Geum.ru
Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Динамическое моделирование деятельности кредитной организации по производству банковских услуг тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Лялина, Евгения Вадимовна
Место защиты Ижевск
Год 2007
Шифр ВАК РФ 08.00.13
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Динамическое моделирование деятельности кредитной организации по производству банковских услуг"

На правах рукописи

ЛЯЛИНА Евгения Вадимовна

УДК 336 6(043) + 339 138

ДИНАМИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ КРЕДИТНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ ПО ПРОИЗВОДСТВУ БАНКОВСКИХ УСЛУГ

Специальности

08 00 13 - Математические и инструментальные методы экономики, 08 00 05 Ч Экономика и управление народным хозяйством (.маркетинг)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических

ООЗОВ52ВВ

Ижевск - 2007

003065266

Работа выпонена в ГОУ ВПО Ижевский государственный технический университет (ИжГТУ) и ОАО Фондсервисбанк.

Научные руководители'

заслуженный деятель науки Удмуртской Республики, доктор физико-математических наук, профессор Тененев В.А. (ИжГТУ),

доктор экономических наук, президент ОАО Фондсервисбанк ВоловникА.Д. (г Москва)

Официальные оппоненты

доктор экономических наук, профессор Догова Е.В.

(ГОУ ВПО Пермский государственный технический университет, г Пермь),

доктор экономических наук, профессор СемеркоеаЛ.Н. (ГОУ ВПО Пензенский государственный университет, г Пенза)

Ведущая организация ГОУ ВПО Уральский государственный экономический университет (г Екатеринбург).

Защита состоится 3 октября 2007 года в 10 00 часов на заседании диссертационного совета Д 212 065 05 ИжГТУ по адресу 426069, г Ижевск, ул Студенческая ,7, ауд 1-4

Отзыв на автореферат, заверенный гербовой печатью, просим выслать по указанному адресу

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ИжГТУ С авторефератом можно ознакомиться на официальном сайте ИжГТУ www istu ru

Автореферат разослан 3 сентября 2007 г

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук, профессор

О.М. Перминова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. В условиях усиления конкурентной борьбы в современных условиях российского рынка важным является сохранение и расширение клиентской базы Для этого необходима ориентация банков на расширенное обслуживание физических лиц с учетом индивидуального подхода, повышение качества услуг и их привлекательности для клиентов Устойчивое положение на рынке банковских услуг достигается за счет внедрения современных технических средств, банковских технологий, совершенствования системы управления персоналом, повышения квалификации сотрудников, улучшения имиджа банка

Современная экономика развитых стран характеризуется очень высокими темпами развития информационных технологий Деятельность кредитных организаций, определяющая производство банковского продукта, как ни какая другая сфера экономической деятельности, связана с применением и потреблением информационных ресурсов. Эффективность функционирования экономической системы по производству банковского продукта в значительной степени определяется информационной поддержкой, квалификацией персонала и организаторскими способностями менеджеров высшего звена, применением современных методов анализа и управления, т е всем тем, что принято называть интелектуальным капиталом Интелектуальные производительные силы имеют основополагающее влияние на процесс производства банковского продукта Разработка методов количественной оценки влияния интелектуальных факторов на деятельность и создание моделей систем управления интелектуальным капиталом является важной и актуальной задачей

Для эффективного управления деятельностью кредитной организации необходимо применение системного подхода, при котором экономическая система - банк моделируется совокупностью структурных элементов, таких как система маркетинга, система управления интелектуальным капиталом, система менеджмент Создание таких моделей, позволяющих получать количественный отклик как на действия руководства банка, так и на изменение внешних экономических и политических условий, представляет собой сложную и актуальную задачу Перспективньм направлением в области системного моделирования динамических экономических систем является применением интелектуальных агоритмов обработки информации и извлечения знаний из данных

Объектом исследования являются кредитные организации российской финансовой системы, составляющие основу финансовой системы современной России

Предметом исследования являются маркетинговая деятельность банка с учетом нечеткой модели поведения потребителя банковских услуг, модели прогнозирования производства банковских услуг

Область исследования: разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, способов оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений

Цель исследования состоит в получении научно-обоснованных экономических решений, направленных на организацию производства банковского продукта путем построения динамических моделей на основе математической теории интелектуальных систем, что будет способствовать повышению эффективности использования банковских финансовых ресурсов, активизации инвестиционной деятельности финансово-кредитных учреждений при одновременном снижении рисков утери их капиталов

Для достижения поставленной цели требуется решить следующие задачи1

- дать формализованное представление системы маркетинговых исследований, включающую модель поведения потребителя банковских услуг,

- разработать методику оценки динамики депозитов физических лиц по результатам прошлых и текущих кассовых операций,

- создать динамическую модель производства банковского продукта с учетом интелектуального капитала, адаптирующуюся к особенностям кредитных организаций,

- осуществить процесс 8\\ЮТ-анализа деятельности банка с помощью обобщенной системы нечеткого логического вывода,

- предложить модель банковской деятельности на основе применения нечетких причинно-следственных сетей

Методы исследования В работе применялись теоретические методы и методоло1 ические исследования в экономике, нормативные и законодательные акты Российской Федерации. Для обработки информации и получения количественных результатов использовались методы извлечения знаний из данных, теория нечетких множеств, теория оптимального управления.

Достоверность и обоснованность полученных в работе результатов и выводов подтверждается сопоставительным анализом разработанных и существующих математических моделей и методов, использованием фактических данных, содержащихся в документах бухгатерской отчетности

Математические модели и методы, применяющиеся в диссертационной работе, основаны на теории дифференциальных уравнений, на теории оптимального управления, теории вероятностей, теории исследования операций и теории нечетких множеств

Научная новизна проведенного исследования заключается в следующем

- разработана модель поведения потребителя банковских услуг в виде нечеткой причинно-следственной сети, которая входит в качестве структурного элемента в систему маркетинга банка Модель поведения содержит три группы элементов мотивы, побуждающие клиента к приобретению банковских услуг, которые имеют направленные связи с элементом луровень потребности, определяя его значение на основе нечеткого вывода, внешние факторы, которые связаны с мотивами, оказывая на них определенное влияние, источники информации, связанные с набором продуктов и имеющие в качестве выхода элемент луровень информации,

- на основе нейронных сетей построена методика продожения временных рядов, позволяющая прогнозировать динамику вкладов населения и изменение внешних экономических факторов, для обеспечения маркетинговых ис-

следований, непосредственно влияющих на кредитный потенциал банка и на показатели его устойчивости Предложенная методика восстановления зависимости временного ряда с последующим его продожением на основе ней-росетевой модели можно применять для оценки других финансовых показателей, применяющихся в маркетинговых исследованиях курс валют, стоимость акций и других ценных бумаг, процентная ставка и т д,

- разработана нечеткая модель производства банковского продукта, связывающая характеристики трудовых, информационных и материальных ресурсов с показателями финансовой деятельности банка, к которым относятся объем привлеченных средств (депозиты физических лиц), объем депозитов юридических лиц, собственные средства (капитал), прибыль банка,

- поскольку банк характеризуется высокой степенью неопределенности использованы методы нечетких множеств для решения задачи управления сложной недетерминированной системой управления банком, которая представлена в виде нечеткой сети,

- решена задача идентификации нечеткой модели производства банковского продукта при заданных экспертами параметрах нечетких правил, состоящая в нахождении коэффициентов связей нечеткой сети, обеспечивающих заданное поведение выходных характеристик В качестве выходной переменной выбран кредитный потенциал банка, а в качестве фактических данных применялись данные бухгатерской отчетности,

- построено нечеткое представление 8\ЮТ-анализа, применяющегося при стратегическом планировании банковской деятельности, при котором связи между типовыми состояниями каждой пары элементов заданы нечеткими переменными, а отношения причинности между каждой парой элементов из множества связей представлены в виде ориентированного графа Основой для проведения операции нечеткого логического вывода был принят вид связей между элементами нечеткой системы, содержащей правила, названия термов и функции принадлежности термов,

- проведены расчеты сценариев развития коммерческого банка, позволяющие оценить его устойчивость к изменению внешних условий, при этом для создания модели банковской деятельности определены основные переменные системы в соответствии с основными приоритетами развития и финансовыми показателями банка Все величины отнесены к объему суммарных активов на начало 2003 года Затем по обученной модели сделан прогноз на 1 5 года (6 кварталов) Основной сценарий развития соответствует прогнозным значениям внешних факторов, полученных методом продожения временных рядов

Практическая полезность исследования заключается в возможности применения разработанных методов для оптимизации управления банковской деятельностью На основе формулировок общих целей и задач маркетинга дано формализованное представление системы маркетинговых исследований, позволяющее встроить ее в общую систему управления банком Разработана методика прогнозирования ежедневного поведения депозитов физических лиц на основе нейросетевой модели Созданная методика продожения временных рядов позволяет оценивать будущие изменения величины депозитов физических лиц

и внешних экономических факторов Нечеткое моделирование позволяет реализовать сущность З'ЭД'ОТ-анализа превращение собственных слабостей в силу и устранение внешних угроз за счет собственных возможностей На основе разработанных моделей проведены расчеты сценариев развития коммерческого банка, показавшие его высокую устойчивость к изменению внешних условий На основе комплексных исследований сделан прогноз о том, что ожидаемый прирост активов на потора года составит от 32 до 50%

