Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ подходов и методов информационной поддержки принятия решений в процессе управления лизинговой деятельностью в условиях риска 9
1.1 Анализ развития российского рынка лизинговой деятельности 9
1.2 Риск в процессе управления лизинговой деятельностью 18
1.3. Информационная поддержка принятия решений в процессе управления
лизинговой деятельностью в условиях риска на основе прогнозных исследований 24
1.4. Классификация системных факторов риска в лизинговой деятельности. Постановка цели и задач работы 32
1.5 Выводы по первой главе 35
Глава 2. Концептуализация разработки ИППР 37
2.1 Концепция управления лизинговой деятельностью в условиях риск 38
2.1.1 Схема ситуационного управления лизинговой деятельностью в условиях риска 32
2.1.2 Функциональная модель ИППР 43
2.1.3 Информационная модель ИППР 48
2.2 Разработка структуры модуля интеллектуальной информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности 50
2.3 Выводы по второй главе 57
Глава 3. Прогнозирование риска в процессе управления лизинговой деятельности 59
3.1 Постановка задачи ИППР в процессе управления лизинговой деятельности на основании теории распознавания образов 59
3.2 Статистический подход к прогнозированию риска 63
3.3 Актуализация решающих правил эвристических методов прогнозирования риска в процессе управления лизинговой деятельностью 71
3.4 Прогнозирование риска коллективами решающих правил 79
3.5 Выводы 87
Глава 4. Апробация предложенных подходов к интеллектуальной информационной поддержке принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности 89
4.1 Разработка алгоритмического обеспечения прогнозирования риска на основе предлагаемого подхода 89
4.2 Анализ эффективности и целесообразности использования предложенных методов ИППР в процессе управления лизинговой деятельностью 98
4.3 Разработка и внедрение программного обеспечения 103
4.4 Выводы по четвертой главе 112
Заключение 114
Литература 116
Приложение А 123
Приложение Б 124
Приложение В 127
- Риск в процессе управления лизинговой деятельностью
- Схема ситуационного управления лизинговой деятельностью в условиях риска
- Статистический подход к прогнозированию риска
- Анализ эффективности и целесообразности использования предложенных методов ИППР в процессе управления лизинговой деятельностью
Введение к работе
Создание эффективной экономической системы в условиях недостатка у предприятий собственных оборотных средств, кредитных ресурсов и бюджетных ассигнований, предполагает активную деятельность рынка лизинговых услуг. В мировой практике лизинг является одним из основных инструментов привлечения инвестиций в реальный сектор экономики, позволяющих обновить устаревшую производственную базу и приобрести основные производственные фонды на выгодных для субъектов хозяйствования условий.
Несмотря на преимущество лизинга перед другими финансовыми инструментами, данная форма экономических отношений в России развивается медленными темпами. Объем лизинговых операций в общем объеме инвестиций составляет только 5%, тогда как в зарубежных странах этот показатель варьируется от 15 до 30%. Одной из основных причин слабой динамики развития лизинга является наличие большого риска принятия решений в процессе управления лизинговой деятельностью и отсутствие эффективных методов его прогнозирования.
Известны исследования зарубежных авторов в области инвестиционной деятельности хозяйствующих субъектов - Д. Портера, Э. Томсона, Г. Бирмана, С. Шмидта, В. Беренса, Ф. Фабоцци., а также исследования и работы отечественных экономистов в области лизинговой деятельности и риск-менеджмента - В.Д. Газмана, В.А. Горемыкина, М.И. Лещенко, А.П.Смирнова, В.Ф. Овчинниковой, Л.В. Поповой, Л.Е. Романовой, С.А. Никитина, Е.В. Францевой, Н.И. Киркоровой, Е.М.Шабалина и др. В работах вышеназванных авторов раскрываются теоретические проблемы и даются характеристики и определения понятий «риск» и «неопределенность».
Практическое применение теории рисков рассмотрено в работах Дж. Бароне-Адези, Т. Боллерслева, К. Гианнопоулоса, М. В. Грачева, Г. Гуптона, П. Зангари, И. Б. Котлобовского, В. Е. Кузнецова, А. Ли, М. А. Рогова, В. А. Чернова, Г. В. Чернова, Р. Энгля и других.
