Разработка предложений по антикризисному управлению в ЗАО «Демир Кыргыз Интернэшнл Банк»
Курсовая работа, 03 Мая 2015, автор: пользователь скрыл имя
Описание работы
Актуальность темы. Термин "антикризисное управление" возник сравнительно недавно. Считается, что причина его появления, это реформирование кыргызской экономики и возникновение большого количества предприятий, находящихся на грани банкротства. Кризис некоторых предприятий - это нормальное явление рыночной экономики, в которой по аналогии с дарвиновской теорией выживают сильнейшие. Предприятие же, которое не соответствует "окружающей среде", должно либо приспособиться и использовать свои сильные стороны, либо исчезнуть.
Содержание работы
Введение………………………………………………………………………………………2-5
Глава 1.Теоретические основы антикризисного управления предприятием в современных условиях……………………………………………………………………..6-31
1.1.Сущность и значение антикризисного управления предприятием в современных условиях………………………………………………………………………………………6-13
1.2.Функции и принципы управления предприятием в кризисных условиях…………..14-23
1.3.Методы антикризисного управления предприятием в современных условиях……24-31.
Глава 2.Анализ управления предприятием в кризисных условиях на примере ЗАО «Демир Кыргыз Интернэшнл Банк»……………………………………………………32-64
2.1.Организационно-экономическая характеристика ЗАО «Демир Кыргыз Интернэшнл Банк»…………………………………………………………………………………………32-46
2.2.Оценка финансового состояния ЗАО «Демир Кыргыз Интернэшнл Банк»………...47-60
2.3.Анализ антикризисного управления в ЗАО «Демир Кыргыз Интернэшнл Банк»….61-64
Глава 3.Разработка предложений по антикризисному управлению в ЗАО «Демир Кыргыз Интернэшнл Банк»……………………………………………………………...65-77
3.1.Основные проблемы и пути решения антикризисного управления в ЗАО «Демир Кыргыз Интернэшнл Банк»………………………………………………………………...65-72
3.2.Экономический эффект от реализации плана антикризисных действий……………73-77
Заключение…………………………………………………………………………………78-80
Список литературы………………………………………………………………………..
Файлы: 1 файл
Антикризисное управление.docx
— 190.97 Кб (Скачать файл)
Процесс решения задачи с помощью НС начинается со сбора данных для обучения. Обучающий набор данных представляет собой уже известную информацию, для которой указаны значения входящих и выходящих переменных. Выбор переменных, по крайней мере первоначальный, может осуществляться интуитивно. На первом этапе рассматривается вся совокупность переменных, которые способны оказывать влияние на результат. Затем это множество сокращается.
Ранее я показал, что оценка
кредитоспособности проводится на основе
всестороннего анализа деятельности заемщика.
Это, например, и расчет финансовых коэффициентов,
и определение величины денежного потока,
и учет отраслевых особенностей деятельности,
макроэкономического положения в стране.
Совокупность такой информации о деятельности
заемщика и представляет собой набор входящих
переменных. Такому набору данных соответствуют
уже рассчитанные значения кредитных
рейтингов, т.е. выходящие переменные. Вопрос
о том, какие данные взять в качестве входных
для НС, - один из самых сложных. Это объясняется
несколькими причинами. Во-первых, при
решении реальных задач часто неизвестно,
как прогнозируемый показатель связан
с имеющимися данными. Поэтому собираются
разнообразные данные в больших объемах;
среди этих данных предположительно есть
и важные, и такие, ценность которых не
известна и сомнительна. Во-вторых, в задачах
нелинейной природы среди параметров
могут быть взаимозависимые и избыточные.
Например, каждый из двух параметров может
сам по себе ничего не значить, но вместе
они несут чрезвычайно важную информацию.