Апробация результатов исследования. Основные положения и результаты диссертации докладывались и обсуждались на Ломоносовских чтениях в МГУ (Москва, 2004-2005), 33 Международных конференциях Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе и Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникациях и бизнесе (Украина, Крым, Ята-Гурзуф, 2006 и 2007), V Всероссийской научно-практической конференции Проблемы и перспективы российской экономики (Пенза, 2006), IV Международной научно-практической конференции Теория и практика антикризисного менеджмента (Пенза, 2006), XVII Международной научно-технической конференции Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании (Пенза, 2006), Седьмой Международной научно-технической конференции Искусственный ивтелект-2006 (Таганрог, 2006), Второй Международной научной молодежной школы Нейроинформатика и системы ассоциативной памяти (Таганрог, 2006)

Реализация работы в производственных условиях. Положения, разработки и рекомендации диссертационной работы внедрены в ОАО Фондсер-висбанк

Публикации. По теме диссертации опубликовано 21 работа общим объемом 10,56 п л , в том числе 6 единолично Автор имеет 6 научных трудов в изданиях, выпускаемых в РФ и рекомендуемых ВАКом для публикации основных результатов диссертаций

Структура диссертационной работы определяется общими замыслом и логикой проведения исследований Диссертация содержит введение, 4 главы и заключение, изложенные на 135 с. машинописного текста В работу включены рис. 44, табл 7, список литературы из 122 наименования.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Введение содержит обоснование актуальности темы, формулировку цели и задач работы, основные положения, выносимые на защиту, и определяет содержание и методы выпонения работы.

В первой главе дано системное представление маркетинговой деятельности банка при стратегическом планировании Сформулированы общие цели и задачи системы маркетинговых исследований Построена модель поведения покупателя банковских услуг

Во второй главе дан анализ методическою обеспечения сис1емы маркетинговых исследований Рассмотрены методы кластеризации и снижения размерности системы данных Проведен анализ временной зависимости депозитов на основе методов анализа временных рядов и нейросетевых моделей

В третьей главе изложен подход к нечеткому моделированию банковской деятельности Описана математическая модель производства банковского продукта Изложен метод обучения нечеткой сети, моделирующей банковскую деятельность

Четвертая глава содержит описание модели жизненного цикла банковского продукта Проведено моделирование 8ЭДОТ-стратегий нечеткой системой Рассмотрены внешние и внутренние факторы, влияющие на развитие банка с прогнозом динамики внешних факторов Дано описание переменных модели и структуры системы Проведен анализ сценариев банковской деятельности

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

1. Системное представление маркетинговой деятельности банка с учетом нечеткой модели поведения потребителя банковских услуг.

Покупательское поведение зависит от факторов маркетинга (продукт, цена, система распространения, комплекс стимулирования), факторов среды (экономические, политические, технологические, социальные, правовые, природные, культурные) и личностных факторов Если покупатель осознал потребность в каких-либо товарах, то он начинает собирать информацию о возможных товарах и продавцах Кредитная организация дает информацию либо непосредственно через рекламу и общественные источники (СМИ) либо через знакомых и родственников потребителя, уже пользующихся услугами данного банка

Покупатель анализирует информацию и в результате имеющихся мотивов делает выбор набора банковских услуг После получения услуг потребитель дает оценку, насколько поно удовлетворены его потребности.

При моделировании сложных систем желательно получение количественного результата реакции системы на изменение входных переменных. Одним из направлений моделирования является применение нечетких когнитивных карт, нечетких сетей Петри

Поведение покупателей, в том числе и потребителей банковских услуг, характеризуется высокой степенью неопределенности Поэтому целесообразно использовать методы нечетких множеств, лежащие в основе многих экспертных систем Моделируемая система представляется в виде причинно-следственной сети Взаимодействия между элементами системы представляются в виде нечетких правил. Построенная сеть может функционировать в нескольких режимах-

1 Имеется достаточное количество данных, связывающих входные и выходные параметры системы (сети) В этом случае количественные параметры, определяющие функции принадлежности, находятся в процессе обучения сети

2 Режим экспертной системы При недостаточном количестве данных эксперты устанавливают меры условия и следствия, а также формулируют правила в виде нечетких высказываний

3 Смешанный режим Часть параметров системы устанавливают экспер-

ты, другая часть определяется набором данных

Количественный результат взаимодействия между элементами определяется на основе нечеткого вывода В режиме экспертной системы и в смешанном режиме наиболее предпочтительным является нечеткий логический вывод по Мамдани

Функционирование системы в направлении от входа к выходу определяется зависимостью

= Ж(Х,\),

где XV - параметры системы, а внешние факторы включены в вектор X

Для построения модели поведения выделим первую группу элементов Ч мотивы (рис 1), побуждающие клиента к приобретению банковских услуг. Обозначим переменные этой группы М,Д! = \,Ым,1=1,Ы, где Ым - количество мотивов, n - количество продуктов (услуг) на рынке Эти элементы имеют направленные связи с элементом луровень потребности, определяя его значение на основе нечеткого вывода Результат логического суммирования пропускается через функцию активации вида <р(и) = ехр(-/и),

где величина е имеет смысл лэнергии активации Функция активации имеет пороговый характер (чем меньше е, тем ниже порог)

Вторую группу элементов образуют внешние факторы Р{1,1 = \,ЫР,

I - Каждый фактор, также как и мотив, по разному влияет на покупателя в зависимости от типа рассматриваемого продукта Внешние факторы связаны с мотивами, оказывая на них определенное влияние

Третья группа элементов состоит из источников информации 8ь,к = , i ~ 1, n , связанных с набором продуктов и имеющих в качестве выхода элемент луровень информации Результат логического суммирования также проходит через функцию активации

Сигналы от элементов луровень потребности и луровень информации в виде весовых коэффициентов потребительской полезности обрабатываются элементом ланализ и выбор Обработка основывается на существующем в теории потребления предположении, что потребитель рационально расходует имеющиеся у него дохода ц в соответствиями с полезностью товараД и его

ценами рД1 = 1,Ы

товары источники

информации

Рис 1 Структура модели поведения

потребителя банковских услуг

Величина дохода q входит в число переменных системы Математическая модель выбора имеет вид

i/(x)-m ах (1)

при условии

где u (х) - функция предпочтения или полезности Возьмем функцию полезности в форме

У(х) = д(*,Г (3)

Для решения задачи выбора применим метод множителей Лагранжа Для этого вводится множитель X и определяется функция Лагранжа

Л(Х>Я) = Z Д (х, Г + Л <} - Е Р,Х,

1=1 V. i^i

Экстремум функции Л(х,2) max определяет решение задачи условной оптимизации (1,2)

Условия экстремума

п ПГт г,

Ч = 0, г = \,N, Ч = 0 8xt дЛ

Для функции полезности вида (3) получим

Решением данной системы уравнений является множитель Лагранжа

и количества приобретаемого продукта

МУ ' р!

Выходной реакцией данной сети является объем и номенклатура банковского продукта, характерная для потребителя, принадлежащего к одной из групп населения

Построенная модель входит в качестве структурного элемента в систему маркетинга банка (рис 2)

В этом случае появляется еще одна группа переменных - финансовые средства, выделяемые на проведение маркетинговой политики. Объемы выделяемых средств на рекламу, на информационное обеспечение, на улучшение качества услуг связываются с элементами Мь и . Выход из подсистемы поведения потребителя является обратной связью для управления распределением ресурсов банка

2. Методика анализа динамики вкладов населения и внешних экономических факторов.

В процессе проведения маркетинговых исследований, обеспечивающих принятие оптимальных стратегий развития банка, важную роль играет анализ временных рядов В маркетинговых исследованиях необходимо рассматривать динамику поведения кассовых операций, прогнозировать объем депозитов, непосредственно влияющих на кредитный потенциал банка и на показатели его устойчивости Характеристики временного ряда со временем меняются, колеблются, но волатильность не одинакова и может быть вызвана влиянием общих факторов, определяющих главное направление, основную тенденцию развития явления

Рассматривается зависимость общего вида.

