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

Экономико-математические модели трансфертного ценообразования в финансовой фирме тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Матвеев, Александр Владимирович
Место защиты Санкт-Петербург
Год 2005
Шифр ВАК РФ 08.00.13
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Экономико-математические модели трансфертного ценообразования в финансовой фирме"

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИИ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

На правах рукописи

МАТВЕЕВ АЛЕКСАНДР ВЛАДИМИРОВИЧ

ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ТРАНСФЕРТНОГО ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ В ФИНАНСОВОЙ

Специальность: 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики

АВТОРОФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

САНКТ-ПЕТЕРБУРГ 2005

Диссертация выпонена на кафедре экономической кибернетики экономического факультета Санкт-Петербургского государственного университета

Научный руководитель: доктор физико-математических наук,

профессор Хованов Николай Васильевич Официальные оппоненты: доктор экономических наук,

профессор Соколов Дмитрий Викторович

доктор экономических наук Звягинцев Александр Иванович

Ведущая организация: Санкт-Петербургский государственный инженерно-экономический университет.

Защита состоится л

<20jS>/Q

2005 г. в Ю

часов на заседании диссертационного

совета Д 212.232.34 по защите диссертаций на соискание ученой степени доктора экономических наук при Санкт-Петербургском государственном университете по адресу: 191123, Санкт-Петербург, ул. Чайковского, д.62, экономический факультет, ауд.

С диссертацией можно ознакомиться в Научной библиотеке им A.M. Горького Санкт-Петербургского государственного университета.

Автореферат разослан л ^ x^&fLur^. _2005 г.

Ученый секретарь Диссертационного совета кандидат экономических наук, доцент

Капусткин В.И.

Актуальность темы исследования

Тема данной работы относится к области стохастических методов управления активами и пассивами коммерческого банка. Актуальность данной области в современной российской банковской системе не вызывает сомнения. Действительно, эффективное управление активными и пассивными операциями банка общепризнанно является одним из важнейших элементов его управления, оказывая значительное влияние на величину как его прибыли, так и принимаемых им рисков. Одни из основных задач, возникающие в его ходе, связаны с оценкой и управлением риском ликвидности и процентным риском.

В ходе своей работы банк стакивается с целым рядов факторов неопределенности, оказывающих значительное влияние на его работу. Эта особенность в поной мере относится и к управлению его активными и пассивными операциями, что говорит о высоком потенциале, которые имеют в данной области стохастические методы.

Для последних нескольких лет существования банковской системы России характерны такие черты, как общее снижение доходности операций (особенно спекулятивных операций на финансовых рынках, до 1998 г. часто служивших основным источником прибыли банков) и усиление конкуренции на рынке услуг, оказываемых банками так называемому реальному сектору экономики. Кроме того, за этот период произошла определенная стабилизация работы банковской системы, а также сформировася ряд крупных универсальных банков, обладающих обширной и диверсифицированной клиентской базой. Уровень аналитического учета в ряде этих банков, а также наличие в них значительного объема исторической информации об операциях с клиентами позволяет им реализовать тот потенциал, которым обладают стохастические методы анализа финансовых ресурсов при их использовании в рамках управления активами и пассивами.

Таким образом, для нескольких последних лет характерно одновременное повышение как необходимости применения стохастических методов управления активами и пассивами банка, так и возможности их фактического применения в данной области, что говорит о высокой актуальности темы диссертации. Цель диссертационного исследования

Основной целью работы является разработка стохастических методов управления активными и пассивными операциями банка с помощью трансфертных цен. Для достижения указанной цели необходимо выпонение следующих задач:

Х исследование закономерностей фактической динамики срочных финансовых ресурсов на основе информации о динамике таких ресурсов в крупных российских банках;

Х анализ существующих моделей стохастической динамики финансовых ресурсов и задач оптимального управления активами и пассивами в коммерческом банке;

Х разработка теоретических моделей стохастической динамки срочных финансовых ресурсов и задач оптимального управления риском ликвидности и процентным риском, ставящихся на их основе;

Х создание и исследование комплекса имитационных моделей динамики срочных ресурсов, в том числе под влиянием трансфертных цен.