Поэтому попытки ранжировать параметры
по степени значимости могут оказаться
неправильными. И наконец, иногда лучше
просто убрать некоторые переменные, в
том числе несущие значимую информацию,
чтобы уменьшить число входных переменных,
а значит, и сложность задачи, и размеры
сети. Проблема значительного усложнения
расчетов за счет незначительного увеличения
числа входящих переменных получила название
«проклятие-размерности». Единственный
способ получить гарантию того, что входящие
данные выбраны наилучшим образом, - перепробовать
все возможные варианты входных наборов
и выбрать наилучший. На практике сделать
это невозможно из-за огромного количества
вариантов. Одно из действенных средств
решения вопроса генетический алгоритм
отбора входных данных.
Разработки в области нейронных сетей показали возможность использования НС в качестве надежного и действенного инструмента анализа в сфере расчета кредитных рисков заемщиков - юридических и физических лиц. На этапе обучения на вход НС необходимо подавать информацию, характеризующую экономическую деятельность заемщика. Такая информация может быть основана на уже существующих кредитных досье коммерческого банка. В качестве выходящей информации, необходимой для обучения НС, используются уже рассчитанные на основании входящих показателей кредитные рейтинги. В процессе обучения НС выявляет нелинейные зависимости между показателями и рейтингом. Обучение НС происходит по методу обратного распространения ошибки. Цель обучения в свою очередь состоит в минимизации ошибок при присвоении кредитных рейтингов заданной совокупности предприятий. Обучение идет до тех пор, пока веса показателей, следовательно, и функция связи показатели - рейтинг не «научится правильно» классифицировать предприятия, т.е. пока рассчитанные НС рейтинги не будут совпадать с заданными. После завершения обучения на вход НС будем подавать информацию аналогичного формата, по которой необходимо определить значение кредитного рейтинга.
Итак, можно сделать выводы:
- Нейронные сети представляют собой инструмент моделирования, способный воспроизводить сложные нелинейные зависимости. Одно из главных приложений НС в банковской сфере - оценка кредитоспособности заемщика.
- Изучение нелинейных связей происходит вовремя так называемого обучения сети, когда значения входящих переменных сопоставляются с выходным результатом. Наиболее распространенным алгоритмом обучения является метод обратного распространения. В том случае, если существует большой набор входящих переменных и невозможно определить степень влияния переменной на результат, используют генетический алгоритм, позволяющий воспроизводить биологические процессы.
- Если на этапе обучения сети сопоставить финансовые показатели заемщика и значение его кредитного рейтинга, то полученные зависимости можно использовать в дальнейшем при анализе новых заемщиков.
- В процессе обучения можно опираться не только на количественные, но и на качественные показатели, например, фазу экономического цикла и качество менеджмента. Это позволяет практически исключить возникновение субъективных ошибок.
- Нейронные сети представляют собой качественно новый, надежный инструментарий работы по оценке кредитоспособности заемщика.
Таким образом, на основе вышеприведенного анализа можно сделать вывод, что для повышения эффективности оценки кредитоспособности, а также совершенствованию антикризисного управления, банку следует:
- Оптимизировать оценку кредитоспособности заемщика за счет автоматизации системы оценки кредитоспособности и более тщательного анализа заемщика.
- Использование помимо классических методик оценки кредитоспособности заемщика, факторные модели, как Ж. Де Поляна, Спрингейта, R-модели и Альтмана.
- Одновременно наряду с применяемыми моделями ввести практику использования нейронных сетей, что позволит проводить более качественную оценку кредитоспособности заемщика, а это в свою очередь будет вести к снижению риска неплатежеспособности, именно эти этапы входят в антикризисную стратегию банка.
3.2.Экономический эффект от реализации плана антикризисных действий
Необходимо отметить, что разработка и реализация антикризисной стратегии – сложный и трудоемкий процесс, который может включать в себя следующие этапы:
- Анализ причин возникновения кризиса.
- Формулирование основных целей антикризисной стратегии.
- Формулирование общих ограничений для реализации стратегии.
- Выработка альтернативных вариантов будущей антикризисной стратегии.
- Оценка вариантов антикризисной стратегии, выбор одного из них.
- Разработка антикризисных программ.
- Ресурсное обеспечение этих программ, организация выполнения антикризисной стратегии.
- Контроль и оценка результатов выполнения антикризисной стратегии и антикризисных программ.
- корректировка антикризисных программ и стратегий.26