Статьи автора

Логико-лингвистический метод оценки риска специализированного кредитования (на примере проектного финансирования)

Номер 4 от 07.12.2022

Оценка рисков кредитования связана с неопределенностью влияния множества факторов, которые не поддаются точным математическим описаниям. Это порождает ситуации, снижающие вероятность успешности, в том числе специализированного кредитования. Среди методов оценки риска, пригодных для оценки риска кредитования, можно выделить сценарный подход, использующий методы теории нечетких множеств для вычисления значений функций принадлежности. Однако проблема ранжирование сценариев реализации проекта, по которому запрашивается кредит, недостаточно изучена. Несмотря на существующие технические сложности учета факторов риска, ранжирование рисков реализации проектов может осуществляться путем сопоставления с эталонными из базы данных на основе логико-лингвистического метода классификации. Разработаны новые методы оценки рисков кредитования на основе логико-лингвистической классификации проектов специализированного кредитования и алгоритмов вычисления оценки риска кредитования анализируемого проекта с нахождением его рейтинга. Определение проекта строится на основе понятий «проектное финансирование» класса специализированного кредитования. Для этого были использованы методы: назначение весовых коэффициентов для всех подклассов кредитных требований и степеней рисков для всех значений типов критериев; введение таблицы величин оценки риска или уровня кредитоспособности проекта; формирование базы данных эталонных строк атрибутов для всех классов проектов и строк атрибутов проекта; отнесение проекта к одному из эталонных с помощью логико-лингвистической классификации; присвоение проекту значений степеней рисков для всех значений типов критериев (атрибутов) выбранного эталонного проекта; вычисление оценки риска кредитования проекта и определение рейтинга проекта для принятие решения. В результате на базе предложенного метода оценки риска был разработан алгоритм вычисления оценки риска кредитования проекта с определением его рейтинга, позволяющий повысить достоверность и скорость оценки проектов, подлежащих кредитованию. Результаты исследований могут быть использованы при разработке компьютерной программы, позволяющей ускорить анализ риска кредитования проектов.

383 10