Объект исследования

Объектом исследования явялется деятельность российских коммерческих банков по привлечению и размещению финансовых ресурсов. Предмет исследования

Предметом исследования явялется комплекс экономико-математических моделей стохастической динамики срочных финансовых ресурсов и ставящихся на их основе задач оптимального управления риском ликвидности и процентным риском коммерческого банка. Теоретическая и методологическая основа исследования

В основе настоящего исследования лежит системная методология управления активными и пассивными операциями коммерческого банка, включающая теорию трансфертного ценообразования как инструмента такого управления. Используются методы математической статистики и теории вероятностей, а также теории массового обслуживания. Апробация работы

Основные результаты работы докладывались автором на кафедре экономической кибернетики экономического факультета СПбГУ (2002, 2003, 2004 гг.) и на Международных научных конференциях, проводимых на Экономическом факультете СПбГУ (2002,2003). Практическая значимость работы

Практическая значимость работы состоит в том, что предлагаемые в ней модели и задачи могут использоваться на практике в качестве элемента системы управления активными и пассивными операциями коммерческого банка. Кроме того, полученные в диссертации результаты могут быть использованы при чтении спецкурсов по математическим методам в банковском деле на экономических факультетах университетов. Научная новизна работы

Научная новизна диссертационной работы состоит в следующем:

Х Разработана методология оценки и управления риском ликвидности и процентным риском банка, основанная на методологии, распространенной в современной российской банковской практике. Отличие предлагаемой методологии от принятых подходов к управлению этими рисками состоит в учете будущей динамики срочных ресурсов с помощью соответствующих стохастических моделей.

Х В рамках разработанной методологии создан комплекс математических и инструментальных методов управления стохастической динамикой срочных ресурсов

Х На основе разработанных методов предложен комплекс математических задач оптимального управления риском ликвидности.

Х Произведена практическая апробация разработанных методов и задач на данных крупного российского банка

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, приложения и списка литературы. Объем работы без приложения 99 стр, в приложении содержится 21 рисунок и 2 таблицы. Содержание работы

Для достижения поставленной цели диссертации и решения требуемых для этого задач автором была выбрана следующая структура работы.

Во введении обосновывается актуальность области исследования, коротко описываются полученные в ее рамках основные результаты, известные автору на момент написания работы, и коротко обосновывается целесообразность ее дальнейшего развития на основе аппарата теории вероятностей и математической статистики.

В первой главе содержится описание основных методов и моделей в области стохастической динамики финансовых ресурсов и управления рисками в финансовой фирме. Подробно рассматриваются классические и современные работы по.

Х методологии трансфертного ценообразования,

Х методологии управления активными и пассивными операциями в коммерческом банке,

Х стохастическим методам управления активами и пассивами.

В первом параграфе описываются различные подходы к трансфертному ценообразованию. Он состоит из трех пунктов. В первом рассматриваются методы, основанные на методологии исследования операций в экономике, пользовавшейся широкой популярностью в экономике середины XX века. Второй посвящен краткому изложению неоклассических подходов к данной области. Наконец, в третьем пункте описываются основные современные подходы к трансфертному ценообразованию, в том числе трансфертному ценообразованию в коммерческих банках.

В параграфе, посвященному методологии управления активами и пассивами коммерческого банка, рассматривается эволюция подходов к этому управлению, состоящая из следующих этапов

Х этап приоритета управления активами,

Х этап приоритета управления пассивами,

Х этап совместного управления активами и пассивами.

Описываются основные подходы к управлению активами и пассивами, использующиеся в современной российской банковской практике.

Параграф, посвященный стохастическим методам управления активами и пассивами, делится на три части. Первая часть посвящена анализу задач оптимального управления активами и пассивами, опубликованных на момент написания работы. Во второй части рассматриваются существующие модели стохастической динамики финансовых ресурсов. Третья часть посвящена краткому описанию основных особенностей анализа финансовых ресурсов стандартными средствами теории вероятностей и математической статистики и основывается на практическом опыте такого анализа, который автор почерпнул в одном из крупных российских банков.

Особую важность для настоящего исследования играют модели стохастической динамики финансовых ресурсов, формирующие базу, попыткой развития которой являются модели, , предлагаемые автором. В силу этого обстоятельства ниже приводится основные результаты анализа аддитивной и мультипликативной стохастических моделей (соответственно АСМ и МСМ) динамики ресурсов. В данную область также входит модель динамики ресурсов до востребования, рассматриваемая в диссертации (п. 3.3.2 Главы 1).

, Вывод, который можно сделать после сравнительного анализа случайных процессов, порождаемых моделями АСМ и МСМ, и статистическими характеристиками фактических рядов динамики финансовых ресурсов, состоит в целесообразности разработки специальных моделей совокупной динамики срочных ресурсов (кроме них можно выделить финансовые ресурсы до востребования, такие как расчетные счета юридических лиц). Необходимость работы в данном направлении обусловлена тем, что существующие модели АСМ и МСМ являются универсальными относительно вида анализируемых с их помощью величин. Эта особенность позволяет применять эти модели к показателям самой различной природы (таким хак динамика ресурса, обменный курс валют или индекс РТС), что, с точки зрения автора, является их несомненным достоинством. В то же время данная особенность формирует направление для дальнейшей работы в этой области, связанной с разработкой моделей для отдельных видов финансовых ресурсов, которые бы более поно учитывали присущие их поведению специфические особенности. Так, для случая срочных ресурсов имеют место следующие различия характеристик процессов, порождаемых АСМ и МСМ, и характеристик их фактической динамики:

Х процессы, порождаемые АСМ и МСМ, являются процессами с бесконечной памятью, что проявляется в плавном убывании их автокорреляционной функции. В то же время, типичная выборочная автокорреляционная функция рядов фактической динамики ресурсов быстро убывает до незначимого или малого уровня, причем продожительность перио-

да убывания сопоставима со средней срочностью рассматриваемых ресурсов; таким образом, фактическая динамика срочных ресурсов может быть названа динамикой с короткой памятью. Илюстрацией данного различия могут служить выборочные автокорреляционные и частные автокорреляционные функции, построенные для а) реализации АСМ, б) фактической динамики срочных ресурсов в одном из крупных российских банков (см. рис. 1 и 2),

Рисунок 1. Графики выборочной актокорреляционной (а) и частной автокорреляционной (б) функций процесса, порожденного АСМ.

-1Т0 -оД 0,5 -1,0 , -0,5 ' - 0,0 0,5 1,0

Рисунок 2. Графики выборочной автокорреляционной (а) и частной автокорреляционной (б)

функций фактической динамики срочных ресурсов. Х для приведения характера реакции динамики ресурсов в рамках АСМ и МСМ на изменение процентной ставки требуется их существенное усложнение, состоящее в введении значительного объема допонительных предпосылок. Типичной реакцией фактической динамики ресурсов данной срочности на разовое изменение ставки является изменение, продожающееся в течение периода, равного этой срочности. В то же время реакция ресурсов в рамках

базовых модификаций ACM или МСМ состоит в одномоментном изменение их характеристик.

Вторая, основная глава диссертации посвящена разработке теоретических моделей стохастической динамики срочных ресурсов и постановке на их основе задач оптимального управления риском ликвидности. Глава состоит из четырех параграфов.

В первом параграфе предлагается терминология, связанная с анализом финансовых ресурсов. Дается определение ресурса, выделяются его свойства (объем, срочность и ставка). Описываются основные особенности, связанные с анализом ресурсов (степень влияния банка на те или иные его характеристики; обратно связанная с ней подверженность этих свойств влиянию неопределенности).

Второй параграф посвящен описанию основных аспектов, связанных с понятием риска ликвидности и трансфертного ценообразования как инструмента управления этим риском. Дается определение риска ликвидности и рассматриваются основные факторы, определяющие его величину. Благодаря использованию терминологии, введенной выше, при этом становится возможным построить единую систему понятий, формализующую процесс возникновения и динамики риска ликвидности. Далее рассматриваются основные подходы к оценке риска ликвидности, распространенные в современной российской банковской практике. После ее анализа следует критика ряда ее особенностей, главной из которых является игнорирование при оценке риска влияния на него будущего привлечения и размещения ресурсов. Обосновывается мнение, в соответствии с которым в современных российских условиях данная особенность существенно искажает оценку этого риска. После этого следует описание целей, задач и основных методов управления риском ликвидности в коммерческом банке. Выделяется роль экономических методов такого управления и, более конкретно, трансфертного ценообразования, зачастую являющегося основным инструментом управления активами и пассивами банка, которым обладает его менеджмент в обычных (не кризисных) условиях.

Третий, основной, параграф посвящен разработке стохастических моделей динамики срочных финансовых ресурсов. Главным объектом рассмотрения в нем служит суммарная динамика срочных ресурсов (например, депозитов), имеющихся в банке. Предлагается модель, формулируемая в терминах теории массового обслуживания. Системой обслуживания (далее -СО) в данном случае является банк в части его работы по привлечению или размещению ресурсов. Входящим потоком требований является последовательность моментов возникновения ресурсов (например, привлечения депозитов), временем обслуживания Ч срочность ресурса, определяющая время его пребывания в системе (банке). Видом СО, адекватным практике работы банка, может служить система с отказом с бесконечным пучком линий. Отличие рассматриваемой системы от классической СО состоит в том, что каждое требование (ресурс)

характеризуется некоторым случайным весом (объемом ресурса), распределение вероятностей для значений которого является параметром системы наряду с распределениями времени обслуживания (срочности) и интервалами между поступлением требований (моментами возникновения ресурсов). Состоянием системы в этом случае является не количество требований, существующих в данный момент в системе (ресурсов, в данный момент существующих в банке), но сумма весов таких требований (суммарный объем ресурсов, существующих в данный момент в банке). Общей задачей исследования в этом случае является отыскание системы Ж всех конечномерных функций распределения ХР'^.....У, 1*1,...,*,) ЧпЧ^.....Д

случайного процесса У1 динамики совокупного объема срочных ресурсов. Одна из частных задач состоит в отыскании одномерной функции распределения /""(к, | х) и, после доказательства стационарности процесса его автоковариационной и частной автокорреляционной

Итоговый вид модели динамики срочных ресурсов зависит от предпосылок, накладываемых на распределение ее элементов. Так, при предпосыках о простейшем входящем потоке требований, постоянном времени обслуживания и гамма-распределении случайного объема ресурсов справедливы следующие результаты для распределения случайного совокупного

функций.