где векторы х, = у],у = \,к,\1 ),_/ = !,г - влияющие факторы и условное стандартное отклонение, являющееся детерминированной функцией от прошлых значений цен, - ошибки модели в момент = 0,Л' Данную зависимость можно построит с применением нейросетевых моделей

Применительно к решению задачи продожения временного ряда нейронная сеть осуществляет нелинейное преобразование вектора х в вектор у

у = Ф(\,х),

где \У - матрица коэффициентов преобразования, определяемая в процессе обучения сети

Временной ряд или последовательность /Д1=0,N преобразуется в матрицу, состоящую из стобцов = 0,/?, с помощью сдвига по времени или лага длиной к

Рис 2 Модель поведения в структуре системы маркетинга банка

_/к-1 /ь ' /ы Последовательность временного ряда переведена в набор обучающих данных, содержащий п точек (х,}>У,] =0,р, где

С применением описанного агоритма определяется зависимость вида /(х;), на обучающей выборке из к точек В последующие моменты времени полученная зависимость используется для прогнозирования значений финансового показателя При гаком подходе процесс продожения временного ряда является не задачей экстраполяции, а задачей интерполирования, что дает устойчивые результаты

Зависимость для волапшьносш у1 = F(xl,vl) находится с применением полученного преобразования = /(х;) Строится последовательность

Затем эта последовательность преобразуется в двумерную матрицу, также как последовательность / Для построения зависимости вида у, - ^(хрУ,) используется входной вектор. ' 1 ^

Выходом является у-

Поступление денег на депозиты физических лиц и снятие денег со счетов клиентов является случайным процессом Учет данных денежных потоков осуществляется с установленным порядком для кассовых операций в коммерческом банке Восстановление и продожение временного ряда поступлений денег при лаге 5 показано на рис 3 График выдачи денег приведен на рис.4 Разность между приходом и расходом является суммой, поступающей на депозиты А(?()

Рассмотренный метод восстановления зависимости временного ряда с последующим его продожением на основе нейросетевой модели можно применять для оценки других финансовых показателей, применяющихся в маркетинговых исследованиях курс валют, стоимость акций и других ценных бумаг, процентная ставка и т д

Найденная зависимость / = / (х,) затем использовалась при прогнозировании волатильности V, =/?(х,,у;) Восстановленные и исходные значения

лисп с реи и представлены ira рис.5. Как следует из рис.5 величина дисперсии имеет выраженный колебательный характер и далека от постоянного значений.

Рис.З, Восстановление и продожение временного рщга поступлений денег при лаге 5

Рис.4. График выдачи деист

Рис 5 Восстановление временного ряда волатилышсти поступлений денег (лаг =5)

3. Нечеткая модель системы производства банковского продукта.

При описании сложных систем, к которым относится и банк, характеризующихся высокой степенью неопределенности, целесообразно использовать методы нечетких множеств, лежащие в основе многих экспертных систем Для решения задачи управления сложной недетерминированной системой управленческий процесс представляется в виде нечеткой сети

Либо на основе обучения, либо на основе экспертных оценок формируется набор правил ЯГ] = \,И. Каждому правилу соответствуют функции принадлежности условия и следствия Правила, содержащие одинаковые следствия и относящиеся к одному и тому же взаимодействию, объединяются в одно с помощью логического суммирования

Количественный результат взаимодействия между элементами определяется на основе нечеткого вывода Представим нечеткое правило в виде А=$В Условие А в общем случае представлено в виде

г/0с, е А )АМВ (х, е AJ )АЫО. (хи е Ам )1кеп{у И В,) (4)

Если обозначить V = (ик),к- 1,К вектор входных воздействий, а У = (у1),1 = 1,Ь результирующий вектор, то функционирование системы в направлении от входа к выходу определяется зависимостью У = Р(и, \), где \ - параметры системы, включая и внешние факторы При наличии обратной связи в системе функциональная зависимость принимает рекуррентный вид.

У(г) = Г(и(Г-1),У(Г-1),\), (5)

где t - год развития системы. Данная модель позволяет имитировать поведение системы при варьировании величин компонент вектора и

В динамических системах оптимальное управление подразумевает выпонение какого-либо критерия качества. Это может быть критерий - функционал вида

J= j>(x,u)<#

Рис б Структурная схема рассматриваемой системы банка Задача состоит в выборе оптимального управления и = (мр ,мт), обеспечивающего J=$ ext при заданных ограничениях на область допустимых управлений Gj(u)<Q,j=l,g

В качестве показателей деятельности банка выступают объем привлеченных средств (депозиты физических лиц) (43), объем депозитов юридических лиц (44), собственные средства (капитал) (46), прибыль банка (47) Эти переменные являются выходными Y

Структурная схема рассматриваемой системы банка приведена на рисунке 6 На рисунке 6 кружки с номерами соответствуют элементам и переменным системы Стреки, соединяющие узлы - элементы, являются связями, соответствующими тому или иному действию Каждому действию соответствует набор нечетких правил вида (4)

Здесь переменные определяются по десятибальной шкале Значение переменной, соответствующей элементу с входящими связями, находится взвешенным суммированием по всем входящим связям zj - E,wvjj' где wu ' весо~

вые коэффициенты, определяющие вклад 1 -й связи в состояние ,)-го элемента

Пунктирными стреками на рисунке 6 обозначены обратные связи В рассматриваемой системе они означают выделение средств из прибыли на усиление какого-либо входного свойства Благодаря этим обратным связям модель системы приводится к виду (5) с динамическими свойствами Выходная переменная прибыль измеряется не в бальной шкале, а в относительных единицах (к объему привлеченных средств)

Для переменных, входящих в левую часть условия для обратной связи и измеряемых в количественной шкале, суммарная величина ук умножается на

коэффициент - ^^^ где суммирование проводится по всем обратным

связям к-го элемента

Параметры нечетких правил (4) и коэффициенты связей определяются либо в режиме обучения, либо в режиме лэкспертной системы Рассмотрим смешанный вариант параметры нечетких правил задают эксперты, а коэффициенты связей ^ вычисляются в процессе обучения нечеткой системы исходя из

заданного вида изменения выходных переменных.

Задача идентификации рассматриваемой модели, при заданных экспертами параметрах нечетких правил, состоит в нахождении коэффициентов связей обеспечивающих заданное поведение выходных характеристик В качестве выходной переменной берется кредитный по генциал банка У В качестве фактических данных (*) применялись данные бухгатерской отчетности Задача состоит в нахождении коэффициентов \У - из условия наименьшего отклонения зависимости У((), полученной в результате нечеткого логического вывода, от фактических значений У/ (г) Коэффициенты \ = уу^ вычисляются из условия минимума функционала.

г(\У)-!}(/)] йчш,

т е решается задача нахождения экстремума функции многих переменных При идентификации модели не всегда известны начальные значения входных переменных В этом случае значения входных переменных и(0) включаются в число неизвестных Х = находится минимум функции ^(Х) -шт

О 2 4 6 8 10 12 14 16

Рис 7 Кредитный потенциал банка

Основными проблемами при решении данной задачи численными методами являются выбор начального приближения и достижение глобального экстремума Эти проблемы порождаются сложным видом функции F/ X). Исследования показали, что для оптимизации многоэкстремальных функций следует применять генетические агоритмы Для обучения применяся вещественный генетический агоритм с допонительным обучением

Результаты восстановления заданной зависимости Y(t) представлены на рис. 7 Из данных, приведенных на рис.7, следует, что идентифицированная модель хорошо воспроизводит фактические данные. Проведенная насгройка коэффициентов связи позволяет давать прогноз на развитие данной экономической системы При условии вложения средств в рост интелектуального потенциала банка дожно происходить дальнейшее увеличение кредитного потенциала.

4. Моделирование SWOT-стратегий нечеткой системой

SWOT-анализ находит широкое применение при стратегическом планировании деятельности различного рода фирм и предприятий Суть SWOT - планирования заключается в разработке мероприятий по превращению слабых сторон в сильные в соответствии с ограниченными возможностями фирмы

Построение на объекте управления моделирующей системы позволяет рассматривать этапы SWOT-анализа, как управление системой Экономические системы характеризуются высокой степенью неопределенности Поэтому для их моделирования целесообразно применение нечетких методов

Будем рассматривать в качестве объекта планирования и управления экономическую систему - коммерческий банк в условиях конкуренции Банковская конкуренция проявляется в процессе соперничества коммерческих банков и других кредитных организаций с целью обеспечения устойчивого положения на рынке банковских услуг Оценка конкурентоспособности требует информац ии об уровне обслуживания, о рекламной стратегии, о стратегаи развития конкурентов Конкурентоспособность складывается из качества банковского продукта, его цены и уровня обслуживания Эти свойства можно отнести к входным условиям для системы Факторы внешней среды также оказывают влияние на деятельность банка. К ним относятся экономические, политические, рыночные, научно-технические, правовые, демографические факторы Задача управления банком решается снижением влияния неконтролируемых факторов среды и выявлению возможностей влияния на них. Управление банком в условиях конкуренции дожно быть направлено к установлению лидерских позиций Интенсивный поиск рыночных ниш и хорошая рыночная известность приводят к большему разнообразию и широте географического рынка банковского продукта. Снижение уровня издержек и повышение качества обслуживания обеспечиваются наличием передовых информационных технологий, высокой квалификацией кадров, уровнем интелектуального капитала банка Имеющиеся финансовые ресурсы для поддержки развития необходимо распределять с максимальной эффективностью для увеличения темпов роста кредитного потенциала и прибыли

Деятельность банка характеризуется рядом показателей ресурсы банка, затраты банка, производительность банка, качество банковских услуг, интелек-

туальный потенциал банка Под ресурсами банка понимаются, объем депозитов, объем кредитных вложений, объем инвестиций; капитал (основной и допонительный), прибыль банка Производительность банка характеризуется- размерами совершаемых банком операций и услуг, данные о скорости оборота средств, сроки обработки документов, количество клиентов Затраты банка включают расходы на совершение операций, затраты на развитие материальных и интелектуальных показателей банка Качество банковского продукта подразумевает степень удовлетворения запросов клиентов по объему, структуре и качеству услуг, обеспечение сохранности конфиденциальной информации.