Основное место в большинстве исследований отводится разработке математических моделей и анализу рисков в условиях сформированной карты рисков, оценке количественных характеристик неопределенности, таких как математическое ожидание и дисперсия. Вопросам прогнозирования риска при
интеллектуальной информационной поддержке принятия управленческих решений в лизинговой деятельности внимания до настоящего времени практически не уделялось.
Цель диссертационной работы состоит в исследовании и разработке методов интеллектуальной информационной поддержки принятия управленческих решений для снижения риска в лизинговой деятельности.
Задачи исследования. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
Разработать концепцию информационной поддержки принятия управленческих решений в лизинговой деятельности в условиях риска, основанную на разработке схемы ситуационного управления лизинговой деятельностью, функциональной и информационной моделей.
Разработать методы (решающие правила) информационной поддержки принятия управленческих решений на основе прогнозирования риска, в процессе лизинговой деятельности.
Разработать алгоритмы эконометрического прогнозирования риска в процессе лизинговой деятельности и программное обеспечение для информационной поддержки принятия управленческих решений.
Исследовать эффективность разработанного подхода к информационной поддержке принятия управленческих решений' в процессе лизинговой деятельности.
Методы исследования. Поставленные в работе задачи решены с использованием методов системного анализа, математической статистики и теории вероятностей, теории информации, теории распознавания образов.
На защиту выносятся:
Концепция информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности на основе ранней диагностики возможной несостоятельности лизинговой сделки и анализа показателей финансового состояния лизингополучателя.
Теоретический инструментарий информационной поддержки принятия управленческих решений на основе прогнозирования риска в процессе лизинговой деятельности по бинарным данным о системных факторах риска.
Алгоритмическое обеспечение прогнозирования риска для информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности.
Результаты исследования эффективности разработанного подхода к методологии информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности.
Научная новизна
1. Концепция информационной поддержки принятия управленческих
решений в процессе лизинговой деятельности отличается от известных тем, что
выбор эффективного управления производится на основании структурного
подхода, предполагающего построение схемы ситуационного управления,
функциональной и информационной моделей принятия управленческих
решений. Это позволяет повысить достоверность принятия управленческих
решений о будущем состоянии заключаемых лизинговых сделок.
2. Задача информационной поддержки принятия управленческих решений
в процессе лизинговой деятельности в условиях риска сформулирована в
терминах задачи распознавания образов, что позволило решать ее методами
данной теории.
Методология информационной поддержки основана, в отличие от известных, на применении как разнотипных, так и гибридных решающих правил прогнозирования риска в процессе управления лизинговой деятельностью. Разработанные основные принципы построения гибридных решающих правил позволяют задать требования, которым должен удовлетворять коллектив решающих правил и отдельные разнотипные решающе правила, входящие в него.
3. Предложен метод прогнозирования риска в лизинговой деятельности,
основанный на байесовской теории принятия решений, минимизирующий
финансовые потери по критерию экономической эффективности. Новизна
метода заключается в том, что введена новая характеристика риска лизинговой
сделки - вектор риска, представляющий совокупность системных бинарных
факторов риска, влияющих на протекание лизинговой сделки и произведено
разбиение всего пространства принимаемых им значений на две области,
соответствующие нормальному и кризисному состоянию лизинговой сделки.
Это позволило обосновать тип задачи распознавания (прогнозирования) риска в
лизинговой деятельности.
4. Разработанное алгоритмическое обеспечение прогнозирования риска для информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности отличается, во-первых, одновременным использованием разнотипных и гибридных решающих правил, во-вторых, возможностью адаптации алгоритмов на основе информации о ранее завершенных лизинговых сделках, что в совокупности позволяет существенно повысить качество прогнозов.
Практическая ценность работы
Значение результатов для практики информационной поддержки принятия управленческих решений в процессе лизинговой деятельности заключается в том, что они представляют собой научно-обоснованный подход к повышению эффективности рынка лизинговых услуг, поскольку дают практически реализуемую информацию по снижению риска принятия ошибочных управленческих решений.
Алгоритм распознавания (прогнозирования) риска реализован в виде программы на языке C++. Это позволяет анализировать любую сделку по факторам риска, относить ее к прибыльным или опасным и прогнозировать ее результат. Программу можно применять как в производственных условиях, так и в научных исследованиях.