объема ресурсов срочности й.

Для плотности распределения имеет место

имеет место соотношение

математическое ожидание случайной величины равно

стандартное отклонение

где П - количество ресурсов, существующих в данный мрмент в банке, поток моментов возникновения ресурсов - простейший с интенсивностью X,

- постоянная срочность ресурсов, а случайный объем ресурсов распределен по гамма-закону с параметром масштаба у и параметром формы ц.

В результате анализа описанных моделей можно сделать следующие выводы о характеристиках порождаемых ими случайных процессов:

Х процессы являются стационарными,

Х процессы обладают короткой памятью, продожительность которой равна срочности ё ресурсов. Данное свойство выражается в плавном убывании автокорреляционной функции процессов, значения которой становятся статистически незначимыми начиная с момента 4+1. На графике частной автокорреляционной функции видно, что влияние обусловлено моментами с номерами / и ё. Соответствующие графики приведены на рис. За и 36,

-о,г 0,3 - 0,8 -о>,5 о,о 0,5 1,0

Рисунок 3. Графики выборочной автокорреляционной (а) и частной автокорреляционной (б) функций процесса, порожденного моделью стохастической динамики срочных ресурсов.

Х в результате изменения трансфертных цен происходит изменение среднего объема ресурсов, продожающееся в течение интервала времени, равного срочности ё.

Важное свойство рассматриваемого теоретического процесса состоит в том, что все его перечисленные характеристики адекватны выборочным характеристикам фактической динамики срочных ресурсов, которые автор получил в результате анализа, проведенного в одном из крупных российских банков.

Формулы (1)-(6) получены для стационарного состояния процесса, наступающего после периода от начального момента, равного срочности ресурса Результаты для для могут быть получены на основе формул (1)-(6) заменой переменной

Последний параграф второй главы содержит описание оптимальных задач управления риском ликвидности, ставящихся на основе предложенных выше моделей. Рассматривается два типа таких задач, соответствующих нормальному и кризисному режимам управления данным риском. Их общей чертой вне зависимости от режима является то, что в результате их решения находится компромисс между соотношением дохода от операций привлечения и размещения ресурсов и риска, возникающего в результате их проведения. Различие же состоит в том, что при нормальном режиме задача состоит в максимизации прибыли при ограничении сверху на величину риска ликвидности, в то время как при кризисном режиме - в минимизации риска ликвидности при ограничении снизу на величину прибыли (убыток представляется как отрицательный доход). Конкретный вид задач зависит от используемых предпосылок, одной из важнейших среди которых является предпосыка о зависимости интенсивности привлечения и размещения ресурсов от динамики трансфертных цен.

Третья глава содержит результаты имитационного моделирования, проведенного на основе теоретических моделей, рассмотренных во второй главе. Эти результаты были получены на основе разработанной системы инструментальных методов, реализованных на ПЭВМ, основанной на комплексе имитационных моделей стохастической динамики срочных ресурсов. Необходимость использования имитационного моделирования была вызвана тем, что для некоторых сочетаний предпосылок об элементах модели оно оказалось более эффективным инструментом, чем теоретический анализ. Целесообразность исследования различных сочетаний предпосылок вызвана тем, что в результате исследования фактической динамики финансовых ресурсов автором был сделан вывод о том, что, при неизменности общей структуры модели, предпосыки относительно ее элементов отличаются от одного вида финансового ресурса к другому. Например, адекватная модель потока моментов возникновения кредитов в рублях срочностью 6 мес. может существенно отличаться от соответствующей модели для депозитных сертификатов в рублях срочностью от 7 до 31 дней. Кроме того, имитационное моделирование может использоваться при построении комплексных моделей динамки совокупности различных типов финансовых ресурсов, позволяющих исследовать такие агрегированные характеристики банка, как динамику его позиции по риску ликвидности и процентному риску. Используя различные предпосыки для различных типов ресурсов, с помощью таких моделей становится возможным оценивать результаты управленческих решений, таких как установление того или иного значения трансфертных цен, с точки зрения их влияния на позицию банка по риску ликвидности и процентному риску.

В заключении приведены основные результаты работы, выносимые на защиту:

Х Разработана методология оценки и управления риском ликвидности в коммерческом банке, предполагающая использование стохастических моделей динамики срочных финансовых ресурсов и ставящихся на их основе оптимальных задач управления риском ликвидности.

Х Разработан комплекс стохастических моделей динамики срочных финансовых ресурсов, результаты для которых были получены как в результате теоретических исследований, так и в результате имитационного моделирования.

