И. Мунерман
Upd.: 24.05.12

Системы экономического и on-line мониторинга

Внедрение систем мониторинга стоимости активов в реальном времени наиболее актуально для различных финансовых организаций, в частности для банков. Дело в том, что активно кредитуя различные секторы экономики, банки принимают в залог разнообразные виды активов. Мировая экономическая рецессия радикально изменила ситуацию в банковском секторе: глобальные рынки пережили масштабную коррекцию, что повлекло за собой не только переоценку всех активов в сторону уменьшения, но и значительный рост стоимости капитала.

С учетом изменения  рыночной конъюнктуры банки стали вынуждены большую часть прибыли направлять на увеличение резервов по кредитным портфелям и более тщательно подходить к анализу качества и стоимости активов. в связи с этим резко возросла необходимость в постоянном мониторинге залогов и их периодической переоценке согласно рыночным реалиям. Стоимость является самым лучшим индикатором состояния любого актива, в силу того, что стоимость учитывает все качественные и количественные его характеристики. Контроль и надзор, базирующиеся на стоимостных показателях, наиболее эффективны.

Система мониторинга позволяет своевременно определить момент, когда залоговая стоимость актива становится ниже его рыночной. в результате этого банк своевременно осведомлен о наступлении маржин-колла по кредиту.

Мониторинг на основе стоимостных показателей наиболее применим с точки зрения внутренних систем контроля банка. Однако здесь стоит учитывать, что оценка стоимости в таком случае должна производиться непрерывно, фактически в режиме реального времени.

Данные системы мониторинга позволяют формально, на основе единых анкет и баз данных описывать текущее состояние кредита и залога и в режиме непрерывно отслеживать факторы, влияющие на его стоимость, с немедленным автоматическим уведомлением пользователя системы мониторинга о существенном обесценении кредита.

С помощью системы автоматизированного мониторинга и оценки активов возможно в режиме реального времени получать оценку стоимости различных активов, а также отслеживать динамику изменения стоимости во времени и проводить сравнительный анализ. Используемые модели оценки основываются на математических методах, в том числе обобщенно-регрессионных нейронных сетях, которые в свою очередь предоставляют широкие возможности для моделирования, прогнозирования и управления1.

Модели оценки используют в качестве входной информации различные базы данных как открытого, так и закрытого типов, содержащие информацию о рыночных сделках по аналогичным активам. Процедура многоэтапной верификации позволяет отбросить заведомо ложные и некорректные входные данные. Модель рассчитывает стоимость актива в текущем времени, учитывая сложившуюся рыночную конъюнктуру и актуальную информацию, что является явным конкурентным преимуществом перед традиционными методами прогнозирования и оценок.

Система мониторинга позволяет отслеживать динамику как портфеля активов целиком, так и отдельных его составляющих. Путем фильтрации данных по параметрам пользователь может выбрать интересующие его активы, посмотреть динамику рассчитанной моделью стоимости актива относительно заданного параметра во времени и при необходимости произвести сравнительный анализ базового актива с рыночными аналогами в определенный момент времени.

Основной причиной значительных потерь, а зачастую и банкротств в банковском секторе является неэффективное управление кредитным риском. Внедрение системы автоматического мониторинга стоимости активов дает действенный инструмент, позволяющий на раннем этапе выявлять проблемы банка и принимать соответствующие меры. в первую очередь это касается кредитного портфеля2 банка, так как кредиты являются специфическим, присущим именно коммерческим банкам активом. Система построена на отслеживании выплат по кредитам, состояния и стоимости залогового обеспечения.

Помимо действующих коммерческих банков, разворачивание данной системы будет актуально и при проведении процедур финансового оздоровления кредитных организаций и позволит решить проблемы, связанные с оценкой кредитов проблемных кредитных организаций.


1 Борусяк К., Мунерман И., Чижов С. Нейросетевое моделирование в задаче массовой оценки нежилой недвижимости г. Москвы – Экономическая наука современной России, №4(47), 2009

2 Борусяк К., Мунерман И., Цветкова Е. – Особенности оценки кредитов проблемных банков в условиях неполной информации. – Долговой эксперт №1 (2), 2010.

Проекты

insitute