VII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2015

Сейчас для решения многих задач в экономической сфере и сфере финансов применяют всевозможные методы математики и статистики, которые основываются на основных понятиях и законах теории вероятностей. В условиях современной экономической ситуации теория вероятностей становится неотъемлемой частью в образовании высоко квалифицированных профессионалов в области экономики и финансов.

Теория вероятностей является главной среди математических наук, которая изучает законы, управляющие случайными величинами.

В России интерес к теории вероятностей возник в первой половине XIX в. Существенный вклад в развитие этой науки внесли русские ученые: П.Л. Чебышев, А.А. Марков, А.М. Ляпунов.

Теория вероятностей – это наука, изучающая использование специфических методов для решения задач, которые возникают при рассмотрении случайных величин. Она раскрывает закономерности, которые относятся к массовым явлениям. Эти методы не могут предсказать исход случайного явления, но могут предсказать суммарный результат. Следовательно, если мы изучим законы, которые управляют случайными событиями, то сможем при необходимости изменить ход этих событий.

Одной из главных сфер применения теории вероятностей является экономика. Планирование, исследование и прогнозирование экономических явлений невозможны без построения экономико-математических моделей, которые опираются на теорию вероятностей.

Коммерческие банки в данный момент располагают широким охватом операций денежно-кредитного характера, но их главное направление - выдача кредитов. Сейчас у банков появляется серьезная опасность - кредитный риск. Он зависит от вероятности исполнения заемщиком всех обязательств соглашения по объемам и срокам. Величина вероятности определяется способностью заёмщика погашать кредитные обязательства.

Например, человек, который взял кредит, должен его вернуть. Он делает это долями, а также платит определенный процент за пользование кредитом. Через оговоренный промежуток времени заемщик возвращает всю сумму, которую он брал в кредит и плату за его использование. Но существуют обстоятельства, при которых некоторые люди не могут выполнить все условия договора. В этом случае, банк с помощью судебного иска может наложить взыскание и компенсировать потери. Однако, банки главной задачей ставят выдачу кредитов и извлечение из этого прибыли, а не наложение штрафов. Поэтому для банков будет разумнее выдавать кредиты не в любом случае, а когда он может быть уверен, что ссуда будет возвращена точно в срок и с процентами.

Возникает случайная величина - возвращен кредит или нет. Для определения надежен ли кредитуемый, или нет, банковская организация анализирует общую характеристику, личные доходы, собственный капитал, экономическую ситуацию в целом. Сюда так же можно отнести кредитовую историю заемщика, процент людей, возвративших денежные средства в установленный срок того социального статуса, к которому относится заемщик и тому подобное. Анализ производится методами теории вероятностей и математической статистики, то есть вычисление вероятности, вычисление среднего, дисперсии и т.д.

Несмотря на это банк, как и любая коммерческая организация, своей главной задачей ставит получение прибыли, а не компенсацию, полученную с людей, не сумевших выплатить кредит, поэтому любой банковской структуре выгоднее выдавать кредиты лишь в тех ситуациях, когда существуют определенные гарантии выплаты всей кредитованной суммы.

Следовательно, появляется величина, являющаяся случайной, и характеризующая сможет ли человек погасить кредит? Для определения категории граждан, кому выдавать кредит, а кому нет, кредитная организация рассматривает и проверяет статистику. Анализируют процентное соотношение своевременно вернувших кредитов и всю кредиторскую историю в целом. Методами и способами математической статистики и теории вероятностей происходит анализ и оценка.

Рассмотрим задачу на определение кредитной ставки.

Кредитная организация N выдает кредит 1000000 рублей, на 365 дней (1 год). Вероятность не погашения ссуды 1%. Какой размер процентной ставки необходимо установить, чтобы получить прибыль?

Процентную ставку обозначим p (100р%). Доход кредитной организации - случайной величиной, потому что заёмщику необходимо вернуть кредит вместе с процентами, при этом он может его не возвратить. Составим закон распределения:

р	-1
0,99	0,01

р– это ситуации возвращения кредита с процентами, так что банк получает прибыль р млн руб. Вероятность возвращения 99%. 1% невозврата , когда банк теряет 1000000 рублей, обозначаем как доход равный -1. Найдем математическое ожидание: 0,99р-0,01( при выдаче большого количества кредитов математическое ожидание равно среднему). Тогда, решив неравенство 0,99p-0,01>0, мы придем к тому, что, р>1/99 следовательно, ставка процента по кредиту должна быть выше чем 1 % (100/99).