Показатели деятельности банка являются выходными переменными моделирующей системы Процесс SWOT- анализа можно представить в виде обобщенной системы нечеткого логического вывода Связи между типовыми состояниями каждой пары элементов задаются нечеткими переменными Отношения причинности между каждой парой элементов из множества связей формируются в виде ориентированного графа. Основой для проведения операции нечеткого логического вывода является вид связей между элементами нечеткой системы, содержащих правила, названия термов и функции принадлежности термов

При иерархическом представлении SWOT - анализа выделим следующие элементы

1 Конкурентоспособность.

1 1 Качество

1 2 Цена банковского продукта

1 3 Уровень обслуживания

1 4 Интелектуальный потенциал 2, Действие внешней среды.

2 1 Экономические факторы

2 2 Политические факторы

2 3 Рыночные факторы

2 4 Научно-технические факторы

2 5 Правовые факторы

2 6 Демографические факторы 3 Деятельность банка

3.1 Ресурсы банка

3 2 Затраты банка

3 3 Производительность банка При проведении SWOT - анализа необходимо осуществлять прогноз

Рис 8 Продожение временного ряда действия внешнего фактора

действия внешних факторов По имеющимся статистическим данным можно получить эту зависимость с применением нейронных сетей.

На рис 8 показана возможность продожения внешнего воздействия U(t) Количественный результат взаимодействия между элементами определя-

Усиление и ослабление действия какого-либо элемента определяется величинами коэффициентов w = определяющих вклад г-й связи в состояние у-го элемента. При решении задачи оптимального управления за счет выбора w и перераспределения ресурсов Ау реализуется основной принцип SWOT - анализа превращение собственных слабостей в силу и устранение внешних угроз за счет собственных возможностей

При задании условия достижения максимального интегрального кредитного потенциала получены значения коэффициентов w(Y), соответствующие усилению входных переменных w, - интелектуальный потенциал, w2 - качество банковского продукта, w3-уровень обслуживания (рис 9)

Как видим, основное внимание следует уделить качеству банковского продукта. Следующий по важности элемент - интелектуальный потенциал банка

5. Модели сценариев развития коммерческого банка.

Анализ банковской деятельности проведен на примере ОАО ФОН-ДСЕРВИСБАНК Для создания модели банковской деятельности определены основные переменные системы в соответствии с основными приоритетами развития и финансовыми показателями банка.

Элемент л1-Информационное обеспечение определяется следующими переменными

1 1 Модернизация программно-аппаратных средств локальных сетей и корпоративной сети передачи данных

1 2 Установка допонительных резервных линий. 1 3 Технологическое оснащение филиалов и отделений 1 4 Совершенствование программного обеспечения стратегического и финансового планирования, а также управления ликвидностью и доходностью 1 5 Мониторинг рисков

1 6 Методики оценки эффективности сделок с учетом факторов риска 1 7 Поддержание системы оценки финансового состояния банков - контрагентов

ется на основе нечеткого вывода F(/) = F(X,w, А>)

Рис 9 Изменение коэффициентов взанмодействия во времени

Рис 10 Связи между элементами системы

18 Методики анализа и система принятия решений.

Элементу л2-Кадровая политика соответствуют переменные

2 1 Повышение квалификации.

2 2 Планирование карьеры

2 3 Структурирование труда - расширение направлений деятельности и углубление профессиональных знаний

2 4 Адаптация персонала к изменяющимся условиям

2 5. Организация психологической помощи сотрудникам,

работающим в условиях повышенных рисков

Банковские услуги подразделяются на несколько составляющих 3 Обслуживание физических лиц 3 1 Зарплатные проекты 3 2. Срочные депозиты 3 3 Депозиты до востребования 3 4 Переводы лWestern Union и система Анелик 3 5 Банковские карты 3 6 Коммунальные услуги

3 7 Потребительское кредитование. 4. Расчеты.

4 1 Бюджетным финансирование предприятий ОПК. 4 2 Оптимизация встречных расчетов

4 3 Зачет взаимных обязательств между клиентами

4 4 Сопровождение внешнеэкономической деятельности клиентов

5 Кредитование клиентов- предприятий

5 1 Финансовая поддержка предприятий 5 2 Револьверные кредитные линии 5 3 Вексельные кредиты

5 4 Лизинговые проекты

6 Синдицированное кредитование

7 Внешнеторговые операции

7 1 Проведение технологического аудита. 7 2 Согласование с поставщиком условий поставки 7 3 Предконтрактная проработка платежных условий.

7 4 Поставка импортного оборудования

8 Межбанковское сотрудничество, операции на финансовых рынках 8.1 Расширение корреспондентской сети

8 2 Структуризация инвестиционного портфеля 9. Деятельность региональных подразделений

10 Качество обслуживания

11 Репутация банка

12 Догосрочные партнерские отношения

Рис 11 Исходные и рассчитанные результаты по объему средств клиентов

В качестве показателей деятельности банка выступают выходные переменные

14. Объем привлеченных средств физических лиц

15. Объем привлеченных средств

16 Собственные средства

17 Активы банка

В качестве внешних условий выступают следующие показатели;

18. Ставка рефинансирования ЦБ

19. Ставка ЦБ по кредитам предприятиям.

20 Ставка ЦБ по депозитам физических лиц

21 Объем ВВП

22 Доходы населения

Связи между элементами системы показаны на рис 10 Пунктиры соответствуют обратным связям. Первый ряд элементов соответствует входным переменным Для усиления действия этих элементов к ним направляются средства из собственных источников. Коэффициенты связей в нечеткой модели и начальные значения входных переменных подобраны в результате обучения причинно-следственной сети по данным бухгатерского баланса

Для обучения модели взяты данные квартальных бухгатерских балансов с

01 012003г по 01 07 06г (всего 14 точек) Все величины отнесены к объему суммарных активов на начало 2003 года. Затем по обученной модели делается прогноз на 15 года (6 кварталов) Основной сценарий развития соответствует прогнозным значениям внешних факторов, полученных методом продожения временных рядов

Рассчитанные и исходные результаты по объему средств клиентов приведены на рис 11 Основной сценарий развития соответствует прогнозным значениям внешних факторов, полученных методом продожения временных рядов Ожидается 30% прирост средств не кредитных организаций в течение года В качестве благоприятного и неблагоприятного сценариев рассматривались 25% отклонения в верхнюю и нижнюю сторону от прогнозируемых значений внешних факторов Благоприятный вариант дает 39% прироста средств клиентов При неблагоприятном варианте развития прирост равен 23 процентам

О 5 05 04

02 0 1 0 I

0 2 4 б 8 10 12 14 16 18 20

Рис 12 Динамика депозитов физических лиц

Динамика депозитов физических лиц показана на рис.12

1 5 1 0

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

Рис 13 Динамика активов банка

Объем депозитов физических лиц дожен увеличиться за год на 20% при ожидаемом варианте изменения внешних условий При благоприятном сцена-

о исходные данные

Ч восстановленные данные

Ч грогнозируемые +

+ прогноз (+) +

Ч рогноз (-) + ___ЧЧ

рии прирост депозитов составляет 38% При худшем варианте увеличения вкладов от населения может не произойти

Четвертой выходной характеристикой является объем активов Результаты расчетов приведены на рис. 1 Активы банка по номинальному сценарию дожны возрасти на 40% Менее благоприятный сценарий дает 32%, что также свидетельствует о достаточной устойчивости ОАО ФОНДСЕРВИСБАНК к действию внешних факторов При положительном стечении обстоятельств годовое увеличение активов может составить 50%

ЗАКЛЮЧЕНИЕ И ВЫВОДЫ

Для решения задачи оптимального управления деятельностью кредитной организации применен системный подход Для построения моделей использованы методы построения нечетких причинно-следственных сетей, интелектуальные методы обработки информации и методы экономической динамики на основе дифференциальных уравнений

В результате проведенных исследований сформулированы следующие выводы

1 Формализованное представление системы маркетинговых исследований, построенное на основе общих целей и задач банковского маркетинга, позволяет рассматривать ее как структурный элемент общей системы управления банком

2. Разработанная модель поведения потребителя банковских услуг в виде причинно-следственной сети дает возможность получать выходную количественную реакцию в виде объема и номенклатуры банковского продукта, характерную для потребителя, принадлежащего к одной из групп населения

3 На основе нейронных сетей построена методика продожения временных рядов, позволяющая прогнозировать динамику вкладов населения и изменение внешних экономических факторов, для обеспечения маркетинговых исследований, непосредственно влияющих на кредитный потенциал банка и на показатели его устойчивости

4 Разработана нечеткая модель производства банковского продукта, связывающая характеристики трудовых, информационных и материальных ресурсов с показателями финансовой деятельности банка, к которым относятся объем привлеченных средств, объем депозитов юридических лиц, собственные средства, прибыль банка

5 Решена задача идентификации нечеткой модели производства банковского продукта, при заданных экспертами параметрах нечетких правил, состоящая в нахождении коэффициентов связей нечеткой сети, обеспечивающих заданное поведение выходных характеристик В качестве выходной переменной выбран кредитный потенциал банка, а в качестве фактических данных применялись данные бухгатерской отчетности,

6 Построено нечеткое представление 8\УОТ-анализа, применяющегося при стратегическом планировании банковской деятельности, при котором связи между типовыми состояниями каждой пары элементов заданы нечеткими переменными, а отношения причинности между каждой парой элементов из множества связей представлены в виде ориентированного графа

