МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ В РОЗНИЧНОМ ЭКСПРЕСС-КРЕДИТОВАНИИ НА ОСНОВЕ КЛЮЧЕВЫХ ИНДИКАТОРОВ И ПОКАЗАТЕЛЕЙ
Работая с нашим сайтом, вы даете свое согласие на использование файлов cookie. Это необходимо для нормального функционирования сайта, показа целевой рекламы и анализа трафика. Статистика использования сайта отправляется в «Яндекс» и «Google»
Научный журнал Моделирование, оптимизация и информационные технологииThe scientific journal Modeling, Optimization and Information Technology
cетевое издание
issn 2310-6018

МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ В РОЗНИЧНОМ ЭКСПРЕСС-КРЕДИТОВАНИИ НА ОСНОВЕ КЛЮЧЕВЫХ ИНДИКАТОРОВ И ПОКАЗАТЕЛЕЙ

Горемыкина Г.И.   Щукина Н.А.  

УДК 519.71:519.86
DOI: 10.26102/2310-6018/2018.23.4.021

  • Аннотация
  • Список литературы
  • Об авторах

Банковский сектор является одной из важнейших структур рыночной экономики, который в условиях её цифровизации требует в области кредитования внедрения нового принципа перехода от оперативного реагирования к интеграции управления рисками и процессов стратегического планирования и управления эффективностью деятельности банка. Наметившаяся тенденция увеличения объёмов экспресс-кредитования (синоним POS-кредитования) приводит к увеличению необходимости развития формализованных средств моделирования и анализа процессов экспресс-кредитования. Поэтому предметом исследования являются формализованные средства моделирования и анализа процессов экспресскредитования. Цель исследования – экономико-математическое моделирование системы управления рисками в розничном экспресс-кредитовании. Для достижения цели предлагается методология интеллектуального моделирования на базе нечёткой логики, являющейся представителем класса многозначных логик, принадлежащих одному из направлений исследований современной неклассической логики. В основу модели системы управления положена система ключевых показателей и индикаторов рисков в банковском секторе. Компьютерная реализация математической модели произведена в вычислительной среде MatLab. Внедрение предлагаемой авторами системы позволит проводить детализированный мониторинг процессов экспресскредитования банка и происходящих в них изменений и, как следствие, позволит решать задачи управления и принятия решений в условиях неопределённости, отличной от стохастической.

1. «Концептуальные основы управления рисками организации: интеграция со стратегией и управлением деятельностью» COSO 2017 // Электронный ресурс: URL: https://www.coso.org/Pages/erm.aspx

2. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 28.07.2017г. № 1632-р// Электронный ресурс: Официальный сайт Правительства Российской Федерации URL: http://government.ru/docs/all

3. Соколинская Н.Э. Развитие методов оценки кредитного риска в контексте рекомендаций Базельского комитета// Экономика. Бизнес. Банки. 2016. Т. 6. С. 82-95.

4. ISO 31000:2009. Международный Стандарт ISO 31000 (Первое издание 2009-11-15) Риск Менеджмент – Принципы и руководства.

5. Тихомиров Н.П., Тихомирова Т.М. Риск-анализ в экономике. М.: Экономика. 2010.

6. Ames M., Schuermann R., Scott H. Bank Capital for Operational Risk: A Tale of Fragility and Instability// Journal of Risk Management in Financial Institutions, 2015, vol. 8(3), pp. 227-243.

7. Бююль А., Цёфель П. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей/ пер. с нем. СПб: ДиаСофтЮП, 2005. 608 с.

8. Мастяева И.Н., Мирзаханян Р.Э. Моделирование процессов управления рисками в банковском секторе// Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. 2014. – № 2. – С. 105-108.

9. Мастяева И.Н., Воловатова Е.Г. Особенности управления рисками в розничном экспресс-кредитовании: современные тенденции// Фундаментальные исследования. 2017. № 12-2. С. 374-378.

10. Горемыкина Г.И., Щукина Н.А., Мастяева И.Н. Моделирование оценки операционного риска бизнес-линии «Банковское обслуживание физических лиц» в экспресс-кредитовании// Финансы и кредит. – 2018. – Т.24, № 12. – С. 2678-2694.

11. Zadeh L. Fuzzy Logic and Approximate Reasoning// Synthesis. 1975. Vol. 80. P.407.

12. Henschel Th., Durst S. Risk management in Scottish, Chinese and German small and medium-sized enterprises// International journal of entrepreneurship and small business. 2016. Vol. 29. Р. 112.

13. Цвирко С.Э. Применение нечёткой логики для оценки управления суверенным фондом// Научное мнение. 2014. – № 10(3). – С. 100-104.

14. Basel II: International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards: A Revised Framework – Comprehensive Version June 2006 // Электронный ресурс: URL: http://www.bis.org

15. «Международная конвергенция измерения капитала и стандартов капитала: новые подходы», июнь 2004 г. (Перевод ЦБР рекомендаций Базельского комитета по банковскому надзору «The International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards: a Revised Framework», «Basel II Framework»).

16. Письмо Банка России «О типичных банковских рисках» №70-Т от 23 июня 2004 г.

17. Крупнейшие игроки рынка розничных банковских услуг // Электронный ресурс: URL: https://frankrg.com/index.php?new_div_id=145#POS

18. Указание Банка России от 15 апреля 2015 г. N 3624-У «О требованиях к системе управления рисками и капиталом кредитной организации и банковской группы» // Электронный ресурс: URL: http://www.cbr.ru/content/document/file/48701/3883-u.pdf

19. Проект Положения Банка России «О требованиях к системе управления операционным риском в кредитной организации и банковской группе» (по состоянию на 18.09.2018) // Электронный ресурс: URL: http://www.cbr.ru/content/document/file/48701/3883-u.pdf

Горемыкина Галина Ивановна
кандидат физико-математических наук
Email: g_iv.05@mail.ru

ФГБОУВО «Российский экономический университет имени Г.В.Плеханова»

Москва, Российская Федерация

Щукина Наталья Александровна
кандидат технических наук
Email: shchukinan@yandex.ru

ФГБОУВО «Российский экономический университет имени Г.В.Плеханова»

Москва, Российская Федерация

Ключевые слова: риски в розничном экспресс-кредитовании, система управления, ключевые показатели и индикаторы, нечёткое моделирование

Для цитирования: Горемыкина Г.И. Щукина Н.А. МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ В РОЗНИЧНОМ ЭКСПРЕСС-КРЕДИТОВАНИИ НА ОСНОВЕ КЛЮЧЕВЫХ ИНДИКАТОРОВ И ПОКАЗАТЕЛЕЙ. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2018;6(4). Доступно по: https://moit.vivt.ru/wp-content/uploads/2018/10/GoremykinaShchukina_4_18_1.pdf DOI: 10.26102/2310-6018/2018.23.4.021

510

Полный текст статьи в PDF