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

Экономико-математические модели управления привлеченными средствами в финансовой компании тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Конюховский, Павел Владимирович
Место защиты Санкт-Петербург
Год 1998
Шифр ВАК РФ 08.00.13
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Экономико-математические модели управления привлеченными средствами в финансовой компании"

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ V? V Б УНИВЕРСИТЕТ

На правах рукописи

Конюховский Павел Владимирович

"Экономико-математические модели управления привлеченными средствами в финансовой компании"

Специальность 08.00.13 ЧЭкономико-математические метода

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Санкт-Петербург 1998

Работа выпонена на кафедре Экономической кибернетики экономического факультета Санкт-Петербургского Государственного

университета.

Научный руководитель: доктор физ.-мат. наук,

профессор Н.В. Хованов

Официальные оппоненты: доктор экономических наук,

профессор В.В. Гяухов

кандидат экономических наук, доцент И.В. Вишняков

Ведущая организация: Санкт-Петербургский университет

экономики и финансов

Защита состоится "А" декабря 1998 г. в 16 часов на заседании Диссертационного Совета Д-063.57.43 по защите диссертаций на соискание ученой степени доктора экономических наук в Санкт-Петербургском государственном университете по адресу:

191194, Санкт-Петербург, ул. Чайковского, д.62, ауд. 415

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Санкт-Петербургского Государственного университета.

Автореферат разослан "ЗА." НОЯб'р Я 1998 года

Ученый секретарь диссертационного совета наук,

кандидат экономических доцент А.В. Монахов

Обшая характеристика работы.

Актуальность темы исследования. Актуальность темы настоящего диссертационного исследования обусловлена, во-первых, важностью вопросов управления пассивами для деятельности финансовых компаний и недостаточной разработанностью моделей управления пассивной частью баланса (т.к. традиционно большее внимание уделялось изучению проблем, связанных с активами), во-вторых, возрастанием влияния результатов деятельности по привлечению средств и управлению ресурсной базой на общий результат деятельности финансовой фирмы, и, наконец, возрастанием влияния последствий деятельности по аккумуляции финансовых ресурсов (как позитивных, так и негативных) на экономико-политическое состояние общества.

Цель и задачи исследования. Основной целью настоящей работы является создание системы экономико-математических моделей управления привлечением средств в финансовой компании (фирме), которая предназначена для интеграции в качестве целостной составной части в общую систему управления данной компанией (фирмой).

Для ее реализации в результате обобщения сложившихся на текущий момент общеэкономических подходов к решению задач управления пассивами и наиболее популярных экономико-математических моделей управления финансовой фирмой были сформулированы актуальные и значимые направления развития существующих методов, определившие локальные задачи проведенного исследования. К таким задачам относятся как построение моделей феноменологического характера, позволяющих отслеживать существующие тенденции, так и конструирование моделей, учитывающих результаты тех или иных управляющих воздействий. Существенной задачей, решаемой в данной работе, также стала демонстрация возможностей практического использования предложенных моделей.

Объектом исследования является финансовая компания (фирма), определяемая как институт, имеющий своей целью максимизацию прибыли в процессе оказания посреднических услуг между заемщиками и заимодателями. Эти услуги прямо или косвенно связаны с финансовыми активами и пассивами, принадлежащими фирме (кредитами, депозитами). Использование понятия "финансовая фирма" обусловлено явно проявившимися в последние десятилетия тенденциями к

стиранию граней между банковскими и небанковскими учреждениями, предопределяющими общность решаемых в лих задач. Соответственно, предметом исследовшшя стали процессы управления привлечением средств в финансовой фирме (прежде всего, в депозитной форме).

Методологическая и теоретическая основа работы. Положения, развиваемые в настоящем исследовании, базируются на фундаментальных выводах теории финансового и банковского менеджмента, сформулированных, например, в работах Дж. Синки, П. Роуза, также были активно использованы результаты опубликованных за рубежом за последние два десятилетия работ по теории и методам управления финансовой фирмой (D. Hancock, C.W. Sealey, E.J. Капе и др.).

При решении задач, поставленных в данной работе, нашли активное применение:

методы теоретико-вероятностного моделирования неопределенности в процессах управления привлекаемыми средствами;

методы теории производственных фупкций;

моделирование многоэтапных динамических процессов с помощью линейных разностных уравнений;

Х использование аппарата г-преобразования для решения линейных разностных уравнений.

Научная новизна. К новым научным результатам, полученным в данном диссертационном исследовании, можно отнести следующее.