Х Разработан комплекс задач оптимального управления риском ликвидности на основе предложенных стохастических моделей динамики срочных ресурсов.

Х Разработан и реализован на ЭВМ комплекс инструментальных методов, представляющих собой синтез имитационных моделей и расчетов на основе аналитических результатов, полученных для предложенных моделей.

Х Проведена практическая апробация полученных результатов на примере крупного российского банка

Публикации по теме диссертации

1. Матвеев А. В. Сравнительная оценка стохастических финансовых показателей по матрице коэффициентов попарного доминирования. Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 5. Экономика. Деп. ВИНИТИ 31.12.2003 № 2331-В2003.

2. Матвеев А.В. Сравнительная оценка эффективности инвестиционных портфелей по матрице коэффициентов попарного стохастического доминирования // Материалы. VII межд конф. Предпринимательство и реформы в России. СПб. Издательство института страхования. 24-26 апреля 2002 г. СПбГУ. XI. С. 14.

3. Матвеев А.В. Принципы использования теоретико-вероятностных методов оценки и управления риском ликвидности в коммерческом банке // Материалы IX. межд. конф. Предпринимательство и реформы в России. СПб. ОЦЭиМ. 26-28 ноября 2003 г. СПбГУ. С. 15-17.

4. Матвеев А.В. Теоретико-вероятностные методы оценки и управления рисками в коммерческом банке // Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 5. Экономика. 2003. Вып. 4 (№29). С.114-117.

Подписано в печать О Формат 60x84/16 Печать ризографическая

Заказ № 553 Объем 0,81 п л Тираж 100 экз

Издательский центр экономического факулыета СПбГУ 193123, Санкт-Петербург ул Чайковского, д 62

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Матвеев, Александр Владимирович

Введение.

Глава 1. Основы стохастических методов управления активами и пассивами в коммерческом банке.

з 1. Методы трансфертного ценообразования. п. 1.1. Трансфертное ценообразование в рамках исследования операций в экономике. п. 1.2. Неоклассические подходы к трансфертному ценообразованию. п. 1.3. Практические подходы к трансфертному ценообразованию.

з 2. Управление активами и пассивами в коммерческом банке.

з 3. Стохастические методы управления активами и пассивами. п. 3.1. Оптимальные задачи управления активами и пассивами. п. 3.2. Модели стохастической динамики финансовых ресурсов. п. 3.3. Практические аспекты статистического анализа финансовых ресурсов в коммерческом банке.

Глава 2. Модели стохастической динамики срочных ресурсов.

з 1. Финансовые ресурсы и их характеристики. п. 1.1. Определение финансового ресурса. п. 1.2. Характеристики ресурсов.

з 2. Риск ликвидности и трансфертное ценообразование. п. 2.1. Понятие риска ликвидности. п. 2.2. Оценка риска ликвидности. п. 2.3. Факторы риска ликвидности. п. 2.4. Практические инструменты оценки риска ликвидности. п. 2.5. Управление риском ликвидности.

з 3. Стохастические модели срочных финансовых ресурсов. п. 3.1. Модель времени. п. 3.2. Модель совокупной динамики срочных ресурсов.

з 4. Стохастическая модель позиции по риску ликвидности. п. 4.1. Формулировка модели риска ликвидности. п. 4.2. Задача управления риском ликвидности с помощью трансфертных цен.

Глава 3. Практическое использование моделей стохастической динамики срочных ресурсов.

з 1. Проверка предпосылок о факторах риска ликвидности и идентификация их распределений. п. 1.1. Случайный объем ресурса. п. 1.2. Поток моментов возникновения ресурсов. п. 1.3. Срочность ресурса.

з 2. Имитационное моделирование стохастической динамики срочных ресурсов. 93 п. 2.1. Моделирование динамики срочных ресурсов фиксированной срочности. п. 2.2. Моделирование динамики баланса срочных ресурсов.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Экономико-математические модели трансфертного ценообразования в финансовой фирме"

Тема данной работы относится к области стохастических методов управления активами и пассивами коммерческого банка. Актуальность данной области в современной российской банковской системе не вызывает сомнения. Действительно, эффективное управление активными и пассивными операциями банка общепризнанно является одним из важнейших элементов его управления (см. [47, 49]), оказывая значительное влияние на величину как его прибыли, так и принимаемых им рисков. Одни из основных задач, возникающие в ходе этого управления, связаны с оценкой и управлением риском ликвидности и процентным риском.

В ходе своей работы банк стакивается с целым рядов факторов неопределенности, оказывающих значительное влияние на его работу. Эта особенность в поной мере относится и к управлению его активными и пассивными операциям, что говорит о высоком потенциале, которые имеют в данной области стохастические методы.