7 На основе разработанных моделей проведены расчеты сценариев развития

коммерческого банка, показавшие его высокую устойчивость к изменению внешних условий Ожидаемый прирост активов на потора года составляет от 32 до 50%

НАУЧНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Воловник АД, Сикин А.Ю, Лялина ЕВ Модель кластеризации контрагентов // Вестник Московской Академии рынка труда и информационных технологий -2005 -№10(22) С.-58-66

2. Воловник А Д, Сикин А Ю., Лялина Е.В Методологические проблемы обработки экономических данных // Вестник Бегородского университета потребительской кооперации - 2005 - №5 (14) Ч С 111-117

3 Воловник А Д, Лялина Е В Применение математической теории интелектуальных систем для оценки кредитоспособности физических лиц // Известия ТуГУ Серия Математика Механика Информатика - Т 11 Вып. 4. Информатика - Тула Изд-во ТуГУ, 2005 - С 14-25

4 Воловник А Д, Сикин А Ю, Лялина Е В Методология обработки экономических данных // Проблемы экономики и управления Междунар научн-производ журнал.-2005 -№4 - Бегород Изд-воБГУ,2005.-С 62-67

5 Воловник АД, Лялина ЕВ Оценка кредитоспособности физических лиц с применением интелектуальных агоритмов обработки данных // Вестник Московской Академии рынка труда и информационных технологий -2006 -№2(24) - С. 12-20

6 Воловник А Д, Лялина Е В Моделирование ценовой политики кредитной организации в условиях конкуренции // Вестник Московской Академии рынка труда и информационных технологий -2006 - № 6(28) - 2006 - С 28-34.

7 Лялина Е В Применение нечетких сетей Петри для оценки кредитоспособности юридических лиц // Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникациях и бизнесе Материалы 33 Междн конф - Украина, Крым, Ята - Гурзуф Ж Открытое образование, 2006 - С 89-90.

8 Воловник АД, Лялина ЕВ Оптимальное управление ценовой политикой кредитной организации в условиях конкуренции // Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникациях и бизнесе Материалы 33 Междн. конф -Украина, Крым, Ята - Гурзуф- Ж. Открытое образование, 2006 - С 87-88

9 Воловник А Д, Лялина Е В Модель оценки эффективности финансового рычага в условиях погашения кредиторской задоженности за счет новых заемных средств // Проблемы и перспективы российской экономики Материалы V Всероссийской научно-практической конференции -Пенза Изд-воПГУ,2006.-С 133-135

10 Воловник АД, Лялина ЕВ, Захарова А А Моделирование SWOT-стратегии на базе нечеткого логического вывода // Ж АН Украины Искусственный интелект - №3,2006 Ч Донецк Изд-во Наука i освиа, 2006. - С. 365-371

11 Лялина Е В Проведение скоринга юридических лиц с использованием систем нечеткого логического вывода // Теория и практика антикризисного менеджмента. Сборник материалов IV Международной научно-практической конференции - Пенза ПДЗ,2006 - С 152-154

12 Воловник А Д, Лялина Е В. Сравнительный анализ применения нейронных сетей и деревьев решений для оценки кредитоспособности физических лиц // Теория и практика антикризисного менеджмента. Сборник материалов IV Международной на-

учно-гфшаическойконференции -Пенза ПДЗ, 2006 - С 149-152

13 Лялина Е В Моделирование этапов инвестиционных проектов // Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании Материалы ХУП Международной научно-технической конференции -Пенза Изд-воПГУ, 2006 - С 70-72

14 Воловник А Д, Лялина Е В , Захарова А А Моделирование БШОТ-стратегии нечеткой системы // Искусственный интелект-2006 Мат-лы Меж-дунар науч-техн конф - Таганрог Изд-воТРТУ,2006 -Т 1 -С 161-166

15 Лялина ЕВ Обучение нечеткой сети, моделирующей банковскую деятельность // Вестник Московской Академии рынка труда и информационных технологий -2006 -№10(32) С -101-107

16 Воловник А Д, Лялина Е В, Захарова А А Нечеткое моделирование 8\ОТ-стратегии // Нейроинформатика и системы ассоциативной памяти Мат-лы научн молодежи школы Нейро-2006 -Таганрог Изд-во ТРТУ, 2006 -С 169-174

17 Лялина Е В Дифференциальная модель производства банковского продукта с учетом интелектуального капитала // Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникациях и бизнесе Материалы 34 Междн конф - Украина, Крым, Ята-Гурзуф Ж Открытое образование, 2007 -С 334-338

18 Лялина Е В , Тененев В А Методика и результаты оценки величины интелектуального капитала банка // Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе Материалы 34 Междн конф - Украина, Крым, Ята-Гурзуф Ж Открытое образование, 2007 - С 37-38

19 Тененев В А , Лялина Е В Применение генетического агоритма для решения задачи идентификации нечеткой модели управления интелектуальным капиталом банка // Реальный сектор экономики теория и практика управления -№1(11) -Ижевск Изд-воИжГТУ,2007 - С 123-132

20 Тененев В А, Лялина Е В Задача оптимального управления развитием банка на основе дифференциальной модели // Реальный сектор экономики теория и практика управления -№ 1(11) -Ижевск Изд-во ИжГТУ, 2007 -С 49-55

21 Лялина ЕВ Реализация ковариационного метода для расчета рисковой стоимости в практике риск-менеджмента // Реальный сектор экономики теория и практика управления -№1(11) -Ижевск Изд-во ИжГТУ, 2007 -С 105-116

и^мЖА. ЕВ- Лялина

Лицензия Р № 020764 от 29 04 98

Подписано в печать 31 08 2007 Формат 60x84 1/16 Отпечатано на ризографе Ум-издл 1,92 Уел печ л 1,39 Тираж 100 экз Заказ № 901/1 Издательство Института экономики УрО РАН 620014, г Екатеринбург, ул Московская - 29

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Лялина, Евгения Вадимовна

Введение.

1. Система маркетинговых исследований банка.

1.1. Общие цели и задачи системы маркетинговых исследований.

1.2. Системное представление маркетинговой деятельности при стратегическом планировании.

1.3. Модель поведения покупателя банковских услуг.

1.4. Полученные результаты и выводы.3О

2. Методическое обеспечение системы маркетинга.

2.1. Методы кластеризации при обработке маркетинговой информации.

2.2. Снижение размерности системы маркетинговых данных.

2.3. Анализ временной зависимости депозитов.

2.3.1. Методы анализа временных рядов.

2.3.2. Нейросетевые модели.

2.3.3. Анализ кассовых операций по обслуживанию физических лиц.

2.4. Полученные результаты и выводы.

3. Нечеткое моделирование системы производства банковского продукта.

3.1. Система управления деятельности банка.

3.2. Нечеткая математическая модель производства банковского продукта.

3.3. Обучение нечеткой сети, моделирующей банковскую деятельность

3.4. Полученные результаты и выводы.

4. Моделирование динамики развития банковской организации.

4.1. Модель жизненного цикла банковского продукта.

4.2. Моделирование SWOT-стратегий нечеткой системой.

4.3. Внешние и внутренние факторы, влияющие на развитие банка.

4.3.1. Ранжирование внешних и внутренних факторов методом анализа иерархий.

4.3.2. Прогноз динамики внешних факторов.

4.4. Моделирование сценариев банковской деятельности.

4.4.1. Переменные модели и структура системы.

4.4.2. Анализ результатов расчетов.

4.5. Полученные результаты и выводы.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Динамическое моделирование деятельности кредитной организации по производству банковских услуг"

Актуальность темы исследования. В условиях усиления конкурентной борьбы в современных условиях российского рынка важным является сохранение и расширение клиентской базы. Для этого необходима ориентация банков на расширенное обслуживание физических лиц с учетом индивидуального подхода, повышение качества услуг и их привлекательности для клиентов. Устойчивое положение на рынке банковских услуг достигается за счет внедрения современных технических средств, банковских технологий, совершенствования системы управления персоналом, повышения квалификации сотрудников, улучшения имиджа банка.

Современная экономика развитых стран характеризуется очень высокими темпами развития информационных технологий. Деятельность кредитных организаций, определяющая производство банковского-продукта, как ни какая другая сфера экономической деятельности, связана с применением и потреблением информационных ресурсов. Эффективность функционирования экономической системы по производству банковского продукта в значительной степени определяется информационной поддержкой, квалификацией персонала и организаторскими способностями менеджеров высшего звена, применением современных методов анализа и управления, т.е. всем тем, что принято называть интелектуальным капиталом. Интелектуальные производительные силы имеют основополагающее влияние на процесс производства банковского продукта. Разработка методов количественной оценки влияния интелектуальных факторов на деятельность и создание моделей систем управления интелектуальным капиталом является важной и актуальной задачей.

Для эффективного управления деятельностью кредитной организации необходимо применение системного подхода, при котором экономическая система - банк моделируется совокупностью структурных элементов, таких как система маркетинга, система управления интелектуальным капиталом, система менеджмента. Создание таких моделей, позволяющих получать количественный отклик как на действия руководства банка, так и на изменение внешних экономических и политических условий, представляет собой сложную и актуальную задачу. Перспективным направлением в области системного моделирования динамических экономических систем является применением интелектуальных агоритмов обработки информации и извлечения знаний из данных.