Разработана методика адаптации алгоритмов эконометрического прогнозирования риска на основе информации о завершенных лизинговых сделках.
Основания для выполнения работы
Основные результаты диссертационной работы в виде методов, методики и программного обеспечения прогнозирования риска в лизинговой деятельности внедрены в ООО «Вольво-Финанс» и ООО «Лизинговая компания «Скандинавия» (г. Санкт-Петербург) и реализованы в рамках хозяйственного договора «Разработка методики информационной поддержки лизинговой деятельности» № ИС-ВК-09-07-хк от 21.04.2008- г. между УГАТУ и лизинговой компанией ООО ИФК «Виктория» (г. Уфа). Внедрены математическое, алгоритмическое и программное обеспечение информационной поддержки принятия управленческих решений в учебный процесс на кафедре ВМиК УГАТУ для обучения студентов специальностей «Прикладная информатика в экономике» и «Математические методы в экономике». Кроме того, исследования проводились в рамках научно-
исследовательских работ № ИФ-ВК-ОГ-08-03 по теме «Исследование- и разработка интеллектуальной технологической поддержки принятия -решений и управления да основе инженерии знаний».
Апробация работы
Результаты и положения; исследовательской работы докладывались и; обсуждались на следующих научно-технических - и научно-практических конференциях:
Г. Третья международная научно-техническая' конференция «Сварка; Контроль. Рёновацият2003»,Уфа,2003.
2: Международная молодежная*' научно-техническая; конференция
«Интеллектуальные системы управления и обработки: информации»: УРАТУ,
Уфа; 2003. , -
3. Региональная зимняя школа-семинар аспирантов и молодых ученых,
Уфа;16-19 февраля 2006.
4. Башкирско-Саксонский форум; Уфа; 2006. і;
5; 8-я Международная конференция «Компьютерные науки и информационные технологии» CSIT'2006;, Карлсруэ, Германия, 2006:
Региональная зимняя^ школа-семинар-аспирантов и: молодых ученых, Уфа, февраль 2007.
Башкирско-Саксонский форуму Уфа; 2007.
8; 9-я- Международная конференция «Компьютерные науки и информационные технологии» CSIT'2007, Красноусольск, Уфа, 2007.
Результаты диссертационной работы непосредственно отражены в 16 публикациях, в том числе; в 1 монографии, 14: статьях, 2 из которых опубликованы в изданиях из; списка ВАК,. 2,в центральной печати;, 9в; тру дах конференций ив 1 программе для ЭВМ.
Структура и объем работы; Диссертация состоит из введения; 4-х глав, заключения, списка литературы и- приложений:. Работа изложена* на 130 страницах, машинописного текста, содержит 35 рисунков и; 6= таблиц. Библиографический список включает 100 наименований:
Риск в процессе управления лизинговой деятельностью
Несмотря на преимущество лизинга перед другими финансовыми инструментами, эта форма экономических отношений в России развивается достаточно медленными темпами. Объем лизинговых операций -в общем объеме инвестиций составляет только 5%, тогда как в зарубежных странах этот показатель варьируется от 15 до 30%.
Одной из основных причин здесь является наличие риска в лизинговых сделках и, как следствие, отсутствие эффективных методов принятия решений в процессе управления лизинговой деятельностью [28].
В связи с существующей в России проблемой обновления производственных фондов, развитие института лизинга может рассматриваться как один-из способов обеспечения необходимыми капитальными вложениями потребности российской экономики. Поэтому исследование причин возникновения риска и разработка методологии принятия решений в процессе управления лизинговой деятельности являются актуальными [7].
Риск - это сложная и многоаспектная категория. Существуют различные определения понятия «риск». В наиболее общем виде под риском понимают возможность возникновения убытков или недополучения доходов вследствие неопределенности ситуации. В специальной литературе, посвященной анализу риска, рассматривается множество факторов риска, начиная от промышленных и экологических, заканчивая финансовыми и политическими [90]. Общая процедура оценки вероятности риска в лизинговой деятельности включает следующие этапы: - построение структурной схемы предполагаемого риска; - определение функции, связывающей вероятность риска с вероятностями возникновения его причин; - определение оценок вероятностей причин риска; - определение оценки вероятности исследуемого опасного события (риска) [76]. Системные факторы риска, с которыми сталкиваются лизинговые компании в процессе своей деятельности, в принципе, для всех одинаковы. Примерно равна и вероятность, с которой та или иная рисковая ситуация может произойти. Однако последствия рисковых ситуаций различны для разных компаний. Это связано с тем, что в рамках одной и той же ситуации одна группа специалистов обладает большей информированностью для принятия решений, нежели другая группа.
