Споживче кредитування в банках: системно-динамічне моделювання

Автор(и)

  • Аndriy Kaminskyy Національний університет «Києво-Могилянська академія», Ukraine
  • Oleksii Petrovskyi АБ «Укргазбанк», Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.18523/2519-4739.20194.1.48-53

Ключові слова:

методи системної динаміки, метод імітаційного моделювання, споживче кредитування, кредитні рішення, маркетинг, ризик-менеджмент

Анотація

Сучасне споживче кредитування, яке здійснюють банки, фінансові компанії та меншою мірою кредитні спілки, є доволі складною системою. Ця система має низку компонентів, які взаємодіють між собою та впливають на результат діяльності. Унаслідок їхньої взаємодії в динаміці формуються значення показників ефективності. Постає завдання ідентифікації взаємної залежності компонентів системи, її аналіз та моделювання. Метою статті є аналіз та моделювання процесів споживчого кредитування з використанням методів системної динаміки. Модель системної динаміки, пропонована в цій роботі, дає змогу відобразити поведінку системи споживчого кредитування банку в часі. Для відображення логіки функціонування системи застосовано інструментарій CLD (Causal Loop Diagram), що дало змогу візуалізувати систему споживчого кредитування з урахуванням взаємозв’язків. У межах нашого підходу систему структуровано у блоки: блок, відповідний фондуванню кредитування, та блок операційної діяльності, що забезпечує функціонування самої системи кредитування. Під час побудови моделі було виокремлено 4 компоненти системи: технологічний рейтинг, витрати на маркетинг, маркетингова стратегія (внутрішні та зовнішні клієнти) та управління ризиком. Ці компоненти безпосередньо впливають на показники ефективності системи, а значення параметрів цих характеристик визначають розвиток системи в динаміці. Для аналізу ступеня впливу застосовано метод імітаційного моделювання, внаслідок чого отримано різні результати для компонентів. Перші три зазначені компоненти характеризуються різним ступенем маржинальних приростів доходу банку в динаміці. Водночас імітаційне моделювання впливу компонента, пов’язаного з управлінням ризиком, показує наявність оптимального рівня «жорсткості» системи ризик-менеджменту. Цей ефект зумовлюється тим, що за жорстких правил ризик-менеджменту відсікається багато потенційних позичальників, спроможних обслуговувати кредит. А за м’яких правил у кредитний портфель потрапляє багато неплатників за кредитами та система показує в динаміці падіння доходу. Розроблена модель може бути застосована до різних напрямів споживчого кредитування та узагальнена на випадок портфеля кредитних продуктів банку.

Матеріал надійшов 27.04.2019

Біографії авторів

Аndriy Kaminskyy, Національний університет «Києво-Могилянська академія»

доктор економічних наук, професор кафедри фінансів Національного університету «Києво-Могилянська академія», професор кафедри економічної кібернетики Київського національного університету імені Тараса Шевченка

a.kaminsky@ukma.edu.ua

Oleksii Petrovskyi, АБ «Укргазбанк»

начальник відділу моделювання ризиків Департаменту
ризик-менеджменту АБ «Укргазбанк»