Объектом исследования являются кредитные организации российской финансовой системы, составляющие основу финансовой системы современной России.

Предметом исследования являются маркетинговая деятельность банка с учетом нечеткой модели поведения потребителя банковских услуг; модели прогнозирования производства банковских услуг.

Область исследования: разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, способов оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений.

Цель исследования состоит в получении научно-обоснованных экономических решений, направленных на организацию производства банковского продукта путем построения динамических моделей на основе математической теории интелектуальных систем, что будет способствовать повышению эффективности использования банковских финансовых ресурсов, активизации инвестиционной деятельности финансово-кредитных учреждений при одновременном снижении рисков утери их капиталов.

Для достижения поставленной цели требуется решить следующие задачи:

- дать формализованное представление системы маркетинговых исследований, включающую модель поведения потребителя банковских услуг;

- разработать методику оценки динамики депозитов физических лиц по результатам прошлых и текущих кассовых операций;

- создать динамическую модель производства банковского продукта с учетом интелектуального капитала, адаптирующуюся к особенностям кредитных организаций;

- осуществить процесс SWOT-анализа деятельности банка с помощью обобщенной системы нечеткого логического вывода;

- предложить модель банковской деятельности на основе применения нечетких причинно-следственных сетей.

Методы исследования. В работе применялись теоретические методы и методологические исследования в экономике, нормативные и законодательные акты Российской Федерации. Для обработки информации и получения количественных результатов использовались методы извлечения знаний из данных, теория нечетких множеств, теория оптимального управления.

Достоверность и обоснованность полученных в работе результатов и выводов подтверждается сопоставительным анализом разработанных и существующих математических моделей и методов, использованием фактических данных, содержащихся в документах бухгатерской отчетности.

Математические модели и методы, применяющиеся в диссертационной работе, основаны на теории дифференциальных уравнений, на теории оптимального управления, теории вероятностей, теории исследования операций и теории нечетких множеств.

Научная новизна проведенного исследования заключается в следующем:

- разработана модель поведения потребителя банковских услуг в виде нечеткой причинно-следственной сети, которая входит в качестве структурного элемента в систему маркетинга банка. Модель поведения содержит три группы элементов: мотивы, побуждающие клиента к приобретению банковских услуг, которые имеют направленные связи с элементом луровень потребности, определяя его значение на основе нечеткого вывода; внешние факторы, которые связаны с мотивами, оказывая на них определенное влияние; источники информации, связанные с набором продуктов и имеющие в качестве выхода элемент луровень информации;

- на основе нейронных сетей построена методика продожения временных рядов, позволяющая прогнозировать динамику вкладов населения и изменение внешних экономических факторов, для обеспечения маркетинговых исследований, непосредственно влияющих на кредитный потенциал банка и на показатели его устойчивости. Предложенная методика восстановления зависимости временного ряда с последующим его продожением на основе ней-росетевой модели можно применять для оценки других финансовых показателей, применяющихся в маркетинговых исследованиях: курс валют, стоимость акций и других ценных бумаг, процентная ставка и т.д.;

- разработана нечеткая модель производства банковского продукта, связывающая характеристики трудовых, информационных и материальных ресурсов с показателями финансовой деятельности банка, к которым относятся объем привлеченных средств (депозиты физических лиц), объем депозитов юридических лиц, собственные средства (капитал), прибыль банка;

- поскольку банк характеризуется высокой степенью неопределенности, использованы методы нечетких множеств для решения задачи управления сложной недетерминированной системой управления банком, которая представлена в виде нечеткой сети;

- решена задача идентификации нечеткой модели производства банковского продукта, при заданных экспертами параметрах нечетких правил, состоящая в нахождении коэффициентов связей нечеткой сети, обеспечивающих заданное поведение выходных характеристик. В качестве выходной переменной выбран кредитный потенциал банка, а в качестве фактических данных применялись данные бухгатерской отчетности;

- построено нечеткое представление SWOT-анализа, применяющегося при стратегическом планировании банковской деятельности, при котором связи между типовыми состояниями каждой пары элементов заданы нечеткими переменными, а отношения причинности между каждой парой элементов из множества связей представлены в виде ориентированного графа. Основой для проведения операции нечеткого логического вывода был принят вид связей между элементами нечеткой системы, содержащей правила, названия термов и функции принадлежности термов;

- проведены расчеты сценариев развития коммерческого банка, позволяющие оценить его устойчивость к изменению внешних условий, при этом для создания модели банковской деятельности определены основные переменные системы в соответствии с основными приоритетами развития и финансовыми показателями банка. Все величины отнесены к объему суммарных активов на начало 2003 года. Затем по обученной модели сделан прогноз на 1.5 года (6 кварталов). Основной сценарий развития соответствует прогнозным значениям внешних факторов, полученных методом продожения временных рядов.

Практическая полезность исследования заключается в возможности применения разработанных методов для оптимизации управления банковской деятельностью. На основе формулировок общих целей и задач маркетинга дано формализованное представление системы маркетинговых исследований, позволяющее встроить ее в общую систему управления банком. Разработана методика прогнозирования ежедневного поведения депозитов физических лиц на основе нейросетевой модели. Созданная методика продожения временных рядов позволяет оценивать будущие изменения величины депозитов физических лиц и внешних экономических факторов. Нечеткое моделирование позволяет реализовать сущность SWOT-анализа: превращение собственных слабостей в силу и устранение внешних угроз за счет собственных возможностей. На основе разработанных моделей проведены расчеты сценариев развития коммерческого банка, показавшие его высокую устойчивость к изменению внешних условий. На основе комплексных исследований сделан прогноз о том, что ожидаемый прирост активов на потора года составит от 32 до 50%.

Апробация результатов исследования. Основные положения и результаты диссертации докладывались и обсуждались на: Ломоносовских чтениях в

МГУ (Москва, 2004-2005); 33 Международных конференциях Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе и Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникациях и бизнесе (Украина, Крым, Ята-Гурзуф, 2006 и 2007); V Всероссийской научно-практической конференции Проблемы и перспективы российской экономики (Пенза, 2006); IV Международной научно-практической конференции Теория и практика антикризисного менеджмента (Пенза, 2006); XVII Международной научно-технической конференции Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании (Пенза, 2006); Седьмой Международной научно-технической конференции Искусственный интелект-2006 (Таганрог, 2006); Второй Международной научной молодежной школы Нейроинформатика и системы ассоциативной памяти (Таганрог, 2006).

Реализация работы в производственных условиях. Положения, разработки и рекомендации диссертационной работы внедрены в ОАО Фондсер-висбанк.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 21 работа общим объемом 10,56 п.л., в том числе 6 единолично. Автор имеет 6 научных трудов в изданиях, выпускаемых в РФ и рекомендуемых ВАКом для публикации основных результатов диссертаций.

Структура диссертационной работы определяется общими замыслом и логикой проведения исследований. Диссертация содержит введение, 4 главы и заключение, изложенные на 138 с. машинописного текста. В работу включены рис. 44, табл. 7, список литературы из 128 наименования.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Лялина, Евгения Вадимовна

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Для решения задачи оптимального управления деятельностью кредитной организации применен системный подход. Для построения моделей использованы методы построения нечетких причинно-следственных сетей, интелектуальные методы обработки информации и методы экономической динамики на основе дифференциальных уравнений.

В результате проведенных исследований сформулированы следующие выводы.

1. Формализованное представление системы маркетинговых исследований, построенное на основе общих целей и задач банковского маркетинга, позволяет рассматривать ее как структурный элемент общей системы управления банком.

2. Разработанная модель поведения потребителя банковских услуг в виде причинно-следственной сети дает возможность получать выходную количественную реакцию в виде объема и номенклатуры банковского продукта, характерную для потребителя, принадлежащего к одной из групп населения.

3. На основе нейронных сетей построена методика продожения временных рядов, позволяющая прогнозировать динамику вкладов населения и изменение внешних экономических факторов, для обеспечения маркетинговых исследований, непосредственно влияющих на кредитный потенциал банка и на показатели его устойчивости.

4. Разработана нечеткая модель производства банковского продукта, связывающая характеристики трудовых, информационных и материальных ресурсов с показателями финансовой деятельности банка, к которым относятся объем привлеченных средств, объем депозитов юридических лиц, собственные средства, прибыль банка.

5. Решена задача идентификации нечеткой модели производства банковского продукта, при заданных экспертами параметрах нечетких правил, состоящая в нахождении коэффициентов связей нечеткой сети, обеспечивающих заданное поведение выходных характеристик. В качестве выходной переменной выбран кредитный потенциал банка, а в качестве фактических данных применялись данные бухгатерской отчетности.

6. Построено нечеткое представление SWOT-анализа, применяющегося при стратегическом планировании банковской деятельности, при котором связи между типовыми состояниями каждой пары элементов заданы нечеткими переменными, а отношения причинности между каждой парой элементов из множества связей представлены в виде ориентированного графа.

7. На основе разработанных моделей проведены расчеты сценариев развития коммерческого банка, показавшие его высокую устойчивость к изменению внешних условий. Ожидаемый прирост активов на потора года составляет от 32 до 50%.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Лялина, Евгения Вадимовна, Ижевск

1. Абдеев Р.Ф. Философия информационной цивилизации. - М.: ВЛАДОС, 1994. С. 36-37.

