Оптимизация платежей по долгу

Оптимизация платежей по долгу (optimization of debt payments) – процесс реструктуризации заемщиком текущих и будущих платежей по долгам с целью определения и построения наиболее рациональной структуры будущих займов и погашений.

На первом этапе оптимизации платежей по долгу заемщик анализирует свою кредитную историю. Эффективность использования тех или иных методов анализа во многом определяется не только принципами, возможностями и ограничениями выбранных процедур, но и состоянием финансового рынка, а также экономики в целом. Детальный анализ динамики рынка позволяет заемщику во многих случаях построить достоверный прогноз долговой картины и с наибольшей эффективностью реструктурировать свой долг.

Для анализа временной динамики на «изолированном» рынке применяют анализ периодичности временного ряда, основанный на методах автокорреляционного и спектрального анализа, и построение интерполяционных трендов.

На основе исторической информации о функционировании рынка для отражения тенденции его развития строят долгосрочные и краткосрочные интерполяционные тренды. Степень устойчивости рынка во времени оценивается по отклонениям фактических значений показателей рынка от основной тенденции, характеризуемой трендом, и измеряется показателем вариации – коэффициентом аппроксимации.

Методы сглаживания и фильтрации временных рядов позволяют исключить из рассмотрения диапазон частот, не представляющий интереса для проводимого исследования. С помощью методов аппроксимации среди некоторого класса функций находят наилучшее приближение для изучаемого явления, с помощью методов экстраполяции в рамках выбранной модели явления строят прогноз его дальнейшего развития.

«Эвристические» методы анализа динамики позволяют проводить сравнительное исследование некоторых часто повторяющихся ситуаций. Например, классифицируя предварительно известные графики изменения доходности финансового инструмента или агрегированной доходности рынка за короткий интервал времени по внешнему виду (S-образные, V-образные и U-образные модели и т.д.), эксперт оценивает краткосрочную тенденцию движения изучаемого показателя по сходству графического изображения его реальной и модельной динамики с моделями (один из наиболее известных методов такого типа – метод «японских свечек», используемый в техническом анализе).

При исследовании устойчивости динамики временного ряда показателя доходности используют многофакторный анализ. После четкой классификации и отбора наиболее существенных факторов, воздействующих на исследуемый показатель, либо применяют корреляционно-регрессионный анализ, либо строят многофункциональные и многофакторные экономико-математические модели, для решения которых, как правило, используются нейронные сети.

Поскольку финансовый рынок можно рассматривать как относительно замкнутую систему, которая включает в себя показатели различных финансовых инструментов, их взаимосвязи, макроэкономические характеристики и т.д., финансовую ситуацию можно описывать вектором в многомерном пространстве признаков. Компоненты этого n-мерного вектора содержат информацию о финансовых инструментах, их взаимосвязях, какие-либо косвенные данные. В качестве информации могут выступать любые показатели экономического и неэкономического характера (поддающиеся формализации), например, вероятности появления тех или иных изменений показателей финансового рынка.

При таком описании сценарии финансовых ситуаций можно разбить на классы, каждый из которых характеризует определенное состояние параметра рассматриваемого финансового инструмента (например, классы роста и падения выбранного долгового инструмента).

Процедуру классификации ситуации можно проводить различными методами. Наиболее перспективными представляются покоординатные иерархические классификаторы. Использование последовательной процедуры классификации вместо разовой, как правило, обеспечивает большую гибкость при меньших вычислительных затратах.

Строгая постановка задачи построения оптимального последовательного классификатора, использующего на каждом уровне оптимальную совокупность показателей финансовых инструментов как признаков (при ограничении на их число, а также на число узлов решающего дерева) приводит к использованию методов динамического программирования и многомерных условных плотностей распределения векторов признаков классов ситуаций.

Среди возможных упрощений этого подхода наибольшее внимание привлекают методы построения кусочно-линейных последовательных классификаторов. В частности, наиболее просто строится алгоритм покоординатного классификатора, использующего на каждом этапе только один признак ситуации, что делает его достаточно компактным и быстродействующим. Возможно создание покоординатных классификаторов, использующих функции потерь, непараметрические, статистические критерии, а также теоретико-информационные подходы, давно и успешно применяющиеся при моделировании сложных систем обработки сигналов как для селекции признаков (обучения систем распознавания), так и для синтеза оценки информативности признаков с процедурой построения покоординатного классификатора.

На втором этапе заемщик, основываясь на аналитическом заключении, занимается «редактированием» макро- и микроэкономических показателей (в зависимости от уровня заемщика). Как правило, модели динамики изменения признаков, движения вектора признаков позволяют сформулировать несколько основных сценариев развития долговой картины, среди которых заемщик выбирает наиболее подходящий для него вариант и разрабатывает стратегию дальнейшего поведения на долговом рынке. В частности, реструктуризация платежей может заключаться как в постепенном изменении показателей кредитно-денежной политики (если заемщик – государственная структура), так и в структурировании самого долга путем, например, изменения его вида (кредит – облигация, долг – актив), срочности (короткая позиция – длинная позиция), обеспеченности (предоставление обеспечения или увеличение его стоимости) и т.п.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

четыре × 2 =