Для последних нескольких лет существования банковской системы России характерны такие черты, как общее снижение доходности операций (особенно спекулятивных операций на финансовых рынках, до 1998 г. часто служивших основным источником прибыли банков) и усилением конкуренции на рынке услуг, оказываемых банками так называемому реальному сектору экономики. Кроме того, за этот период произошла определенная стабилизация работы банковской системы, а также сформировася ряд крупных универсальных банков, обладающих обширной и диверсифицированной клиентской базой. Уровень аналитического учета в ряде этих банков, а также наличие в них значительного объема исторической информации об операциях с клиентами позволяет им реализовать тот потенциал, которым обладают стохастические методы анализа финансовых ресурсов при их использовании в рамках управления активными и пассивными операциями. Одна из основных задач при этом состоит в определении влияния, которые на величину риска ликвидности и процентного риска банка оказывают трансфертные цены на привлекаемые и размещаемые им ресурсы.

На момент написания данной работы был опубликован целый ряд исследований, посвященных разработке моделей стохастической динамики финансовых ресурсов, а также постановке различных оптимальных задач управления активными и пассивными операциями банка. Давая им характеристику, в целом можно сказать, что они формируют базу, эффективное использование которой позволяет существенно улучшить уровень управления активами и пассивами в банке. В то же время, ряд элементов этих моделей и задач требует дальнейшего развития. Одним из важнейших его направлений с нашей точки зрения является разработка моделей стохастической динамики срочных ресурсов, а также постановка на их основе задач оптимального управления риском ликвидности и процентным риском с помощью трансфертных цен. Актуальность развития данного направления главным образом обусловлена тем, что наиболее поно разработанные модели стохастической динамики финансовых ресурсов ([54, 30]) являются универсальными относительно вида анализируемых с их помощью величин. Эта особенность позволяет применять эти модели к показателям самой различной природы (таким как динамика ресурса, обменный курс валют или индекс РТС, см. [30, с. 235]), что, с точки зрения автора, является их несомненным достоинством. В то же время данная особенность формирует направление для дальнейшей работы в этой области, связанной с разработкой стохастических моделей для отдельных видов финансовых ресурсов, которые бы более поно учитывали присущие их поведению специфические особенности. Срочные ресурсы являются одним из таких видов. Одна из причин целесообразности разработки для них отдельных моделей состоит в том, что в результате исследования характеристик фактической динамки этих ресурсов, проведенного автором в одном из крупных российских банков, был сделан вывод о том, что они существенно отличаются от характеристик случайных процессов, порождаемых существующими моделями стохастической динамики финансовых ресурсов.

Трансфертные цены являются одним из основных инструментов управления активными и пассивными операциями, находящимся в распоряжении банка, поэтому их включение в разрабатываемые модели явялется необходимым условиям их эффективности. В силу сложности этих моделей для их эффективного исследования, с нашей точки зрения, помимо аналитических исследований целесообразно также использовать аппарат имитационного моделирования, способный существенно допонить результаты теоретических исследований в данной области.

Таким образом, при проведении работы автором ставились следующие цели и задачи. Основной целью работы была разработка стохастических методов управления активными и пассивными операциями банка с помощью трансфертных цен. Для достижения указанной цели необходимо выпонение следующих задач: исследование фактической динамики срочных финансовых ресурсов на основе имеющейся у автора информации о динамике таких ресурсов в одном из крупных российских банков, анализ имеющихся моделей стохастической динамики финансовых ресурсов и задач оптимального управления активами и пассивами в коммерческом банке, разработка теоретической модели стохастической динамки срочных финансовых ресурсов и задачи оптимального управления риском ликвидности и процентным риском на ее основе, создание и исследование комплекса имитационных моделей по исследованию динамики срочных ресурсов, в том числе под влиянием трансфертных цен. Для достижения поставленной цели работы и решения перечисленных задач автором была выбрана следующая структура работы. Кроме введения, диссертация состоит из трех глав и заключения. В первой главе анализируются модели стохастической динамики финансовых ресурсов и задачи оптимального управления активными и пассивными операциями, опубликованные на момент ее написания. Вторая часть содержит описание разработанных автором моделей стохастической динамики срочных ресурсов и ставящихся на их основе задач оптимального управления риском ликвидности с помощью трансфертных цен. Третья глава посвящена разработке и применению комплекса имитационных моделей, использование которых допоняет теоретические результаты, полученные во второй главе. Наконец, заключение подводит итоги работы и отмечает возможные направления дальнейших исследований.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Матвеев, Александр Владимирович

Заключение

В данной работе были рассмотрены модели стохастической динамики срочных финансовых ресурсов, а также изучены особенности управления в их рамках риском ликвидности банка с помощью трансфертных цен. Для этого автором была проведена следующая работа: исследован характер фактической динамики срочных финансовых ресурсов на основе имеющейся у автора информации об этой динамике в одном из крупных российских банков, проведен анализ существующих моделей стохастической динамики финансовых ресурсов и задач оптимального управления активами и пассивами в коммерческом банке, разработан и исследован комплекс теоретических моделей стохастической динамки срочных финансовых ресурсов и задач оптимального управления риском ликвидности на их основе, разработан и исследован комплекс имитационных моделей динамики срочных ресурсов (в том числе под влиянием трансфертных цен), допоняющий полученные аналитические результаты.

