Оптимізація платежів за боргом (optimization of debt payments) – процес реструктуризації позичальником поточних та майбутніх платежів за боргами з метою визначення та побудови найбільш раціональної структури майбутніх позик та погашень.
На першому етапі оптимізації платежів за боргом позичальник аналізує свою кредитну історію. Ефективність використання тих чи інших методів аналізу багато в чому визначається не лише принципами, можливостями та обмеженнями обраних процедур, а й станом фінансового ринку, а також економіки загалом. Детальний аналіз динаміки ринку дозволяє позичальнику у багатьох випадках побудувати достовірний прогноз боргової картини та з найбільшою ефективністю реструктурувати свій борг.
Для аналізу тимчасової динаміки на «ізольованому» ринку застосовують аналіз періодичності часового ряду, заснований на методах автокореляційного та спектрального аналізу, та побудова інтерполяційних трендів.
На основі історичної інформації про функціонування ринку для відображення тенденції його розвитку будують довгострокові та короткострокові інтерполяційні тренди. Ступінь стійкості ринку в часі оцінюється за відхиленнями фактичних значень показників ринку від основної тенденції, що характеризується трендом, та вимірюється показником варіації – коефіцієнтом апроксимації.
Методи згладжування і фільтрації часових рядів дозволяють виключити з розгляду діапазон частот, що не становить інтересу для дослідження. За допомогою методів апроксимації серед деякого класу функцій знаходять найкраще наближення для явища, що вивчається, за допомогою методів екстраполяції в рамках обраної моделі явища будують прогноз його подальшого розвитку.
«Евристичні» методи аналізу динаміки дозволяють проводити порівняльне дослідження деяких ситуацій, що часто повторюються. Наприклад, класифікуючи попередньо відомі графіки зміни прибутковості фінансового інструменту або агрегованої прибутковості ринку за короткий інтервал часу за зовнішнім виглядом (S-подібні, V-подібні та U-подібні моделі тощо), експерт оцінює короткострокову тенденцію руху подібного показника, що вивчається. графічного зображення його реальної та модельної динаміки з моделями (один із найвідоміших методів такого типу – метод «японських свічок», що використовується в технічному аналізі).
При дослідженні стійкості динаміки часового ряду показника доходності використовують багатофакторний аналіз. Після чіткої класифікації та відбору найбільш суттєвих факторів, що впливають на досліджуваний показник, або застосовують кореляційно-регресійний аналіз, або будують багатофункціональні та багатофакторні економіко-математичні моделі, для вирішення яких зазвичай використовуються нейронні мережі.
Оскільки фінансовий ринок можна розглядати як відносно замкнуту систему, яка включає показники різних фінансових інструментів, їх взаємозв’язки, макроекономічні характеристики і т.д., фінансову ситуацію можна описувати вектором в багатовимірному просторі ознак. Компоненти цього n-мірного вектора містять інформацію про фінансові інструменти, їх взаємозв’язки, будь-які непрямі дані. Як інформація можуть виступати будь-які показники економічного та неекономічного характеру (що піддаються формалізації), наприклад, ймовірності появи тих чи інших змін показників фінансового ринку.
При такому описі сценарії фінансових ситуацій можна розбити на класи, кожен з яких характеризує певний стан параметра фінансового інструменту (наприклад, класи зростання і падіння обраного боргового інструменту).
Процедуру класифікації ситуації можна проводити у різний спосіб. Найбільш перспективними є покоординатні ієрархічні класифікатори. Використання послідовної процедури класифікації замість разової, як правило, забезпечує більшу гнучкість за менших обчислювальних витрат.
Сувора постановка завдання побудови оптимального послідовного класифікатора, що використовує кожному рівні оптимальну сукупність показників фінансових інструментів як ознак (при обмеження їх кількість, і навіть на число вузлів вирішального дерева) призводить до використання методів динамічного програмування і багатовимірних умовних щільностей розподілу векторів ознак класів ситуацій.
Серед можливих спрощень цього підходу найбільшу увагу привертають методи побудови шматково-лінійних послідовних класифікаторів. Зокрема, найбільш просто будується алгоритм покоординатного класифікатора, що використовує на кожному етапі лише одну ознаку ситуації, що робить його досить компактним та швидкодіючим. Можливе створення покоординатних класифікаторів, що використовують функції втрат, непараметричні, статистичні критерії, а також теоретико-інформаційні підходи, які давно й успішно застосовуються при моделюванні складних систем обробки сигналів як для селекції ознак (навчання систем розпізнавання), так і для синтезу оцінки інформативності ознак з процедурою побудови покоординатного класифікатора.
На другому етапі позичальник, ґрунтуючись на аналітичному висновку, займається «редагуванням» макро- та мікроекономічних показників (залежно від рівня позичальника). Як правило, моделі динаміки зміни ознак, руху вектора ознак дозволяють сформулювати кілька основних сценаріїв розвитку боргової картини, серед яких позичальник обирає найбільш вдалий для нього варіант і розробляє стратегію подальшої поведінки на борговому ринку. Зокрема, реструктуризація платежів може полягати як у поступовій зміні показників кредитно-грошової політики (якщо позичальник – державна структура), так і у структуруванні самого боргу шляхом, наприклад, зміни його виду (кредит – облігація, борг – актив), терміновості (коротка позиція – довга позиція), забезпеченості (надання забезпечення чи збільшення його вартості) тощо.
