Оптимизация кредитного портфеля банка с учетом рыночного риска на основе метода множителей Лагранжа

Автор(ы): Гераськин М.И., Иванова М.В.

Выпуск: 110

Рубрика: Управление в социально-экономических системах

Год: 2024

Библиография: Гераськин М.И., Иванова М.В. Оптимизация кредитного портфеля банка с учетом рыночного риска на основе метода множителей Лагранжа // Управление большими системами. Выпуск 110. М.: ИПУ РАН, 2024. С.211-234. DOI: https://doi.org/10.25728/ubs.2024.110.8

Дата опубликования: 31.07.2024

Ключевые слова: банковский кредит, оптимизация, функция Лагранжа, кредитный портфель, ипотечный кредит, автомобильный кредит, потребительский кредит

Аннотация: Рассматривается проблема формирования оптимального портфеля кредитов коммерческого банка. Предметом исследования является механизм формирования прибыли банка за счет кредитования физических лиц. Актуальность темы исследования обусловлена тем, что в текущее время в условиях увеличивающейся конкуренции на рынке финансовых услуг одной из актуальных задач банков является оптимизация кредитных портфелей. Один из способов решения этой задачи – разработка математической модели, которая позволит эффективно управлять кредитным портфелем и оптимизировать финансовые риски. Разработана оптимизационная модель и также проанализированы статистические данные, на основе которых составляются регрессионные модели, анализируются ограничения, учитываемые в модели. Предложены условия оптимизации кредитного портфеля банка, позволяющие максимизировать прибыль банка. Оптимизационные модели позволяют выбрать такие доли видов кредитования, которые максимизируют совокупную прибыль банка от кредитования физических лиц. Также определен комплекс условий оптимального кредитного портфеля, обеспечивающий ограничение на риск волатильности процентных ставок, который является одним из видов рыночного риска. Приведены результаты численных экспериментов на примере банка ПАО «ВТБ», показывающие экономический эффект от предложенных разработок. Полученные результаты и разработанные модели оптимизации кредитного портфеля могут применяться для планирования банками своей деятельности. Выполненное исследование расширяет научные рамки понимания значимости применения процессов оптимизации при составлении кредитного портфеля банками.

Author(s): Geraskin M., Ivanova M.

Article title: Optimization of the bank's loan portfolio taken into account of market risk based on the Lagrange multipliers method

Issue: 110

Year: 2024

Keywords: bank loan, optimization, Lagrange function, loan portfolio, mortgage loan, car loan, consumer loan

Abstract: The article considers the problem of forming an optimal portfolio of commercial bank loans. The subject of the study is the mechanism of bank profit formation through lending to individuals. The relevance of the research topic is due to the fact that at present, in the conditions of increasing competition in the financial services market, one of the urgent tasks of banks is the optimization of loan portfolios. One of the ways to solve this problem is to develop a mathematical model that will allow effectively managing the loan portfolio and optimizing financial risks. An optimization model has been developed and statistical data have been analyzed, on the basis of which regression models are compiled, and the limitations taken into account in the model have been analyzed. The conditions for optimizing the bank's loan portfolio are proposed, allowing for maximizing the bank's profit. Optimization models allow choosing such shares of lending types that maximize the bank's total profit from lending to individuals. A set of conditions for the optimal loan portfolio has also been determined, providing a limit on the risk of interest rate volatility, which is one of the types of market risk. The results of numerical experiments on the example of PAO VTB Bank are presented, showing the economic effect of the proposed developments. The obtained results and the developed models of loan portfolio optimization can be used for planning of the banks' activities. The conducted research expands the scientific framework of understanding the importance of applying optimization processes in compiling the loan portfolio by banks.