Полученный в результате исследования комплекс моделей и оптимизационных задач, поставленных на их основе, формирует единую методологию использования стохастических методов при управлении активными и пассивными операциями коммерческого банка, что говорит о достижении автором ставящейся им основной цели исследования.

Говоря о направлениях дальнейшего исследования, прежде всего следует указать на необходимость дальнейшего исследования характера влияния трансфертных цен на интенсивность процессов привлечения и размещения ресурсов банка. Результаты такого исследования способны, с нашей точки зрения, оказать существенное влияние на методологию управления риском ликвидности. Кроме того, довольно важной является допонительная проверка гипотез о параметрах предлагаемых моделей (например, тип распределения параметров) при сохранении их общей структуры.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Матвеев, Александр Владимирович, Санкт-Петербург

1. Абрамов JI.M., В.Ф. Капустин. Математическое программирование. СПб, 2001.

2. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистики и основы эконометрики. М., 1998.

3. Вадзинский Р.Н. Справочник по вероятностным распределениям. СПб., 2001.

4. Васин A.C. Кузнецов В. В. Моделирование и оценка параметров нестационарного потока клиентов в банке // Финансы и кредит. 2004. № 5 (143). С. 58-62.

5. Васин A.C. Кузнецов В. В. Повышение эффективности функционирования банка на основе совершенствования процесса обслуживания его клиентов // Финансы и кредиты. 2004. № 7 (145). С. 27-30.

6. Васин A.C. Кузнецов В. В. Моделирование и оценка параметров распределения длительности обслуживания клиентов банка // Финансы и кредиты. 2004. № 12 (150). С. 19-21.

7. Васин A.C. Кузнецов В. В. Статистическое моделирование процесса обслуживания клиентов банка// Финансы и кредит. 2004. № 13 (151). С. 22-24.

8. Васин A.C., Лебедев A.B. Использование обобщенных распределений вероятностей при статистическом моделировании факторинговых операций // Финансы и кредит. 004. № 19(157). С. 49-51.

9. Васин A.C., Кондратьев А.Н. Экономико-математические модели процесса согласования интересов участников финансово-промышленной группы // Финансы и кредит. 2004. №24 (162). С. 53-58.

10. Ю.Вишняков И.В. Экономико-математические модели оценки деятельности банка. СПб., 1999.

11. Вишняков И.В. Стохастическая модель динамики объемов банковских депозитов до востребования // Экономика и математические методы. 2002. Т. 38, №1. С. 94-104.

12. Волошин И.В. Модели и режимы ликвидности коммерческих банков // Оперативное управление и стратегический менеджмент в коммерческом банке. 2002. № 3 (7). С. 80-87.

13. Волошин И.В. Анализ денежных потоков коммерческого банка // Оперативное управление и стратегический менеджмент в коммерческом банке. 2002. № 4 (8). С. 97-102.

14. Воронцовский A.B. (ред). Применение математики в экономике. СПб., 2004.

15. Гербер X., Бауэре Н. Актуарная математика. М., 2001.

16. Гнеденко Б.В., Коваленко И.Н. Введение в теорию массового обслуживания. М., 1987.

17. Гражданский кодекс РФ. Официальный текст. М., 1997.

18. Гузов К.О. Формирование оптимального портфеля привлечения: оценка стабильности остатков денежных средств на клиентских счетах до востребования // Банковские технологии. 2000. №. 12. С, 47-53.

19. Гузов К. О., Кутергин О. А. Оценка ресурсосоставляющей привлекательности расчетных счетов юридических лиц // Банковские технологии. 2000. №. 14. С, 51-58.

20. Дериг X. Универсальный банк Ч банк будущего. М., 1999.

21. Емельянов А.П, Контроль расходов коммерческого банка в системе бюджетирования // Финансы и кредит. 2004. № 10 (148). С. 33-39.

22. Кельтон В., Лоу. А. Имитационное моделирование. СПб., 2004.

23. Конюховский П.В. Исследование периодических зависимостей в динамике финансовых ресурсов // Вест. С.-Петерб. ун-та. 2001. Вып. 2 (№ 13). С.148-157.

24. Конюховский П.В. Модель мониторинга стохастической динамики ресурса // Вест. С.-Петерб. ун-та. 1998. Вып. 4 (№ 26). С. 103-110.

25. Конюховский П.В. Модель управления финансовым ресурсом при неопределенности // Вест. С.-Петерб. ун-та. 1999. Вып. 2 (№ 12). С.89-96.