Сегодняшнему российскому рынку присуще большое число факторов риска, сопряженных практически с любым видом коммерческой деятельности [3]. В сложившейся ситуации российские предпритшатели распознают риск зачастую на интуитивном уровне. Ощущается недостаток комплексного понимания природы возникновения риска и системного подхода к управлению им. Лизинговая деятельность считается инвестиционной [39]. Поэтому общие подходы к управлению риском в инвестиционной деятельности приемлемы и к лизингу. Однако у компаний-лизингодателей есть своя специфика работы на рынке лизинговых услуг и многие из вопросов риск-менеджмента лизинговой деятельности на сегодня остаются без ответа.
Многие отечественные специалисты считают, что западные технологии по оценке платежеспособности неприменимы, к России по - нескольким причинам [19]: во-первых, наша система бухгалтерского учета еще не перешла на международные стандарты; во-вторых, достоверность такой отчетности. Для предприятий малого и среднего бизнеса достоверность отчетности составляет приблизительно 15-20%[49], а, если брать малые предприятия в сфере торговли, то 80%-90% выручки проходит, минуя регистры бухгалтерского учета [7]. В-третьих, все методики оценки платежеспособности, которые существуют на западе, ориентированы на определенную структуру предприятия, что усложняет их применимыми в условиях России [49].
Бытует мнение о том, что вместо глубинного изучения системных факторов риска, связанных с лизинговой деятельностью, достаточно провести анализ финансово-хозяйственной деятельности компании - лизингополучателя и разработать методику оценки ее платежеспособности с учетом особенностей компании, принимая во внимание все условия ее деятельности, как то: форма собственности, отрасль, в которой она работает, и т.д. [44]. Этот подход не должен быть догмой и не должен превалировать. В данном направлении инвестиционного менеджмента дальше теоретических идей дело пока не дошло
В странах с развитой экономикой управление рисками считается наукой[49]. В России к управлению риском нет единого подхода. Как правило, российские лизинговые компании вынуждены компенсировать риск по лизинговой сделке за счет собственных средств[62]. Если они смогут аккуратно и объективно выявить системные факторы риска, связанные с конкретным лизингополучателем, то они смогут точнее определить соответствующую прибыль по лизинговому договору. Это улучшит качество кредитного портфеля лизингодателя, снизит стоимость сделки и будет способствовать более активному использованию финансовой аренды лизингополучателями и развитию лизингового сектора в целом. Для этого лизинговым компаниям необходимо уметь правильно оценивать системные факторы риска и управлять им.. Данная тематика, в отношении лизинговой деятельности,: оправдана прежде всего в том, что, во-первых, российский рынок лизинговых услуг начал развиваться только с начала 90-х гг. и у участников рынка не накоплено достаточно опыта практической деятельности. Во-вторых, нормативно правовая база, регулирующая лизинговую деятельность, до сих пор претерпевает значительные изменения; В-третьих, лизинговая сделка является сложным видом финансовой операции, так, как в ней принимают участие, как правило, три стороны (поставщик оборудования, лизинговая компания и лизингополучатель) [27].
В любом случае, исходя из многолетней истории мирового лизинга следует, что это очень выгодный вид бизнеса, если разумно предусмотреть все системные факторы риска. С этой точки зрения проблема информационной поддержки принятия; решений в процессе управления лизинговой деятельностью в условиях риска видится, в принципе, решаемой. Кредиторы и инвесторы готовы финансировать лизинговую компанию при условии, что работа лизинговой компании ориентирована на прибыль. Если лизинговая компания не знает, как она будет распоряжаться выделенным ей кредитом, то давать кредит такой компании нельзя [91].
