Управление банковскими ресурсами на основе теории нечетких множеств

Тем не менее, любое заинтересованное положением банка лицо (руководитель, инвестор, кредитор, аудитор и т.д.), далее именуемое лицом, принимающим решения (ЛПР), не довольствуется простой количественной оценкой показателей. Для ЛПР важно знать, приемлемы ли полученные значения, хороши ли они, и в какой степени.

Кроме того, ЛПР стремится установить логическую связь количественных значений показателей выделенной группы с неким комплексным показателем, характеризующим финансовое состояния банка в целом. То есть ЛПР не может быть удовлетворено бинарной оценкой "хорошо - плохо", его интересуют оттенки ситуации и экономическая интерпретация этих оттеночных значений. Задача осложняется тем, что показателей много, изменяются они зачастую разнонаправлено, и поэтому ЛПР стремится "свернуть" набор всех исследуемых частных финансовых показателей в один комплексный, по значению которого и судить о степени благополучия ("живучести") фирмы. [7]

В анализе хорошо известны так называемые Z-показатели, сопряженные с вероятностью предполагаемого банкротства:

где Xi - функции показателей бухгалтерской отчетности,

Ai - веса в свертке, получаемые на основе так называемого дискриминантного анализа выборки предприятий, часть из которых обанкротилась.

Также устанавливаются пороговые нормативы Z1 и Z2:

· когда Z < Z1 , вероятность банкротства предприятия высока,

· когда Z > Z2 - вероятность банкротства низка,

· когда Z1 < Z < Z2 - состояние предприятия не определимо.

Этот метод, разработанный в 1968 году Э. Альтманом, получил широкое признание на всех континентах и продолжает широко использоваться в анализе, в том числе и в России. Но сопоставление данных, полученных для ряда стран, показывает, что веса в Z - свертке и пороговый интервал [Z1, Z2] сильно разнятся не только от страны к стране, но и от года к году в рамках одной страны.

Статистика, на которую опирается Альтман и его последователи, возможно, и репрезентативна, но она не обладает важным свойством статистической однородности выборки событий. Здесь невозможно говорить о статистической однородности событий, и, следовательно, допустимость применения вероятностных методов, самого термина "вероятность банкротства" ставится под сомнение. К тому же, при использовании методов Альтмана возникают передержки. [7]

Словом, подход Альтмана имеет право на существование, когда в наличии (или обосновываются модельно) однородность и репрезентативность событий выживания/банкротства. Но ключевым ограничением этого метода является даже не проблема качественной статистики. Дело в том, что классическая вероятность - это характеристика не отдельного объекта или события, а характеристика генеральной совокупности событий. Рассматривая отдельное предприятие, мы вероятностно описываем его отношение к полной группе. Но уникальность всякого предприятия в том, что оно может выжить и при очень слабых шансах, и, разумеется, наоборот. Единичность судьбы предприятия подталкивает исследователя присмотреться к предприятию пристальнее, расшифровать его уникальность, его специфику, а не "стричь под одну гребенку"; не искать похожести, а, напротив, диагностировать и описывать отличия.

При таком подходе статистической вероятности места нет. Исследователь интуитивно это чувствует и переносит акцент с прогнозирования банкротства на распознавание сложившейся ситуации с определением дистанции, которая отделяет предприятие от состояния банкротства. [6]

В последнее время для выявления природы вероятности появляются неклассические вероятности различных типов. В данной работе речь идет о нечетких множествах и нечеткой логике применительно к деятельности коммерческого банка.

Чем глубже исследуется деятельность банка, тем больше обнаруживается новых источников неопределенности. Декомпозиция исходной, обычно грубой и приблизительной, модели анализа сопряжена с растущим дефицитом количественных и качественных исходных данных. Сплошь и рядом мы сталкиваемся с неопределенностью, которая в принципе не может быть раскрыта однозначно и четко. Ряд параметров оказывается недоступным для точного измерения, и тогда в его оценке неизбежно появляется субъективный компонент, выражаемый нечеткими оценками типа "высокий", "низкий", "наиболее предпочтительный", "весьма ожидаемый", "скорее всего", "маловероятно", "не слишком" и т.д. Появляется то, что в науке описывается как лингвистическая переменная со своим терм-множеством значений, а связь количественного значения некоторого фактора с его качественным лингвистическим описанием задается так называемыми функциями m-принадлежности фактора нечеткому множеству. [6]

Кривая m строится на основании:

· данных объективных тестов для работников различных возрастных групп, с выявлением психофизиологических особенностей этих групп (контекст наблюдений такого рода есть контекст свидетельств Е);

· интуитивных представлений экспертов (контекст S).