26. Конюховский П.В. Применение методов кросс-спектрального анализа в исследовании зависимости между финансовыми ресурсами неопределенности // Вест. С.-Петерб. ун-та. 2002. Вып. 1 (№ 5). С.103-110.

27. Конюховский П.В. Простейшая мультипликативная стохастическая модель динамики ресурса// Вест. С.-Петерб. ун-та. 1998. Вып. 3 (№ 19). С.96-102.

28. Конюховский П.В. Микроэкономическое моделирование банковской деятельности. СПб., 2001.

29. Конюховский П.В. Математические методы исследования операций в экономике. СПб., 2002.

30. Конюховский П.В. Моделирование стохастической динамики финансовых ресурсов. СПб., 2002.

31. Косован К.С. Трансфертное ценообразование в коммерческом банке // Деньги и кредит. 1999 . N. 11. Стр. 28-34.

32. Кузнецов В.В. Оценка параметров распределения длительности обслуживания на основе фотографии рабочего дня // Финансы и кредит. 2004. № 11 (149). С. 17-19.

33. Кулаков А.Е. Моделирование показателей финансовых рисков с использованием коэффициентов сжатия // Финансы и кредит. 2002. № 11 (101). С. 15-21.

34. Кулаков А.Е. Управление активами и пассивами банка // Финансы и кредит. 2002. № 17 (107). С. 2-16.

35. Кулаков А.Е. Волатильность доходности как интегральный показатель риска // Финансы и кредит. 2004. № 16 (154). С. 25-30.

36. Кулаков А.Е. Управление активами и пассивами банка. М., 2004.

37. Лэсдон JI.C. Оптимизация больших систем. М., 1975.

38. Матвеев A.B. Принципы использования теоретико-вероятностных методов оценки и управления риском ликвидности в коммерческом банке // Мат IX. межд. конф. Предпринимательство и реформы в России. 2003. т.1. С. 15.

39. Матвеев A.B. Теоретико-вероятностные методы оценки и управления рисками в коммерческом банке // Вест. С.-Петерб. ун-та. 2003. Вып. 4 (№ 29). С. 114-117.

40. Матин. A.B. Декомпозиция и агрегирование при решении оптимизационных экономических моделей. М., 1985.

41. Мотыль Д.Н. Оперативное управления доходностью и ликвидностью портфеля активов банка. Рукопись.

42. Моудер Дж., Эмаграби С. (ред). Исследование операций. М., 1981.

43. Носко В.П. Эконометрика. Введение в регрессионный анализ временных рядов. М., 2002.

44. Плещинский A.C. Эффективность финансово-промышленных групп: механизм трансфертных цен. М., 1996.

45. Плещинский A.C. Механизм равновесных трансфертных цен при вертикальном взаимодействии производственных экономических агентов // Экономика и математические методы. 2001. Т. 37,2. С. 70-91.

46. Плещинский A.C. Динамическая эффективность механизма равновесных трансфертных цен // Экономика и математические методы. 2001. Т. 37, №4. С. 12-32.

47. Роуз П. С. Банковский менеджмент. М., 1997.

48. Санин В.В. Постановка финансовой цели коммерческого банка: формирование новых подходов // Финансы и кредит. 2004. № 6 (144). С. 31-36.

49. Синки Дж. Управление финансами в коммерческих банках. М., 1994.

50. Тен В.В., Герасимов Б.И., Докукин A.B. Управление активами банка на основе оптимизационных методов. М., 2000.

51. Фалин Г.И. Математический анализ рисков в страховании. М., 1994.

52. Фелер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения, т. 1. М., 1964.

53. Хинчин А.Я. Работы по математической теории массового обслуживания. М., 1963.

54. Хованов Н.В. Математические модели риска и неопределенности. СПб., 1998.

55. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука. М., 1978.

56. Эннусте Ю.А., Матин А.В. Стохастические экономические моедли адаптивного оптимального планирования и проблемы их координации. М., 1989.

57. Hankock D. A Theory of Production for the Financial Firm. Norwell (Mass.), 1991.

58. Hirschleifer J. On the economics of transfer pricing // The Journal of business. 1956. Vol.29. P. 172-184.

59. Hirschleifer J. Economics of the divisionalized firm I I The Journal of business. 1957. Vol.30. P. 96-108.

60. H. Marcowitz. Portfolio selection //The Journal of Finance. 1952. Vol. VII. N. 1. P.77-91. Источники в общедоступных компьютерных сетях:

61. Рейтинг банковского сектора России агентства Эксперт РА:Ссыка на домен более не работаетexpert/ratings/banki/#russia.

62. Официальная информация ЦБ РФ о денежной массе в 2004 году: Ссыка на домен более не работаетprint.asp?file=/statistics/credit statistics/mon supply 04.htm.

Похожие диссертации