Search

Modelling of failures is highly relevant from the point of view of corporate management in the real and financial-banking sector. To achieve effective corporate governance appropriate information and analytical support should be created, i.e. a system of monitoring the risk of bankruptcy of organizations in terms of the use of intellectual information technology. The specified monitoring is an important tool of ensuring the economic security of activity of the organizations. Indeed, organizations must constantly monitor their financial situation and analyze their financial stability because uncertainty and instability are the crucial properties of the economic and political environment today. Uncertainty is market conditions which are simultaneously affected by an immeasurable number of factors of different nature and orientation. Instability of the external environment is manifested through the uncertainty of the directions of change and their high frequency. This article discusses the issues and presents the results of research on the management of credit portfolio of a bank with the use of neural network models that provide new opportunities for reducing risks at the stage of bankruptcy of organizations with different change dynamics of the financial-economic condition of borrowers. Improving the efficiency of management of the bank’s credit portfolio based on the neural network logistic iterative dynamic method and the Mamdani fuzzy method. Much attention is paid to comparison of dynamic models with many famous foreign and domestic quantitative static models and expert rating models and methodology regulated by the government of the Russian Federation. Proposals are made for the consolidated management of credit portfolio of the bank. The proposed neural network logistic iterative dynamic method is summarized in terms of increasing its predictive power under the conditions of insufficient information about the intermediate values of probability of the bankruptcy of the borrower. The proposed ideas are tested in computational experiments on the real data from construction companies of Russia. The findings of the study show that the neural network iterative dynamic method allows us to build extrapolation models of failures of organizations in managing the credit portfolio of the Bank. Разработка моделей банкротств прежде всего актуальна с точки зрения корпоративного управления в реальном и финансово-банковском секторе. Для достижения эффективности корпоративного управления должно быть создано соответствующее информационно-аналитическое обеспечение, т. е. система мониторинга риска банкротства организаций в условиях использования интеллектуальных информационных технологий. Указанный мониторинг - это один из важных инструментов обеспечения экономической безопасности деятельности организаций. Действительно, организации должны постоянно следить за своим финансовым положением и анализировать финансовую устойчивость, поскольку важнейшими свойствами экономико-политической среды в настоящее время является неопределенность и нестабильность. Под неопределенностью понимается рыночные условия, на которые одновременно оказывает воздействие неизмеримое число факторов различной природы и направленности. Нестабильность внешней среды проявляется через неопределенность направлений ее изменений и их высокую частоту. В данной статье рассмотрены вопросы и представлены результаты исследований по управлению кредитным портфелем банка с применением нейросетевых моделей, которые дают новые возможности снижать риски на стадии банкротства организаций при различной динамике изменения финансово-экономического состояния заемщиков. Повышение эффективности управления кредитным портфелем банка основано на нейросетевом логистическом итерационном динамическом методе. Уделено большое внимание сравнению разработанной динамической модели со многими известными количественными зарубежными и отечественными статическими моделями, экспертными и рейтинговыми моделями и регламентированной методикой Правительства Российской Федерации. Сделаны предложения по обобщенному управлению кредитным портфелем банка. Сделано обобщение предложенного нейросетевого логистического итерационного динамического метода в аспекте увеличения его прогностической силы в условиях неполноты данных о промежуточных значениях вероятности банкротства организации-заемщика. Проведена апробация предложенных идей в вычислительных экспериментах на реальных данных строительных организаций России. Выводы, полученные в ходе исследования, показывают, что нейросетевой логистический итерационный динамический метод позволяет строить экстраполяционные модели банкротств организаций при управлении кредитным портфелем банка.