Таким образом, функции принадлежности параметров нечетким множествам обладают теми же достоинствами в анализе, что и неклассические типы вероятностей, и вдобавок к этому они являются количественной мерой наличной информационной неопределенности в отношении анализируемых параметров, значение которых описывается в лингвистически-нечеткой форме.

4.5 V&M-метод финансового анализа деятельности банка

Рассмотрим комплексный показатель финансового анализа на основании результатов теории нечетких множеств. [6]

Алгоритм построения так называемого V&M-показателя следующая:

1. Полное множество состояний А банка разбивается на пять (в общем

случае пересекающихся) нечетких подмножеств вида:

А1 - нечеткое подмножество состояний "предельного неблагополучия (фактического банкротства)";

А2 - нечеткое подмножество состояний "неблагополучия";

А3 - нечеткое подмножество состояний "среднего качества";

А4 - нечеткое подмножество состояний "относительного благополучия";

А5 - нечеткое подмножество состояний "предельного благополучия".

То есть терм-множество лингвистической переменной "Состояние банка" состоит из пяти компонент. Каждому из подмножеств А1, …, А5 соответствуют свои функции принадлежности

m1(V&M) … m5(V&M),

где V&M - комплексный показатель финансового состояния положения банка, причем, чем выше V&M, тем "благополучнее" данное состояние.

2. Осуществляется выбор базовой системы показателей Хi и производится нечеткая классификация их значений.

Пусть D(Хi) - область определения параметра Хi, несчетное множество точек оси действительных чисел. Определим лингвистическую переменную "Уровень показателя Хi" с введением 5 нечетких подмножеств множества D(Хi):

В1 - нечеткое подмножество "очень низкий уровень показателя Хi",

В2 - нечеткое подмножество "низкий уровень показателя Хi",

В3 - нечеткое подмножество "средний уровень показателя Хi",

В4 - нечеткое подмножество "высокий уровень показателя Хi",

В5 - нечеткое подмножество "очень высокий уровень показателя Хi".

Задача описания подмножеств {В} - это задача формирования соответствующих функций принадлежности.

3. Построение функций принадлежности {m} нечетких подмножеств {А}.

Анализируя опыт различных квалификаций лингвистической переменной "Состояние", мы задаемся набором функций принадлежности {m}. Эти функции мы сформировали таким образом, что искомый комплексный показатель финансового состояния V&M по построению принимает значения от нуля до единицы.

4. Оценка значимостей показателей для комплексной оценки.

Каждому i-му показателю в отношении каждого k-го уровня состояния предприятия можно сопоставить оценку pik значимости данного показателя для распознавания данного уровня состояния предприятия. Например, ряд банков, анализируя кредитоспособность заемщика, присваивает большую значимость показателям финансовой устойчивости и ликвидности, и меньшую - показателям прибыльности и оборачиваемости. В то же время, этот критерий не может считаться приемлемым в отношении приватизированных предприятий, ранее находящихся в госсобственности. Обыкновением для таких предприятий является то, что значительный вес основных средств в структуре активов (здания, сооружения и т.д.) соседствует с низкой рентабельностью или даже убыточностью. То есть построение системы весов pik должно проводиться по каждому предприятию строго индивидуально.

Систему оценок значимостей {p} целесообразно пронормировать следующим образом:

k = 1,…,5.

Если система предпочтений одних показателей другим отсутствует, то показатели являются равнозначными, и pik = 1/N.

5. Построение показателя V&M.

Комплексный показатель V&M строится как двумерная свертка по совокупности показателей Хi с весами рi и по совокупности их качественных состояний с весами {l}.

6. Распознавание текущего состояния банка.

Правило для распознавания состояния предприятия имеет вид таблицы 1. Одновременно, в соответствии с результатом распознавания по таблице 1, оценивается степень риска банкротства.

Таблица 1. Правило распознавания финансового состояния предприятия.

Предложенная методика комплексной оценки финансового состояния предприятия, в действительности, воспроизводит мыслительные человеческие процессы, основанные на субъективных суждениях. Мы добиваемся, чтобы предложенная модель была адекватна не только реалиям объекта исследования, но и специфическим особенностям познающего субъекта, а также формально очерченным границам наличной информационной неопределенности. То, что мы знаем об объекте исследования, и то, как мы это знаем, - все это находит отражение в логико-математических формализмах, на которых основан метод. Мы не пытаемся строить сомнительные свертки на финансовых показателях, тем самым как бы складывая килограммы с километрами, а осуществляем свертку сопоставимых компонент принадлежности показателей к тем или иным нечетким классам и этим обеспечиваем корректность модели.

5. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ

5.1 Задача формализации функционирования банка как системы управления

Успешное функционирование банка заключается в эффективном управлении ресурсами банка. Выделяют два уровня - уровень государства и уровень самого коммерческого банка. При этом на каждом из них используются как экономические, так и организационные методы. В особый класс выносят задачи принятия решений.

Во многих случаях задача принятия решений в общем виде математически может быть описана множеством допустимых выборов (альтернатив) и заданным на этом множестве отношением предпочтения, которое отражает интересы лица, принимающего решение (л.п.р.). Как правило, это отношение бинарное, т.е. позволяет сравнивать друг с другом лишь две альтернативы. Собственно задача принятия решений заключается в выборе допустимойальтернативы, которая лучше или не хуже всех остальных альтернатив в смысле заданного отношения предпочтения. [8]

Бинарное отношение предпочтения на множестве альтернатив может быть описано двумя способами: в виде подмножества декартова произведения множества альтернатив само на себя или в форме так называемой функции полезности. Функция полезности обычно имеет вид отображения множества альтернатив на числовую ось. Каждой альтернативе эта функция ставит в соответствие число (оценку альтернативы), причем так, что эквивалентным альтернативам соответствуют одинаковые числа (значения функции полезности), а из каждых двух неэквивалентных альтернатив лучшей приписывается большее число. [8]

Задачи принятия решений, в которых отношение предпочтения описано в форме функции полезности, называют задачами математического программирования. Рациональным решением в таких задачах является выбор допустимой альтернативы, на которой функция полезности принимает по возможности большее значение. [8]

Нечеткость в постановке задачи математического программирования может содержаться как в описании множества альтернатив, так и в описании функции полезности. Будем рассматривать задачи, в которых нечетко описано множество альтернатив и четко -- функция полезности Такие задачи называют ниже задачами нечеткого математического программирования (н.м.п.). [9]

Анализируя задачи н.м.п., будем опираться на следующий подход к определению решения задачи. Задача н.м.п. формулируется как задача выполнения нечетко определенной цели, причем решением задачи считается пересечение нечетких множеств цели и ограничений (допустимых альтернатив). [9]

5.2 Формулировка и определение решения задачи

Основным в данном подходе к решению задачи является то, что цели принятия решений и множество альтернатив рассматриваются как равноправные нечеткие подмножества некоторого универсального множества альтернатив. Это позволяет определить решение задачи в относительно простой форме. [8]

Пусть X -- универсальное множество альтернатив, т. е. универсальная совокупность всевозможных выборов лица, принимающего решения (л. п.р.). Нечеткой целью в Х является нечеткое подмножество Х, которое будем обозначать G. Описывается нечеткая цель функцией принадлежности:

.

Допустим, X - числовая ось. Тогда нечеткой целью принятия решений может быть нечеткое множество типа "величина х должна быть примерно равна 5", "желательно, чтобы величина х была значительно больше 10" и т.п. Чем больше степень принадлежности альтернативы х нечеткому множеству цели , т.е. чем больше значение , тем больше степень достижения этой цели при выборе альтернативы х в качестве решения. [3]

Связывая данные формулировки с банковскими ресурсами, имеем следующее. Ресурсная база коммерческого банка - это собственный капитал и привлеченные средства. Каждый ресурс представляет собой средства, непосредственно принадлежащих банку или сформированных им в результате проведения активных и пассивных операций. Тогда множество X можно интерпретировать как набор ресурсов банка. Есть ряд ограничений в соответствии с инструкцией ЦБ РФ № 110-И "Об обязательных нормативах банков", которые будут рассмотрены в данной работе. Например, размер уставного капитала банка на 2009 год должен составлять не менее 173 124 500 руб., или размер резервного фонда должен определяться самими коммерческим банком, но не может составлять минее 15% величины уставного капитала. [9]

5.3 Подход Беллмана-Заде к решению задачи

Опишем математический аппарат, который применим в задаче управления банковскими ресурсами (задаче достижения нечеткой цели) в условиях нечетких ограничений. [3]

Общей является постановка задачи, в которой нечеткие цели и ограничения представляют собой подмножества различных универсальных множеств. Пусть, как и выше, X -- универсальное множество альтернатив, и пусть задано однозначное отображение , значения которого (элементы множества Y) можно понимать как реакции некоторой системы на входные воздействия или как некоторые оценки (эффекты) выборов соответствующих альтернатив. Например, эффект от выбора в большей степени в составе основного капитала средств фондов коммерческого банка и как это повлияет на возможность покрытия непредвиденных убытков. Нечеткая цель задается в виде нечеткого подмножества универсального множества реакций (оценок) Y, т.е. в виде функции .

