49668

Построение модели оценки кредитоспособности заемщика

Практическая работа

Банковское дело и рынок ценных бумаг

Зачастую коммерческие банки сталкиваются с проблемами неплатежей по кредиту изза того что еще на начальной стадии принятия решений о выдаче или невыдаче кредита неправильно оценили потенциальные риски что и привело к негативным результатам. На основе имеющихся данных о финансовых показателях компаний и наличия отсутствия последующих проблем с выплатой кредита мы обучим компьютерную программу только на основе данных о финансовых характеристиках компании выдавать прогноз о том сможет ли компания погасить кредит без проблем или это будет...

Русский

2014-01-05

161.5 KB

2 чел.

PAGE  4

Государственный университет

Высшая школа экономики

Пермский филиал

Факультет Экономики

Кафедра финансового менеджмента

практическая работа

на тему построение модели оценки кредитоспособности заемщика

Студента группы Э-06-2

Деменева К.С.

Преподаватель:

Ясницкий Л.Н.

Пермь 2007


СОДЕРЖАНИЕ

  1.  Описание  3
  2.  Начальные данные 3
  3.  Модель нейросимулятора 4
  4.  Определение количества нейронов скрытого слоя 4
  5.  Обучение нейросимулятора  5
  6.  Проверка вычислений 5
  7.  Приложения 7


1. Описание

Наша работа посвящена определению кредитоспособности и платежеспособности потенциального заемщика – юридического лица. Зачастую коммерческие банки сталкиваются с проблемами неплатежей по кредиту из-за того, что еще на начальной стадии принятия решений о выдаче или невыдаче кредита неправильно оценили потенциальные риски, что и привело к негативным результатам.

На основе имеющихся данных о финансовых показателях компаний и наличия (отсутствия) последующих проблем с выплатой кредита, мы обучим компьютерную программу только на основе данных о финансовых характеристиках компании выдавать прогноз о том, сможет ли компания погасить кредит без проблем, или это будет сопряжено со значительными трудностями.

2. Начальные данные

Анализ будет основываться на пяти показателях:

А) Коэффициент абсолютной ликвидности. Показатель демонстрирует способность погашать краткосрочную задолженность за счет самых ликвидных активов.

Б) Коэффициент промежуточного покрытия – показывает способность погашать задолженность за счет ликвидных активов.

В) Коэффициент текущей ликвидности – показывает способность погашать задолженность за счет ликвидных и медленнореализуемых активов.

Г) Коэффициент финансовой устойчивости – показывает степень зависимости компании от кредиторов при формировании активов.

Д) Наличие у компании в прошлом проблем с погашениями кредитов

Имеется база данных (см. приложение 1) о 25 компаниях-заемщиках, значениях указанных коэффициентов для данных компаний и наличия проблем у них с погашением кредита.

3. Модель нейросимулятора

Наша модель будет иметь 4 входа (значения вышеуказанных показателей) и один выход – наличие или отсутствие проблем с кредитом (1 –проблемы, 0 – нет проблем).

4. Определение количества нейронов скрытого слоя.

нейроны скрытого слоя

0

2

3

4

5

6

7

10

12

15

Число эпох

10024

10024

10024

10024

10024

10024

10024

10024

10024

10024

Максимальная ошибка

0,103

0,015

0,0136

0,0157

0,0234

0,0242

0,0153

0,0168

0,0182

0,02

Средняя ошибка

0,000911

0,000019

0,000023

0,000026

0,000031

0,000038

0,000035

0,000026

0,000031

0,000035

 

 

ранг 1

11

2

1

4

9

10

3

5

7

8

ранг 2

11

1

2

3

5

10

8

3

5

8

сумма

22

3

3

7

14

20

11

8

12

16

предпочтения

11

1

1

3

8

10

5

4

6

9

Мы выбираем два нейрона в скрытом слое, т.к. при тестировании данный вариант дал наименьшее значение средней ошибки и второе наименьшее значение максимальной ошибки.

5. Обучение нейросимулятора.

6. Проверка вычислений

Вычисления и интерпретация:

номер примера

х1

х2

х3

х4

х5

Y

1

0,8

1,2

2,1

0,75

0

0,9979

2

0,2

0,7

2,6

0,6

1

0,9979

3

0,6

1

2

0,7

0

0,9971

4

0,4

0,9

2,1

0,6

1

0,9954

5

0,7

1,4

1,6

0,8

0

0,9698

6

0,5

0,8

1,6

0,8

0

0,6867

7

0,3

0,7

1,4

0,9

1

0,0107

8

0,2

0,6

1,5

0,4

0

0,0028

Для начала необходимо отметить, что в практике финансово-экономического анализа приняты следующие нормативные значения для данных показателей:

Х1:  >0.5-0.6;

Х2:  >=1;

Х3:  >= 2;

Х4:  >=0.6-0.7

Пример № 1 демонстрирует ситуацию, когда все значения больше нормативных. В этом случае вопрос о невыдаче кредита даже и не встает. Наша модель выдает этому случаю наибольшую вероятность выдачи кредита.

Пример № 2 показывает, что при первых двух показателях меньше нормы, а вторых двух – больше, вопрос о выдаче кредита тоже должен быть решен строго положительно. Действительно, для банка более важна способность погасить кредит в срок, т.е. через определенное время, за что и отвечает показатель Х3.

Пример № 3 описывает классическую ситуацию, когда все значения показателей находятся строго на нормативном уровне. Естественно, что решение о выдаче кредита в данном случае должно быть положительным, что и демонстрирует наша модель.