2. Абрамов С.И. Инвестирование. М.: Центр экономики и маркетинга, 2000.

3. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики. М., ЮНИТИ, 1998.

4. Алавердов А.Р. Управление финансами предприятий. М.: МЭСИ 1998.-40с.

5. Альбрехт Э.Г. Методика построения и идентификации моделей макроэкономических процессов // Электронный журнал Исследовано в России, 2002.

6. Андреева О. Д. Технология бизнеса: маркетинг. Учебное пособие. М.: ИНФРА. М-НОРМА, 1997.

7. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. М.: ФиС, 2000.

8. Анфилатов B.C., Емельянов А.А., Кукушкин А.А. Системный анализ в управлении. М.: Финансы и статистика, 2002.-368 с.

9. Аттетков А.В., Гакин С.В., Зарубин B.C. Методы оптимизации.- М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2003.- 440с.

10. Аширов Д.А., Леонова О.Ю. Управление человеческими ресурсами. // Московский международный институт эконометрики, информатики, финансов и права. М., 2002. - 93 с.

11. Бабич A.M., Павлова Л.Н. Государственные и муниципальные финансы. ЮНИТИ, М., 1999 г.

12. Багриновский К.А., Матюшок В.М. Экономико-математические методы и модели, М.: РУДН, 1999.

13. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория анализа хозяйственной деятельности. М.: Финансы и статистика, 2000.

14. Балабанов И.Т. Риск-менеджемент. М.: Финансы и статистика, 1996.- 192с.

15. Банки и банковские операции / Под ред. Е.Ф.Жукова. М.: 1997.

16. Банковское дело / Под ред. О.И. Лаврушина М.: 1998.

17. Бернет Дж., Мориарти С. Маркетинговые коммуникации: интегрированный подход. Перевод с англ. С. Г. Божук. СПб: Питер, 2001.

18. Бессонов В.А. Об измерении динамики российского промышленного производства переходного периода // Экономический журнал ВШЭ. -2001. -Т.5. №4. -с.564-588.

19. Борисов В.В., Бычков И.А., Дементьев А.В. и др. Компьютерная поддержка сложных организационно-технических систем,- М.: Горячая линия -Телеком, 2002.154с.

20. Бэстенс ЭВан ден Берг, В.-М., Вуд Д. Нейронные сети и финансовые рынки. Принятие решений в торговых операциях. Научное издательство ТВП, Москва, 1997.

21. Вадайцев С.В. Оценка бизнеса и управление стоимостью предприятия. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.

22. Вадайцев С.В. Управление инновационным бизнесом. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.

23. Владимиров В.А., Воробьев Ю. Л., Малинецкий Г. Г. и др. Управление риском. М.: Наука. 2000.

24. Вознесенская Н.Н. Иностранные инвестиции: Россия и мировой опыт (сравнительно-правовой комментарий). М.: ИНФРА-М, 2001.

25. Воловник А.Д. Математическая модель оптимальной ценовой политики на рынке банковских услуг // Теория и практика антикризисного менеджмента. Сборник материалов IV Международной научно-практической конференции. Пенза: ПДЗ, 2006. - С. 154-157.

26. Воловник А.Д. Модели снижения инвестиционного риска при оптимизации управления предприятием. Мурманск Ижевск: Изд-во Кольского НЦ РАН, 2005.- 127 с.

27. Воловник А.Д. Модель прогноза развития банка на основе нечеткой причинно-следственной сети // Социально-экономическое развитие России в XXI веке: Материалы V Международной научно-практической конференции. -Пенза: Изд-во ПГУ, 2006. С. 50-52.

28. Воловник А.Д. Настройка коэффициентов нечеткой динамической модели банка // Социально-экономическое развитие России в XXI веке: Материалы V Международной научно-практической конференции. Пенза: Изд-во ПГУ,2006.-С. 47-50.

29. Воловник А.Д. Нечеткое моделирование системы управления интелектуальным капиталом банка // Вестник Московской Академии рынка труда и информационных технологий. -2006. №.5(27) - 2006. - С. 132-141.

30. Воловник А.Д. Применение логистической зависимости при анализе кривой спроса банковского продукта // Известия ТуГУ. Серия. Математика. Механика. Информатика. Т. 11. Вып. 4. Информатика. - Тула: Изд-во ТуГУ,2005.-С. 7-13.

31. Воловник А.Д., Лялина Е.В. Моделирование ценовой политики кредитной организации в условиях конкуренции // Вестник Московской Академии рынка труда и информационных технологий. -2006. №.6(28)2006. С.28-34.

32. Воловник А.Д., Лялина Е.В. Оценка кредитоспособности физических лиц с применением интелектуальных агоритмов обработки данных // Вестник Московской Академии рынка труда и информационных технологий. -2006. № 2(24). - С. 12-20.

33. Воловник А.Д., Лялина Е.В., Захарова А.А. Моделирование SWOT-стратегии на базе нечеткого логического вывода // Ж. АН Украины

34. Искусственный интелект №3, 2006. - Донецк: Изд-во Наука i освгга, 2006.-С. 365-371.

35. Воловник А.Д., Лялина Е.В., Захарова А.А. Моделирование SWOT-стратегии нечеткой системы // Искусственный интелект-2006: Мат-лы Междунар. науч.-техн. конф. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2006. - Т. 1.-С. 161 - 166.

36. Воловник А.Д., Лялина Е.В., Захарова А.А. Нечеткое моделирование SWOT-стратегии // Нейроинформатика и системы ассоциативной памяти: Мат-лы научн. молодежи, школы: Нейро-2006. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2006. - С. 169- 174.

37. Воловник А.Д., Сикин А.Ю. Анализ механизма контрактации // Проблемы экономики и управления: Междунар. научн.-производ. журнал. 2005. -№ 4. - Бегород: Изд-во БГУ, 2005. - С. 32-38.

38. Воловник А.Д., Сикин А.Ю. Кластеризация контрагентов как инструмент формализации управленческих решений в области ценообразования. Мурманск Ижевск: Изд-во Кольского НЦ РАН, 2005. - 101 с.

39. Воловник А.Д., Сикин А.Ю., Лялина Е.В. Методологические проблемы обработки экономических данных // Вестник Бегородского университета потребительской кооперации. 2005 - №5 (14) Ч С. 111-117.

40. Воловник А.Д., Сикин А.Ю., Лялина Е.В. Методология обработки экономических данных // Проблемы экономики и управления: Междунар. научн.-производ. журнал. 2005. - № 4. - Бегород: Изд-во БГУ, 2005. - С. 62-67.

41. Воловник А.Д., Сикин А.Ю., Лялина Е.В. Модель кластеризации контрагентов // Вестник Московской Академии рынка труда и информационных технологий. -2005. № 10(22). С. 58-66.

42. Герберт А. Саймон. Теория принятие решений в экономической теории и науке о поведении // Теория потребительского поведения и спроса. (Серия Вехи экономической мысли. Вып. 1.) Под ред. В.М.Гальперина. СпБ.: Эк. школа, 1999.

43. Гитман JI. Дж., Джонк М. Д. Основы инвестирования. Пер. с англ. -М.: дело, 1997.-1008 с.

44. Глухов В.В., Медников М.Д., Коробко С.Б. Экономико-математические методы и модели в менеджменте. СПб., СПбГТУ, 2000.

45. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования цен // Маркетинг в России и за рубежом -1999. № 5. - С. 42-53

46. Горохов М.Ю., Малев В.В. Бизнес-планирование и инвестиционный анализ. М.: Филинъ. 1998 208 с.

47. Гранатуров В.М. Экономический риск: сущность, методы измерения, пути снижения: Учебное пособие. М.: Издательство Дело и Сервис, 2002.- 160 с.

48. Гуриев С.М., Поспелов И.Г., Шапошник Д.В. Модель общего равновесия при наличии трансакционных издержек и денежных суррогатов // Экономика и математические методы. 2000. - т.36. - №1. - С. 75-90.

49. Данченок JI.A. Основы маркетинга. // Московский международный институт эконометрики, информатики, финансов и права. М., 2002. - 239 с.

50. Демичев С.Г., Воловник А.Д. Математическая модель жизненного цикла товара // Тр.З-й межд. НТК Инф. технологии в инновац. проектах, г. Ижевск 23-24 мая 2001. С. 70-74.

51. Диксон П.Р. Управление маркетингом / Пер. с англ. М.: ЗАО Издательство БИНОМ, 1998.

52. Догий Ю.Ф., Близорукое М.Г. Динамические системы в экономике с дискретным временем // Экономика и математические методы. 2002. - т.38. -№3. - С. 94-106.

53. Дубров A.M., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю., Барановская Т.П. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. Издание второе, переработанное и допоненное. М. Финансы и статистика, 2001.

54. Емельянов А.А. Структурный анализ и динамические имитационные модели в экономике. М.: Финансы и статистика, 1998.

55. Замков О.О., Тостопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике. М.: АО ДИС, 1997.

56. Занг В.-Б. Синергетическая экономика. Время и перемены в нелинейной экономической теории. М.: Мир 1999.