Основные /принципы диссертационного исследования основаны на экономических законах и опираются как на исследования зарубежных авторов и исследователей в области инвестиционной деятельности хозяйствующих субъектов - Портера Д., Томсона Э; Бирмана Г., Шмидта С, Беренса В., Фабоцци Ф; — так и на исследования отечественных экономистов в области лизинговой деятельности и риск-менеджмента - В.Д. Газмана, В.А. Горемыкина, М.И. Лещенко, А.П.Смирнова, В.Ф. Овчинниковой, Л.В. Поповой, Л.Е. Романовой, С.А. Никитина, Е.В. Францевой, Н.И. Киркоровой, Е.М.Шабалина, А.Ию Орлова и других.
Известно множество подходов к снижению степени риска [18]. Использование аванса или залога является широко распространенным условием лизингового договора. Очень существенно использование аванса или залога при отсутствии эффективной системы определения кредитоспособности и надежности клиентов и механизма быстрого возврата оборудования в случае неплатежей. Как правило, размер аванса составляет около 20 % от стоимости лизингового договора. Что касается залога, то обычно требуется, чтобы он также был приблизительно равен 20 % рассчитываемых от стоимости арендованного актива. По мере того, как растет доверие между лизингодателем и лизингополучателем, требование к наличию залога и аванса может снижаться. Для обеспечения своевременной оплаты применяются неустойки и штрафы, например пени в 0,5-0,15 процентов за каждый день просрочки платежа. По мере возможности в случае неплатежей лизингодатель может заключать договор с поставщиками оборудования на покупку со скидкой [1].
Широко применимой практикой снижения степени риска, используемой лизинговыми компаниями, в которых банк является основным акционером, является требование, чтобы клиент лизинговой компании вел счета в банке-учредителе этой лизинговой компании. При возникновении неплатежей банк сможет просто заморозить счета клиента-должника [78].
Схема ситуационного управления лизинговой деятельностью в условиях риска
Системные факторы риска, с которыми сталкиваются лизинговые компании в процессе своей деятельности, в принципе, для всех одинаковы. Их можно разделить на две большие группы: общие и специфические (см. рис. 6) [6].
Политические. Характеризуются недополучением дохода или потерей собственности вследствие изменения социально-политической ситуации в стране. Макроэкономические. Связаны с хозяйственными трудностями, снижением роста валового национального продукта (ВНП), уровнем развития банковской сферы, ожиданием подъема или кризиса в экономике, изменением ставки банковского процента. Правовые (юридические). Определяются состоянием действующего законодательства и его динамикой. Налоговые. Обусловлены нечеткими формулировками и противоречиями, содержащимися в законодательных актах, регулирующих налоговую сферу. Специфические. Связаны с природой и особенностями лизинговой сделки и требуют тщательного изучения. Среди них наибольший интерес для лизинговой деятельности представляют: Проектные. Успех лизинговой сделки напрямую зависит от успеха проекта лизингополучателя, поэтому огромная группа факторов риска, характерная для лизинговых сделок - проектные факторы. Они связаны с разработкой и выполнением конкретного проекта лизинговой сделки. Сюда, прежде всего, входят состоятельность проекта с финансовой точки зрения, экологическая безопасность проекта и сбытовая стратегия лизингополучателя [86].
Ценовые. Одни из сложных и важных в процессе лизинговой деятельности. Выражаются в динамике уровня цен на производимую продукцию и предоставляемые услуги, в том числе и на услуги лизинга. При заключении сделки лизингодатель, на срок действия договора, застрахован от изменения уровня цен на предоставляемые услуги. В случае сдачи имущества в оперативный лизинг, лизингодатель, рассчитывая на более высокую величину дохода, в большей степени подвержен ценовому фактору риска [91].
Инвестиционные. Заключаются в неоптимальности принятого решения о лизинговом проекте. Это связано с тем, что в момент заключения контракта лизинговая компания должна определить наиболее существенные факторы риска, предусмотреть мероприятия и условия их реализации. С точки зрения принятия инвестиционного решения наиболее существенными являются факторы, оказывающие влияние на степень реализуемости инвестиционного проекта и устойчивость заемщика [15].