Примеры № 4 и № 5 показывают, что если ряд показателей чуть меньше нормы, а ряд – чуть больше, то решение о выдаче кредита тоже положительно.

Пример № 6 демонстрирует «пограничную» ситуацию – когда ряд показателей меньше нормы, а ряд соответствует нормативам. В этом случае в жизни для принятия решения обычно приходится рассматривать дополнительные факторы. Поэтому выходное значение модели и находится на среднем уровне.

Пример № 7 демонстрирует, что если все показатели незначительно меньше нормативных, и при этом у компании уже были проблемы с погашением кредитов, то решение о выдаче займа должно быть отрицательно.

И наконец, пример № 8 показывает, что если все показатели заметно ниже нормативных значений, то кредит выдавать ни в коем случае нельзя.

Следует отметить, что во всех случаях (кроме №6 и №7) наличие прошлых проблем с кредитами не играет определяющей роли. Для банков главным является текущее состояние компании, что и нашло отражение в данном факте.


ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение 1

Начальные данные

Номер наблюдения

К-т абс. Ликвидности

К-т пром покрытия

К-т тек ликвидности

К-т фин. Устойчивости

Прошлые проблемы

Кредит

1

0,2

0,6

1,4

0,4

0

0

2

0,6

1,2

1,9

0,6

0

1

3

0,5

0,9

1,3

0,8

1

0

4

0,8

1,5

2,3

0,7

0

1

5

0,6

1

2

0,7

0

1

6

0,3

0,6

1,4

0,8

1

0

7

0,8

1,3

2,1

0,8

1

1

8

0,5

0,6

1,1

0,5

0

0

9

0,5

0,6

1,2

0,5

1

0

10

0,8

1,6

2,5

0,4

1

1

11

0,7

1,1

2,1

0,7

0

1

12

0,1

0,5

1,1

0,5

0

0

13

0,5

0,9

1,8

0,8

1

1

14

1

1,4

2,6

0,6

0

1

15

0,3

0,6

0,9

0,3

0

0

16

0,4

0,7

1,2

0,6

1

0

17

0,7

1,5

2,3

0,5

0

1

18

0,2

0,5

1,4

0,9

0

0

19

0,8

1,4

2,2

0,7

0

1

20

0,4

0,9

1,8

0,2

0

0

21

0,5

0,8

1,9

0,6

1

1

22

0,6

1,1

2,5

0,9

1

1

23

0,7

1,1

1,8

0,6

0

0

24

0,9

1,5

3

0,8

0

1

25

0,3

0,7

1,6

0,4

1

1


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

68577. Обдарована дитина – обдарований учитель: суб’єкт-суб’єктний діалог 87 KB
  Ведучий 1. Шановні колеги! Вітаємо вас на нашому аукціоні, який складатиметься з двох частин: презентаційної та практичної. Сьогодні він присвячений актуальній темі «Обдарована дитина – обдарований учитель: суб’єкт-суб’єктний діалог». Ведучий 2. Щоб отримати квиток на участь у купівлі цінних паперів...
68579. ВПРОВАДЖЕНЯ ЕЛЕМЕНТІВ ЕТНОПЕДАГОГІКИ У НАВЧАЛЬНО-ВИХОВНИЙ ПРОЦЕС ЛНВК ІМ. В. СТУСА 125 KB
  Обовязковим пунктом у планах перебування іноземних учнівських делегацій є відвідання майстеркласів з українського мистецтва. Досвід проведення майстеркласів з іноземними учнями послужив поштовхом до створення фолькпроекту Духовна скарбниця.
68580. Учитель – це не професія, це – життєве кредо 526 KB
  Робота школи як експериментального навчального закладу за темою Формування інформаційного ландшафту та траєкторії навчальнопізнавальної діяльності учнів початкової школи у процесі вивчення інформаційних технологій англійською мовою в умовах сільської школи у контексті всеукраїнського експерименту...
68582. Управління персоналом у навчальному закладі 190.5 KB
  Зміна парадигм освіти та впровадження інноваційних технологій управління персоналом навчальними закладами впливає не тільки на зміст критеріїв оцінки педагогічної праці але й на управління нею.
68583. ДОПОМІЖНІ МАТЕРІАЛИ ПРИ ЗДІЙСНЕННІ КОНТРОЛЮ ЗА СТАНОМ ВИКЛАДАННЯ ПРЕДМЕТІВ 299 KB
  Педагогічний аналіз - засіб виховання педагогічного та учнівського колективів. Ніщо так не виховує людей, як справедлива оцінка їх діяльності та поведінки. Вона допомагає побачити свої слабкі сторони і визначити шляхи підвищення професійної майстерності.
68584. Изучение состояния преподавания государственного языка (Денисовская, Чайкинская, Константиновская школы) 194 KB
  Крым является специфическим в языковом отношении регионом Украины. Одним из факторов, определяющих эту специфику, можно считать русско-украинский и украинско-русский билингвизм (первым в каждом случае является родной язык). На протяжении многих лет разговаривать по-украински, выписывать украинские газеты и журналы...
68585. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ВОСПРИЯТИЯ ОБРАЗА МАТЕРИ ПОДРОСТКАМИ ИЗ ПОЛНЫХ И НЕПОЛНЫХ СЕМЕЙ 29.15 KB
  Выявляется и анализируется степень удовлетворенностью взаимоотношениями с матерью рассматриваются когнитивные поведенческие и эмоциональные критерии восприятия матери. Определяются причинно-следственные факторы возникновения материнской конфликтности в семье.