57. Заостровцев А. Рентоориентированное поведение: потери для общества // Вопросы экономики. 2000. -№5 . -С. 31-44

58. Ивченко Б.П., Мартыщенко Л.А., Табухов М.Е. Управление в экономических и социальных системах. СПб.: Нордмед-Издат., 2001.-248 с.

59. Иноземцев В.Л. Парадоксы постиндустриальной экономики (инвестиции, производительность и хозяйственный рост в 90-е годы) // МЭМО, 2000, №3, С. 3-5.

60. Клейнер Г.Б. Эволюция и реформирование предприятий: 10 лет спустя // Вопросы экономики. -2000. -№5. -С. 62-75.

61. Ковалев В.В. Финансовый анализ. М.: Финансы и статистика, 1995.

62. Кожин С.В. Критерии управления инвестиционным процессом на промышленном предприятии // Эл.журнал ИССЛЕДОВАНО В РОССИИ, 2001.

63. Колемаев В.А. Математическая экономика. М. ЮНИТИ, 1998.

64. Костерина Т.М. Банковское дело / Моск. гос. ун-т экономики, статистики и информатики. М., 2001. - 173 с.

65. Котлер Ф. Основы маркетинга / Пер. с англ. М.: Прогресс, 1991.

66. Краснова В., Смородина Т. Стратегии голых расчетов // Эксперт. -2000.-№4.-С. 21-25.

67. Кувадин Д. Экономический кризис 90-х: реакция предприятий // Российский экономический журнал. -2000. -№8. С. 10-17.

68. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH.- СПб.: БХВ-Петербург, 2003, 736 с.

69. Леонтьев Б.Б. Цена интелекта. Интелектуальный капитал в российском бизнесе.- М.:Изд. Центр Акционер, 2002, 101 с.

70. Лиухто К. Влияние размера, возраста и отраслевой принадлежности предприятия на его эффективность: Пер. с англ. // Вопросы экономики. -2000. -№1.-С. 120-136.

71. Лялина Е.В. Обучение нечеткой сети, моделирующей банковскую деятельность // Вестник Московской Академии рынка труда и информационных технологий. -2006. № 10(32). С. 101-107.

72. Лялина Е.В. Реализация ковариационного метода для расчета рисковой стоимости в практике риск-менеджмента // Реальный сектор экономики: теория и практика управления. № 1(11). - Ижевск: Изд-во Иж-ГТУ, 2007.-С. 105-116.

73. Макаров A.M., Воробьева О.А. Интелектуальный капитал организации в антикризисном управлении //Вестник УдГУ, №3,2005. С. 107-118.

74. Максимов К.В. Интелектуальный капитал банка // Актуальные проблемы стратегического менеджмента. Сб. статей / Московский государственный институт эконометрики, информатики, финансов и права.1. М., 2002. С. 72-78.

75. Максимов К.В. Оценка интелектуального капитала банка // Актуальные проблемы стратегического менеджмента. Сб. статей / Московский государственный институт эконометрики, информатики, финансов и права. М., 2002. С. 65-71.

76. Мандель И.Д. Кластерный анализ М.: Финансы и статистика, 1988.

77. Методика определения оптовых цен на новую машиностроительную продукцию производственно-технического назначения. Государственный комитет СССР по ценам. Утверждена Госкомцен СССР 30.10.87г. 28 с.

78. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов по их обороту для финансирования. Официальное издание. М. Экономика, 2000 г.

79. Нестеренко А., Переходный период закончися. Что дальше? // Вопросы экономики. -2000. -№6. -С. 4-17.

80. Орлова И.В. Экономико-математические методы и модели. Выпонение расчетов в среде EXCEL. М.: ЗАО Финстатинформ, 2000. 153 с.

81. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / Пер. с польского И.Д. Рудинского М.: Финансы и статистика, 2002. 344 с.

82. Первозванский А. А., Первозванская Т.Н. Финансовый рынок. Расчет и риск. М.: Инфра-М. 1994.

83. Петров А.А., Поспелов И.Г., Шананин А.А. Опыт математического моделирования экономики. М. Энергоиздат.: 1996.

84. Пу Т. Нелинейная экономическая динамика.- Ижевск: Изд. дом Удм. Университет, 2000. 200 с.

85. Романов А.Н., Одинцов Б.Е. Советующие информационные системы в экономике. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. 487 с.

86. Ронова Г.Н. Финансовый менеджмент / М. Московский международный институт эконометрики, информатики, финансов и права, 2002,181 с.

87. Рэдхед К., Хьюс С. Управление финансовыми рисками / Пер. сангл.М.: ИНФРА-М, 1996.

88. Савицкая Г.В. Методика комплексного анализа хозяйственной деятельности: Краткий курс. 2-е изд., испр. М.:ИНФРА-М, 2003.-303 с.

89. Самуэльсон П., Нордхаус В. Экономика: Пер. с англ. М.: Бином, 1997.-800 с.

90. Соловьев С.А. Математическое моделирование динамики инвестиций вдали от насыщения рынка. Препринт ИПМ им. М. В. Кедыша РАН, №21, 2001.

91. Тарасевич В.М. Ценовая политика предприятия СПб.: Питер, 2001.-272 с.

92. Тельнов Ю.Ф. Интелектуальные информационные системы в экономике М.: МЭСИ, 1998.- 187 с.

93. Тененев В.А., Ворончак В.И. Решение задач классификации и аппроксимации с применением нечетких деревьев решений / Интелектуальные системы в производстве, №2,2005. С. 46-69.

94. Тененев В.А., Гуляшинов А.Н. Теория принятия решений в сложных социо-технических системах.- Ижевск: Изд. ИжГТУ, 2005,280 с.

95. Тененев В.А., Лялина Е.В. Задача оптимального управления развитием банка на основе дифференциальной модели // Реальный сектор экономики: теория и практика управления. № 1(11). - Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2007.-С. 49-55.

96. Тененев В.А.Применение генетических агоритмов с вещественным кроссовером для минимизации функций большой размерности // Интелектуальные системы в производстве. Ижевск: Изд-во ИжГТУ, №1,2006. С. 18-26.

97. Украинцев B.C. Самоуправляемые системы и причинность. М.:1. Мысль, 1972. 64 с.

98. Фатхутдинов Р.А. Разработка управленческого решения М.:ЗАО Бизнес-школа Интел-Синтез, 1998.272 с.

99. Финансы предприятий. Под ред. Кочиной Н.В. М., ЮНИТИ, 1998 г.

100. Фиронов А., Люшина Е. Нечеткая логика в анализе корпоративных клиентов. // Банковские технологии. 2003. - №5. - С. 23-31.

101. Фролов Ю.В. Интелектуальные системы и управленческие решения." М.:МГПУ, 2000.-294 с.

102. Хабаров В.И. Банковский маркетинг. / Моск. гос. ун-т экономики, статистики и информатики. М., 2002. - 56 с.

103. Цены и ценообразование / Под ред. В.Е.Есипова СПб.: Питер, 2001.-464 с.

104. Чубаков Г. Н. Стратегия ценообразования в маркетинговой политике предприятия. -М.:ИНФРА-М, 1996. 215 с.

105. Шарп У., Александер Г., Бэйли Дж. Инвестиции: Пер. с англ. М.: ИНФА-М, 2006. -XII, 1028 с.

106. Шмален Г. Основы и проблемы экономики предприятия: Пер. с нем / Под ред. проф. Поршнева А.Г. -М.: Финансы и статистика, 1996. Ч 240 с.

107. Эванс Дж. Р., Берман Б. Маркетинг / сокр. пер. с англ. -М.:Экономика, 1990.

108. Экономико-математические методы и прикладные модели / Под ред. Федосеева В.В. М., ЮНИТИ, 2000.

109. Яковлев А. Раскрытие информации о предприятии и проблемы классификации неденежных трансакций // Вопросы экономики. 2000. -№5.-С. 91-103.

110. Brigham E.F. Fundamentals of Financial Management: Sixth Edition. NY: Dryden Press, 1992.

111. Copeland Т.Е., Weston J.F. Financial Theory and Corporate Policy. 3-rd ed. Addisson-Wesley, 1988.

112. Dedov L.A., Shibaev I.V., Volovnik A.D. On One Problem of Economics I I Book of Abstracts, VI International Congress on Mathematical Modeling, University of Nizhny Novgorod, 2004, p. 401.

113. Drucker P. Management Challenge for 21-st Century. NY. 1999, p. 135.

114. Edward Yordon. Modern Structured Analysis. Prentice-Hall, 1989.

115. Eshelman, L.J. and Schaffer, J.D.: Real-Coded Genetic Algorithms and Interval-Schemata, Foundations of Genetic Algorithms 2, Morgan Kaufman Publishers, San Mateo, 1993, pp. 187-202.

116. Herrera F., Lozano M., Verdegay J.L. Tackling real-coded genetic algorithms: operators and tools for the behaviour analysis // Artificial Intelligence Review, Vol. 12, No. 4,1998. pp. 265-319.

117. Higgins R.C. Analysis for Financial Management. 2-nd ed. Richard D. Irwin, Inc., 1989.

118. Wolk H., Francis J., Tearney M. Accounting Theory: A Conceptual and Institutional Approach. 3-rd ed. South-Western Publishing Co., Cincinnati, Ohio, 1992.

Похожие диссертации