Главной опасностью при выдачи кредита является вероятность того, что заёмщик не сможет своевременно погасить свои обязательства, или вернуть их не в полном размере, или не возвратить полностью.

Ликвидный и процентный риск зависят от кредитного. Это объясняется, прежде всего, тем, что главной причиной упадка и кризиса ликвидности является чрезвычайно высокий уровень кредитного риска, который проявляется в том, что большие суммы кредитов не погашаются. Договоры о ссудах не обеспечивают больших доходов, поскольку заемщики не возвращают больше, чем указано в договоре, зачастую кредитуемые возвращают меньше, чем было закреплено в договоре. Частично возвращенная сумма или долг при погашении ведут к уменьшению дохода банка и кредитному риску.

Рассмотрим еще одну ситуацию.

Пусть банковская организация Q привлекла сумму объемом 60 ден. ед., сроком хранения 0,2 года (73 дня), ставка процента годовых – 30% и внес в полном размере в кредит сроком погашения 0,2 года и процентной ставкой 50% годовых. Чистый доход, который получит банк за 73 дня (0,2 года) при совершении этой депозитно-кредитной операции и при кредитном риске равном 0, получится:

ден. ед.

Предположим – вероятность не погашения кредита 20%, тогда сумма прибыли, с учетом возникшего кредитного риска составит:

ден. ед.

Из полученных вычислений следует вывод, что при уровне кредитного риска 20% доход снижается. Поэтому для возмещения убытка в прибыли, банковской организации необходимо повысить кредитную ставку процента.

Банк по своей сущности считается одним из важнейших и надежнейших институтов в мире, являющимся основу стабильной и развитой системы экономики.

В настоящее время существует неспокойная экономическая и правовая среда банковского института, при которой банкам необходимо не только сохранять, но и увеличивать вложенные суммы вкладчиков самим из-за не имения государственных субсидий и поддержки.

Кредитные операции – фундамент банковской системы. Именно они становятся главной составляющей банковской прибыли.

В современных условиях рыночной экономики, в ситуации связанной с экономическими рисками максимальную прибыль получает умеющий рассчитать, заметить и распознать кредитные риски, спрогнозировать их и минимизировать. Это главная причина успешности банка в кредитно-денежной политике. Если банк, анализирует все статистические денежные характеристики клиента, способен не только охарактеризовать кредитоплатежность фирмы, но и помочь в активизации резервов бизнеса и как следствие, стать более надежным заёмщиком.

Список используемой литературы.

1. Бондаренко В.А., Цыплакова О.Н., Родина Е.В. Использование компьютерных математических систем в обучении математике. /В сборнике: Информационные системы и технологии как фактор развития экономики региона 2013. С. 46-50.

2. Гулай Т.А., Долгополова А.Ф., Литвин Д.Б., Донец З.Г. Экономико-математическое моделирование факторов экономического анализа посредством метода линейного программирования /Сборник: Аграрная наука, творчество, рост. Ставрополь. 2014. С.329-332.

3. Коннова Д.А., Леликова Е.И., Мелешко С.В. Взаимодействие математики с экономикой //

Современные наукоемкие технологии. 2014. № 5-2. С. 159-161.

4. Мамаев И.И., Бондаренко В.А., Шибаев В.П. Теория вероятностей и математическая статистика в аграрном вузе./В сборнике:Финансово-экономические проблемы развития региона и учетно-аналитические аспекты функционирования предпринимательских структур Сборник научных трудов по материалам Ежегодной 77-й научно-практической конференции ФГБОУ ВПО "Ставропольский государственный аграрный университет" "Аграрная наука – Северо-Кавказскому федеральному округу". 2013. С. 478-482.

5. Мелешко С.В., Невидомская И.А., Донец З.Г. Организация самостоятельной работы студентов при решении задач теории вероятностей./В сборнике:Финансово-экономические проблемы развития региона и учетно-аналитические аспекты функционирования предпринимательских структур Сборник научных трудов по материалам Ежегодной 77-й научно-практической конференции ФГБОУ ВПО "Ставропольский государственный аграрный университет" "Аграрная наука – Северо-Кавказскому федеральному округу". 2013. С. 486-489.

6. Морозова О.В., Долгополова А.Ф., Тынянко Н.Н., Долгих Е.В., Крон Р.В., Попова С.В., Смирнова Н.Б., Демчук А.А. Математическая статистика для экономических специальностей на базе EXCEL (практикум) // Международный журнал экспериментального образования. 2009.№S4. С. 21.

Код для цитирования: Скопировать