии применяется
аддитивная свертка: 
, где 
– весовые коэффициенты, соответствующих критериев. Это обеспечивает 
,
тем самым обеспечивается рекуррентность процедуры по всей иерархии. Тогда использование аддитивной свертки приводит к тому, что инте-
гральный критерий вычисляется как аддитивная свертка всех критериев, образующих листья дерева. Из чего следует, что построение иерархии используется лишь для определения весов критериев.
Автором этой работы предлагается в качестве вектора приоритетов в методе парных сравнений использовать среднее геометрическое, а для устранения зависимости оценки альтернатив от исходного множества – вводить альтернативу-эталон. Таким образом, модифицированный МАИ является отличным инструментом для аналитики больших массивов количественных и качественных данных, например, в финансах.
Список литературы
1.Saaty T.L. The Analytic Hierarchy Process: Planning, Priority Setting, Resource Allocation, McGraw-Hill, New York, 1980, 290 с.
2.Колесникова С.И., Особенности применения линейной свеpтки кpитеpиев в методе парных сравнений. // Информационные технологии, 2011. № 1 (173). с. 24-29.
3.Елтаренко Е.А., Крупинова Е.К. Обработка экспертных оценок М.: МИФИ, 1982 г.
_______________________________________________________________________
284 ISBN 978-5-7262-2222-6. XIX конференция «Молодежь и наука»
ОБЩИЕ ПРОБЛЕМЫ ИНЖЕНЕРНО-ФИЗИЧЕСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ
Д.Ю. ЯКОВЛЕВ Научный руководитель – А.И. АГЕЕВ, д.эк.н., профессор
Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»
ПОДГОТОВКА КОНКУРЕНТОСПОСОБНЫХ ИНЖЕНЕРОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СОВРЕМЕННЫХ СЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Вданной работе представлен обзор современных сетевых технологий, используемых в НИЯУ МИФИ при подготовке инженеров. К таким технологиям отно-
сятся: платформа Cyber Learning Platform for Nuclear Education and Training, вир-
туальные учебные лаборатории и тренажеры.
Внастоящее время идет процесс гармонизации человека и технических средств, в том числе при обучении и подготовке конкурентоспособных инженеров. В соответствии с программой повышения конкурентоспособности и программой создания и развития НИЯУ МИФИ в сфере информатизации целевая модель вуза предусматривает, в частности, переход к использованию дистанционных обучающих платформ, интегрированных в международную образовательную среду и коммуникаций со студентами [1]. Вектор развития НИЯУ МИФИ в данной области состоит
виспользовании современных дистанционных технологий обучения. Большой пласт занимает развитие сетевого образования. В рамках сетевого образования особое место занимают компьютерные средства поддержки учебного процесса. К таким средствам можно отнести платформу
Cyber Learning Platform for Nuclear Education and Training (CLP4NET)[2],
относящуюся к автоматизированным системам мониторинга и поддержки учебного процесса.
Кроме того, в НИЯУ МИФИ уделяется особое внимание уделяется специализированным курсам, виртуальным лабораториям и тренажерам АСУ ТП АЭС. В данной работе приводится описание некоторых из них, созданных и используемых в НИЯУ МИФИ при подготовке инженеров
для ядерной энергетической отрасли.
Список литературы
1. Программа повышения конкурентоспособности НИЯУ МИФИ ("дорожная карта") //
Сайт НИЯУ МИФИ. Дата обращения: 20.11.2015. URL:http://mephi.ru/about/competitiveness. 2. CLP4NET Leaflet. Дата обращения: 20.11.2015. URL:
http://www.iaea.org/nuclearenergy/nuclearknowledge/CLP/leaflet-CLP4NET.pdf.
_______________________________________________________________________
ISBN 978-5-7262-2222-6. XIX конференция «Молодежь и наука» |
285 |