Предметные. Связаны с предметом лизинга, которым чаще всего бывает различное промышленное оборудование. Эти факторы можно классифицировать следующим образом[13]: Невозврат. Лизингополучатель отказывается возвращать лизинговое имущество, Утрата. Лизинговое имущество физически утрачено и не может быть использовано в производственной деятельности, Невозможности реализации оборудования на вторичном рынке из-за его морального износа. Финансовые. Условно подразделяются на три вида: Портфельные. Обусловлены неадекватным распределением портфеля лизинговых контрактов между лизингополучателями, концентрацией лизингового портфеля у одного лизингополучателя или у группы компаний, принадлежащих к одной отрасли промышленности. Кризисная ситуация, вызванная портфельными факторами риска, может привести к банкротству лизинговой компании. Процентные. Возникают из соотношения процентов по банковскому займу, взятому для финансирования лизинговой сделки, и процентов по договору лизинга. Процентный фактор риска можно минимизировать, включив в договор лизинга статью, в которой необходимо оговорить, что в случае изменения процентной ставки по банковскому кредиту изменится сумма лизинговых платежей. Валютные. В основе фактора валютного риска лежит изменение реальной стоимости суммы лизинговых платежей по договору лизинга за определенный период. Валютному фактору риска подвержена любая из сторон лизинговой сделки. Особенно подвержены валютным факторам риска те лизинговые компании, которые берут кредиты в иностранной валюте, а лизинговые платежи получают в рублях. Неуплаты лизинговых платежей. Самый серьезный фактор, с которым сталкивается лизинговая компания в процессе своей деятельности. Неуплата лизинговых платежей приводит к кризису наличности и неплатежеспособности лизингодателя и, как следствие, к его финансовому кризису.
Из анализа системных факторов риска следует, что к проблеме информационной поддерэ/ски принятия решений в процессе управления лизинговой деятельностью в условиях риска необходимо подходить системно, рассматривая не отдельные факторы риска по конкретной лизинговой сделке, а в совокупности по всей деятельности лизинговой компании.
Таким образом цель диссертационной работы - исследование и разработка методов интеллектуальной информационной поддержки принятия управленческих решений для снижения риска в лизинговой деятельности. Для достижения цели необходимо решить следующие основные задачи: 2 Разработать концепцию информационной поддержки принятия-управленческих решений в лизинговой деятельности в условиях риска, основанную на разработке схемы ситуационного управления лизинговой-деятельностью, функциональной-и информационной моделей. 3 Разработать.методы (решающие правила) информационной поддержки принятия управленческих решений на основе прогнозирования- риска в, процессе лизинговой деятельности. 4 Разработать алгоритмы эконометрического прогнозирования риска в процессе лизинговой деятельности и программное обеспечение для информационной поддержки принятия управленческих решений. 5 Исследовать эффективность разработанного подхода к информационной поддержке принятия управленческих решений в, процессе лизинговой деятельности.
Создание в России эффективно действующей экономической системы в условиях недостатка у предприятий и организаций собственных, оборотных средств, кредитных ресурсов и бюджетных ассигнований, предполагает активную деятельность рынка лизинговых услуг. Это делает актуальным задачу исследования лизинговой деятельности.
Основной причиной медленных темпов развития, лизинга является наличие риска в лизинговых сделках и, как следствие, отсутствие эффективных методов І принятия решений В процессе управления-лизинговой деятельностью. Из многолетней истории мирового лизинга следует, что это очень выгодный вид бизнеса. Для его развития, в частности,, необходимо предусмотреть, на основе- научно-обоснованных подходов, характерные системные факторы риска.
Основные подходы к снижению риска в процессе управления лизинговой деятельностью предлагается систематизировать следующим образом: прямое кредитование, специализация, секьютиризация, раздел коммерческого рынка, страхование и диверсификация.
Для информационной поддержки принятия решений в процессе управлении лизинговой деятельностью в условиях риска предлагается использовать методы прогнозирования ее будущего развития. Анализ известных методов эконометрического прогнозирования показал, что их можно разделить на две большие группы: статистические и эвристические (стационарные и нестационарные).