Задача при этом сводится к прежней постановке (т.е. к случаю, когда цель - нечеткое подмножество Х, например, цель - максимизация уставного капитала) следующим приемом. [10]

Определим нечеткое множество альтернатив , обеспечивающих достижение заданной цели . Это множество представляет собой прообраз нечеткого множества при отображении , т.е.

, .

После этого исходная задача рассматривается как задача достижения нечеткой цели при заданных нечетких ограничениях.

Перейдем теперь к определению решения задачи достижения нечеткой цели. Решить задачу означает достигнуть цели и удовлетворить ограничениям, причем в данной нечеткой постановке следует говорить не просто о достижении цели, а о ее достижении с той или иной степенью, причем следует учитывать и степень выполнения ограничений. В подходе Беллмана-Заде оба этих фактора учитываются следующим образом. [3], [10]

Пусть, например, некоторая альтернатива x обеспечивает достижение цели (или соответствует цели) со степенью , удовлетворяет ограничениям (или является допустимой) со степенью . Тогда полагается, что степень принадлежности этой альтернативы решению задачи равна минимальному из этих чисел. Иными словами, альтернатива, допустимая со степенью, например, 0,3, с той же степенью принадлежит нечеткому решению, несмотря на то, что она обеспечивает достижение цели со степенью, равной, например, 0,8. [3]

Таким образом, нечетким решением задачи достижения нечеткой цели называется пересечение нечетких множеств цели и ограничений, т.е. функция принадлежности решений имеет вид

.

При наличии нескольких целей и нескольких ограничений нечеткое решение описывается функцией принадлежности

.

Если различные цели и ограничения различаются по важности и заданы соответствующие коэффициенты относительной важности целей и ограничений , то функция принадлежности решения задачи определяется выражением

В отмеченном выше случае, когда задано отображение множества альтернатив X в множестве реакций или оценок Y, а нечеткая цель задана в множестве Y, понадобится и следующее эквивалентное приведенному выше определению нечеткого решения. [3], [10]

Пусть G и C - нечеткие множества цели (в Y) и ограничений (в Х).

Нечетким решением задачи достижения цели G при ограничениях С называется максимальное по отношению вложенности нечеткое множество D, обладающее свойствами:

(допустимость решения)

(достижение нечеткой цели), где - образ D при отображении .

Определенное таким образом решение можно рассматривать как нечетко сформулированную инструкцию, исполнение которой обеспечивает достижение нечетко поставленной цели.

Нечеткость полученного решения есть следствие нечеткости самой исходной задачи. При таком представлении решения остается неопределенность, связанная со способом исполнения подобной нечеткой инструкции, т.е. с тем, какую альтернативу выбрать. [3]

Один из наиболее распространенных в литературе способов состоит в выборе альтернативы, имеющей максимальную степень принадлежности нечеткому решению, т.е. альтернативы, реализующей

.

Такие альтернативы называют максимизирующими решениями. [3]

Рассматривая предложенную методику в связи с банковской деятельностью необходимо выделять временные промежутки, этапы выбора и действия альтернатив (например, в течение текущего года, в течение прошлых лет, за отчетный период, квартал и т.п.).

Поэтому далее опишем многоэтапные процессы принятия решений.

Постановка и анализ многоэтапной задачи принятия решений при нечетких условиях также описаны в работах Р.Беллмана и Л.Заде. Рассмотрим задачу управления динамической системы. [3], [10]

Пусть X - конечное множество возможных состояний динамической системы, U - конечное множество возможных значений управляющего параметра. Например, X - это необходимость покрытия расходов на страхование от возможных рисков за счет резервных средств, тогда U - размер уставного капитала банка. [9]

Состояния системы и значение управления в момент времени , будем обозначать соответственно.

Функционирование системы, т.е. ее переходы из состояния в состояние, описывается системой уравнений состояния

, (1)

Тип системы определяется типом заданного отображения f. Будем рассматривать детерминированные системы, когда f - однозначное отображение , т.е. состояние системы в момент времени t+1 однозначно определяется ее состоянием и значением управления в момент t. Нас будет интересовать задача управления такой системой при нечетких исходных условиях. Будем считать, что в любой момент времени t значение управления должно подчиняться заданному нечеткому ограничению , которое описывается нечетким подмножеством множества U с функцией принадлежности . [9], [10]

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6