Посилання

  1. A System Dynamics Approach to Understanding the Use of Banks and Alternative Financial Services in St. Louis. Social System Design Lab Washington University in St. Louis. (2010). Retrieved from https://www.stlouisfed.org/~/media/files/pdfs/community%20development/washu-social-sciences-design-lab-report-1-21-11.pdf
  2. Banking system indicators. The National Bank of Ukraine. (2019). Retrieved from https://bank.gov.ua/control/en/publish/article?art_id=34705283&cat_id=34798612
  3. Dominguez, A. (2018). Risky Risk Management: An Informal Tour of Consumer Credit Risk Management. Independently published.
  4. European Union Household Debt. (2019). Retrieved from https://www.ceicdata.com/en/indicator/european-union/household-debt
  5. Forrester, J. W. (1990). Principle of systems. Portland, Or.: Productivity Press.
  6. Ishtiaq, M. (2015). Risk Management in Banks: Determination of Practices and Relationship with Performance. A thesis submitted to the University of Bedfordshire in partial fulfilment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy. Retrieved from https://core.ac.uk/download/pdf/30317379.pdf
  7. Kaminsky, А. (2013). Conceptual approaches for risk-management system organization at consumer lending. Scientific Papers NaUKMA. Economics, 134, 45–49. doi: 10.18523/2519-4739312018149804
  8. Kaminsky, А. (2015). Methodological fundamentals of credit bureau potential using in credit activity. Scientific Papers NaUKMA. Economics, 172, 38–44.
  9. Kaminsky, А. (2016). Characteristic singularities of risk management in the microcrediting segment. Scientific Papers NaUKMA. Economics, 173, 45–52.
  10. Kaminskyi, A., & Petrovskyi, O. (Eds.). (2018). System Dynamics Modelling of Credit Risk Management. Proceedings from 1st Research Conference “Conference System Dynamics Modeling for Public and Corporate Finance: Background and Opportunities”. Kyiv, Ukraine. Retrieved from http://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/15307.
  11. Kaminsky, А., & Pysanets, K. (2017). Audit of risk management system in consumer lending. Journal Association 1901 “SEPIKE”, 18 Edition, 133–140.
  12. La Plante, D., & Watson, C. (2018). Innovation and Digitization in Credit. A Global Perspective. Global Risk Institute in Financial Services. Retrieved from http://iacpm.org/wp-content/uploads/2018/11/IACPM-GRI-White-Paper-2018-Innovation-and-Digitization-in-Credit.pdf.
  13. Lawrence, D., & Solomon, A. (2013). Managing a Consumer Lending Business (2nd ed.). New York, NY: Solomon Lawrence Partners.
  14. Lenders Extending More Loans to Subprime Consumers as Credit Market Continues to Exhibit Signs of Strength. (2018). Retrieved from https://www.globenewswire.com/news-release/2018/11/15/1652064/0/en/Lenders-Extending-More-Loans-to-Subprime-Consumers-as-Credit-Market-Continues-to-Exhibit-Signs-of-Strength.html.
  15. Lukianenko, I., & Farina, O. (2016). Macrofinancial stability: models and assessment methods. Kyiv: NaUKMA. 187 p. Retrieved from http://www.ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/10878
  16. Morecroft, J. D. W. (2015). Strategic modeling and business dynamics: a feedback systems approach (2nd ed.). New York, NY: Wiley.
  17. Moscardini, A., Loutfi, M., & Al-Qirem, R. (Eds.). (2005). The Use of System Dynamics Models to evaluate the Credit Worthiness of firms. Proceedings from 23rd International Conference of the System Dynamics Society. Boston, USA. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/228452626_The_Use_of_System_Dynamics_Models_to_evaluate_the_Credit_Worthiness_of_firms.
  18. Payday Loan Facts and the CFPB’s Impact. (2016). Retrieved from https://www.pewtrusts.org/en/research-and-analysis/fact-sheets/2016/01/payday-loan-facts-and-the-cfpbs-impact.
  19. Skriban, V. (2009). Modelling Crediting Volume by Using the System Dynamic Method. Retrieved from https://mpra.ub.uni-muenchen.de/16353/1/MPRA_paper_16353.pdf.
  20. Wheat, D., Stelmashenko, Ya., & Farina, O. (2013). Systemic-dynamical models: basic stages of constructing system dynamic models by means program package iThink 10. Workbook of system dynamic for computer classes. Kyiv: NaUKMA.

##submission.downloads##

Як цитувати

Kaminskyy А., & Petrovskyi, O. (2019). Споживче кредитування в банках: системно-динамічне моделювання. Наукові записки НаУКМА. Економічні науки, 4(1), 48–53. https://doi.org/10.18523/2519-4739.20194.1.48-53