Статистический подход к прогнозированию риска
Основу статистического подхода к задаче распознавания образов составляет байесовская теория принятия решений [8]. Предположим, что природа механизма генерации ситуаций X вероятностная. Это означает, что каждая ситуация X может принадлежать и первому и второму классу с некоторыми вероятностями. В отличие от вероятностной ситуации, в детерминистской каждый вектор X однозначно принадлежит или первому или второму классу. Обозначим через V(X10) = Р(Х/со = 0) и V{X IX) = (Хla = 1) условные плотности распределения векторов в первом и во втором классах соответственно (то есть в состоянии со = 0 и со = 1). Таким образом, число Р(Х/0) при конкретных численных значениях компонент Х 1\ Х 2\ ... X d) вектора риска X характеризует частоту появления данной ситуации (то есть данного набора значений признаков) или близких к ней в состоянии со = 0. Аналогично, число {Х IX) показывает, как часто ситуации, близкие к данной ситуации X, возникают в состоянии со = 1. Введем далее Р(0) = Р(со = 0) и Р(1) = Р(со = 1) — вероятности того, что система находится в состоянии 0 и 1 соответственно. В рамках статистического подхода предполагается, что дискриминантная функция, по которой строится решающее правило (2), определяется условным плотностями Р(Х/0), (Х IX) и вероятностями Р(0), Р(1). Относительно плотностей Р(Х/0) и {ХIX) предполагается их принадлежность одному из известных классов распределений, характеризующихся несколькими параметрами, часть которых неизвестна. Чаще всего предполагают, что Р(Х/0) и (Х IX) являются плотностями d-мерных нормальных распределений с векторами средних т0 и Ш] и ковариационными матрицами о"о и о\ соответственно. Целью обучения является нахождение оценок векторов то и mi и элементов матриц а0яс\.
Перейдем от непрерывного пространства факторов риска к дискретному, произведя их бинаризацию. Для этого необходимо для каждого фактора риска X , X , ..., Х( произвести разбиение всего пространства принимаемых им значений на две взаимодополняющих области: первую, состоящую из значений, соответствующих «норме» и вторую, соответствующих «кризисной ситуации».
Предметные:Возврат лизингового имуществаСохранность лизингового имуществаВозможность реализации лизингового имущества 0 - возврат лизингового имущества;1 - невозврат лизингового имущества.0 - лизинговое имущество сохранено;1 — лизинговое имущество физически утрачено.0 - лизинговое имущество реализовано навторичном рынке;1 - не реализовано. X9X10X11 Финансовые: ПортфельныеПроцентные Валютные 0 - корректное распределение портфеля лизинговыхконтрактов;1 - некорректное распределение.0 - фиксированная процентная ставка побанковскому кредиту;1 — плавающая процентная ставка по банковскомукредиту.0 - стабильная цена валюты;1 - нестабильная цена валюты. X12 Инвестиционные 0 - обоснованное решение о лизинговом проекте;1 - необоснованное решение. Xй Выплата лизинговых платежей 0 - выплата лизинговых платежей по графику;1 — неисполнение графика лизинговых платежей. Поскольку в решающем правиле (8) присутствуют неизвестные нам вероятности Р(Х /0), Р(Х/1), Р(0), Р(1), то воспользоваться им непосредственно не удастся.
Строго, говоря, статистическое решающее правило (11) уже не является байесовским, ибо, заменив в (8) вероятности их оценками мы уже не можем утверждать, что полученное решающее правило (11) минимизирует средние суммарные финансовые потери (3). Однако, следуя традиции, наряду с решающим правилом (8) будем называть байесовским так же решающее правило (11), хотя для него более подходящим является термин «псевдобайесовский». Близость решающего правила (11) к оптимальному определяется точностью оценок вероятностей Р(ХІЇ),Р(Ї) (/ = 0,1), что в свою очередь зависит от репрезентативности обучающей последовательности. При формировании статистического решающего правила (11), обучающей последовательностью служит последовательность (X ь сої), (X2, сог), ..., ( N CON) сгенерированная в предыдущие моменты, укладывающиеся в интервал времени, в течение которого процесс можно считать стационарным. При этом пара (Xj, со,) состоит из значения вектора риска Xs в один из прошлых моментов времени t, а со, — состояние лизинговой сделки в момент времени t+h, где h — длительность лизинговой сделки.
Таким образом, байесовское решающее правило (8) представляет лишь идеальную модель практически используемого статистического решающего правила (11), которое уже не является, строго говоря, оптимальным. А поскольку это так, то имеет смысл рассматривать и использовать другие алгоритмы прогнозирования риска в процессе управления» лизинговой деятельностью, основанные не на байесовском решающем правиле.
Анализ эффективности и целесообразности использования предложенных методов ИППР в процессе управления лизинговой деятельностью
Экспериментальная проверка метода прогнозирования риска в лизинговой деятельности производилась по результатам работы четырех лизинговых компаний. Кризисные ситуации прогнозировались для лизинговых сделок любого профиля: лизинга оборудования, автомобилей, спецтехники и недвижимости.
