Тезисы доклада, опубликованные в сборнике третьей Всеукраинской научной студенческой конференции «Актуальные вопросы менеджмента в современных условиях», которая проходила в Донецком национальном техническом университете 5-8 апреля 2004 г.

В работе анализируются актуальность создания систем поддержки принятия решений для кредитных отделов банка, принципы создания таких систем. В работе описывается разработанная автором СППР, которая может использоваться в банках при определении кредитоспособности предприятий-заемщиков. Описываются методы финансового анализа предприятия, положенные в основу созданной системы. Анализируются результаты использования данной системы.

Тезисы доклада, опубликованные в сборнике пятой Всеукраинской научной студенческой конференции «Проблеми впровадження інформаційних систем і технологій в економіці та бізнесі», которая проходила в Киевском национальном экономическом университете 10-12 ноября 2004 г.

Рассматривается применение интерактивных систем поддержки принятия решений в кредитовании предприятий.

Презентация доклада на пятой Всеукраинской научной студенческой конференции «Проблеми впровадження інформаційних систем і технологій в економіці та бізнесі», которая проходила в Киевском национальном экономическом университете 10-12 ноября 2004 г.

В данной презентации в тезисном виде изложен материал о разработанной интерактивной системе поддержки принятия решений, которая анализирует финансовое состояние предприятия-заемщика и дает рекомендации о целесообразность выдачи кредита предприятию. В презентации описаны методы, положенные в основу разработанной программы, представлена структура разработанной СППР, а также разные этапы работы с программой на примере анализируемого предприятия, желающего взять кредит.

Тезисы доклада, опубликованные в сборнике научно-практической конференции «Моделі та інформаційні технології в управлінні соціально-економічними, технічними та екологічними системами», проходившей в Восточноукраинском национальном университете им. В. Даля (Луганск) 20-21 апреля 2005 г.

В работе проанализированы основные модели оценки финансового состояния деятельности предприятия. Предлагается для решения данной задачи использовать новый подход – метод распознавания образов. Описывается основная идея предложенного метода.

Статья находится в печати в Восточноукраинском национальном университете им. В. Даля (Луганск).

В статье проводится анализ традиционных моделей и методов оценок финансового состояния предприятия. На его основе сделаны выводы об основных недостатках таких подходов оценивания. Предлагается подход к определению финансового состояния предприятия, основанный на использовании теории распознавания образов. Решается задача классификации предприятий, при этом вводятся классы состояний, характеризуемые как предприятия с очень высокой вероятностью банкротства, с высокой вероятностью банкротства, с возможной вероятностью банкротства, с очень низкой вероятностью банкротства. И определяются замеряемые на входном образе множество параметров. Математически задача классификации предприятий по уровню его финансового состояния решается с помощью разделяющих функций. Использование такого подхода позволяет получить более точный и объективный результат. Это поможет снизить риск убытков и недополучения прибыли, а также аргументировать принимаемые решения при работе с кредиторами и партнерами.

Тезисы доклада региональной студенческой научно-технической конференции «Комп’ютерний моніторинг і інформаційні технології», проходившей в Донецком национальном техническом университете 15 мая 2005г. Изданы в электронном виде.

В работе предлагается применение статистического подхода (на основе Байесовского классификатора) к распознаванию образов, который даст возможность более точно классифицировать предприятий по уровню их финансовой устойчивости.

Презентация доклада на региональной студенческой научно-технической конференции «Комп’ютерний моніторинг і інформаційні технології», проходившей в Донецком национальном техническом университете 15 мая 2005г.

В данной презентации в тезисном виде изложен материал о различных методах решения задач кредитования предприятий и предлагается новый метод. Обосновывается актуальность данной задачи, указываются основные инструменты, позволяющие решать задачу кредитования предприятий, анализируются существующие методы оценки финансового состояния предприятия-заемщика, обосновывается необходимость разработки новой модели. Описывается разработанная автором математическая модель, основанная на теории распознавания образов, позволяющая решать задачу о целесообразности выдачи кредита предприятию-заемщику с учетом его финансового состояния. Используется оптимальный классификатор, дающий высокий уровень точности классификации.

Статья издана в электронном виде в сборнике магистерских научных работ 2005г.

В статье обосновывается актуальность решения задачи снижения кредитных рисков банка, и рассматриваются пути решения поставленной задачи. Обосновывается необходимость тщательного отбора потенциальных заемщиков. Проводится анализ традиционных моделей и методов оценок финансового состояния предприятия-заемщика. На его основе сделаны выводы об основных недостатках таких подходов оценивания. Предлагается подход, позволяющий реализовать процесс принятия решения о целесообразности выдачи кредита предприятию, используя методы распознавания образов. Предприятие, желающее взять кредит, классифицируется по уровню его финансовой устойчивости. В зависимости от выбранного класса финансовой устойчивости, система решает, какую кредитную политику избрать. Анализ проводится на основе байесовского классификатора, который позволяет минимизировать математическое ожидание потерь и может строить рекомендации относительно целесообразности выдачи кредита для предприятия. Использование такого подхода позволяет получить более точный и объективный результат. Это поможет снизить риск убытков и недополучения прибыли банка, а также аргументировать принимаемые решения при работе с предприятиями-заемщиками.

Управление банковскими активами представляет собой по существу управление рисками, связанными с банковским портфелем. Однако, если управление кредитным портфелем в целом осуществляется руководством Банка, и требует одного-двух специалистов высшей квалификации, то повседневное сопровождение всех ссуд осуществляется специалистами кредитного подразделения (в крупных Банках это даже несколько отделов), требовать от которых такого же уровня квалификации попросту дорого.

В статье осуществляется постановка задачи формализации оценки кредитоспособности, рассматривается методика построения прогноза процентной ставки, методика расчета средних показателей по группам кредитов и определение для аргументов прогноза процентной ставки.

Актуальность задачи оценки кредитоспособности заемщика определяется быстрорастущими потребностями в банковской практике оперативно принимать ответственные решения, базирующиеся на хотя бы приближенной, но объективной и сиюминутной оценки. Целью предлагаемой формализации является выработка интегрального показателя кредитоспособности заемщика по отношению к конкретному обязательству, формально вычисляемого на основании объективных данных и пригодного для интерпретации персоналом средней квалификации.

В работе описывается и проводится анализ апробирования нового подхода в оценки кредитоспособности заемщика. В статье проводится обзор применяемых показателей и оценок кредитоспособности, определяются параметры, учитываемые при определении кредитоспособности, строится исходная выборка кредитных договоров, делается прогноз процентной ставки.

В докладе излагаются общие подходы к формированию линейной модели оценки неплатежеспособности предприятия. Модель обобщает известную модель Спрингейта, модели, основанные на методах распознавания образов и линейной оптимизации.