Адаптация правила (11) необходима, если результат его использования расходится с фактическими данными, то есть в ситуации, когда правило "объявляет" прибыльную сделку опасной или наоборот. В этом случае производится переопределение состава обучающей и контрольной выборок и повторяется процесс настройки правила (11).
Анализ статистики [80] лизинговых сделок показал, что наибольшее число повторений лизинговых сделок с одинаковым количеством факторов риска, относящихся к «кризисной ситуации», принимающих значение 1 — это 4 фактора. Но в реальной- действительности финансовый риск наступал большинство раз в тех лизинговых сделках, где количество факторов риска, относящихся-к 1, было равно 5.
Таким образом, была получена последовательность ситуаций, которую разделили на обучающую и контрольную выборки. Длина обучающей последовательности задавалась N = 111, длина контрольной m = 11, причем в обучающую последовательность вошли ситуации, содержащие большее число «кризисных ситуаций». В качестве примера рассмотрим новую лизинговую сделку, заключенную в марте 2006 г. с лизинговой компанией «А». Согласно специфике сделки образовалась новая ситуация (Xj, COJ), где со = 0,1 - неопределена.
Аналогичным образом был сделан прогноз риска для 12 (двенадцати) новых лизинговых сделок, заключенных различными лизинговыми компаниями. Во всех случаях прогноз оказался удовлетворительным.
Для анализа эффективности прогнозирования риска лизинговой сделки в работе применялся ретроспективный подход [26]. Самым верным критерием точности прогноза является совпадение прогнозных и фактических данных [89].
Проведен эксперимент по оценке различных решающих правил на количество ошибочных прогнозов. Были взяты фактические данные статистики завершенных лизинговых сделок за период с 2003 по 2007 гг. и генератор лизинговых сделок.
Задавалась вероятность появления ошибок в генераторе от 10 до 90, подбиралась а. Использовались методы: Байесовская теория принятия решений, метод потенциальных функций, метод Фикса-Ходжеса, метод ЭПА, и гибридное решающее правила, включающее в свой состав все эти методы. Для эксперимента использовались реальные данные 111 лизинговых сделок и данные, полученные с помощью генератора лизинговых сделок (проанализировано 1200 сделок из возможных 8192, см. приложение). Анализ эффективности показал, что прогнозирование с помощью ГРП дает наименьшее среднее значение частоты ошибочных прогнозов по сравнению с другими разнотипными РП (табл. 2). Применение гибридного решающего правила позволяет повысить качество прогнозов, в частности, в рассмотренных примерах на 25-30 %.
Разработка; программного», обеспечения : проводилась на основе разработанной? ИИГШ (см.. гл.. 2 рис. 5% Внедрение: разработанной информационной! поддержки принятия; управленческих решений, вместе с программными комплексами; по прогнозированию; риска: различными алгоритмами; позволяет повысить эффективность/ процесса» управления лизинговой?, деятельностью; минимизируя: финансовые потери; При этом учитываются; основные системные: факторы, риска, лизинговой сделки,: характеризующие развитие «финансового- кризиса» , а также: требования? внешнейсрёдыдля успешно деятельности? конкретнойшизинговой1 компании.
Апробация ИППР проводилась в 0ОО «ЛК «Скандинавия» и 0О «ВФС-Восток» (г. Санкт-Петербург). В качестве примера приведены; результаты, полученные, от внедрения; разработанных программных- средств, в ОАО «ЛК «Скандинавия», основной деятельностью- которой является лизинг различного имущества;, в том числе технологического. оборудования, автомобилей, оборудования для автосервиса, полиграфических машин, а также, мебели. Миссией этой компании является инвестирование в развитие и расширение деятельности предприятий разных отраслей экономики.
ООО «ЛК «Скандинавия» входит в состав группы Осло Марин, зарегистрирована в августе 2002 года. С момента создания компания занимается лизингом различного имущества, в том числе технологического оборудования, автомобилей, оборудования для автосервиса, полиграфических машин, а также, мебели. Миссией этой молодой и развивающейся компании является инвестирование в развитие и расширение деятельности предприятий разных отраслей экономики.