Разработана система экономико-математических моделей мониторинга ресурсов и управления процессами привлечения средств, предназначенная для внедрения в общую (комплексную) модель финансовой компании (фирмы);

Х Предложены новые подходы к решению вопросов моделирования деятельности финансового института с точки зрения интеграции его результатов в программный комплекс соответствующей автоматизированной системы;

Разработаны новые модификации мультипликативных стохастических моделей динамики финансового ресурса и предложены новые подходы к последующему их применению при построении многошаговых прогнозов объемов наблюдаемого ресурса;

Сформулированы рекомендации, оспованные на результатах исследований влияния фактора неопределенности при управлении финансовым ресурсом в рамках сконструированных стохастических моделей;

Предложены оригинальные методы построения и исследования свойств функции, устанавливающей зависимость между нормой затрат на привлечение И объемом привлеченных средств, а также обоснование значения данпой функции как инструмента изучения возможностей рынка финансовых ресурсов;

Разработаны новые модели динамики собственных и привлеченных средств в финансовой фирме, описываемой в виде линейных разностных уравнений, для решения которых применяется 2-преобразование.

Практическое значение. Разработанная в настоящем исследовании система экономико-математических моделей ориентирована на непосредственное использование в рамках автоматизированных систем управления фипапсовыми компаниями (фирмами). В связи с этим в данной работе проведен анализ существующих автоматизированных банковских систем (АБС) с точки зрения интеграции в них агоритмов, реализующих предложенные в работе экономико-математические методы. Отдельно следует указать, что положительной стороной предлагаемых моделей является умеренность их требований к информационному обеспечению.

Помимо этого, результаты, полученные в рассматриваемой работе, имеют практическое значение с точки зрения совершенствования учебных курсов, входящих в финансово-экономический блок.

Апробация работы. Работоспособность моделей и методов мониторинга финансовыми ресурсами, разработанных в настоящем исследовании, была опробована в процессе решения соответствующих задач в ЗАО "Автоматика-Север". Агоритмы, основанные на данных моделях, были частично интегрированы в состав системы управления предприятием.

Важнейшие результаты и выводы настоящей работы были изложены автором на:

Всероссийской научной конференции 15-17 мая 1997 г. "Инвестиционная политика России в современных условиях";

Третьей Международной Студенческой конференции им. Л. В. Канторовича. "Предпринимательство и реформы в России", ноябрь 1997 г.;

Всероссийская научная конференция 14-16 мая 1998 г. "Экономическая наука:

теория, методология, направления развитая". Результаты исследования были использованы в образовательном процессе, в частности, в курсе "Программное обеспечение банковских систем", читаемом автором для студентов специальности "Экономическая кибернетика" экономического факультета СПбГУ.

В процессе проведенных исследований была осуществлена верификация построенных экономико-математических моделей на реальном статистическом материале, а именно, на данных Федеральной корпорации страхования депозитов США (ГО1С), Центра экономического анализа (ЦЭА) агентства "Интерфакс", Ассоциации коммерческих банков Санкт-Петербурга.

Структура работы. Цель и логика исследования предопределили структуру диссертации, которая состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы, приложений, содержащих допонительные примеры использования предлагаемых в . основной части работы моделей и методов на реальных статистических данных.

Основное содержание работы.

Во введении обосновывается актуальность темы исследования, цель и задачи, научная новизна, аргументируется практическое значение и дается методологическая и теоретическая база исследования.

В первой главе "Общие вопросы разработки и применения экономико-математических моделей для финансовой компании" осуществлены систематизация и обобщение проблем, задач и вопросов, связанных с управлением процессами привлечения денежных средств в финансово-банковских институтах, в трех аспектах:

с точки зрения общих подходов, сложившихся в современной экономической науке; . . .

с точки зрения применяемых в этой области экономико-математических моделей;

с точки зрения реализации разработанных методов в рамках автоматизированных управляющих системах.

Проведенный обзор многочисленных работ, посвященных вопросам применения математических методов в изучении деятельности финансовых компаний (фирм), позволил условно разделить их на два следующих широких класса.

Х Модели, построенные на базе теории управления портфелем Марковица-Тобина, рассматривающие исследуемые объекты, прежде всего, не как производителей, а как рациональных инвесторов в условиях риска и неопределенности (Hart O.D., Kane Е. J.). С моделями данного типа их критики связывает две проблемы. Первая порождается отбрасыванием производственных и ценовых ограничений, под действием которых действуют финансовые фирмы, и, как следствие, недооценка роли этих ограничений в определении равновесия между входными и выходными факторами. Вторая состоит в относительном пренебрежении в "портфельной" литературе вопросами управления пассивам. Модели, основанные на традиционной неоклассической (безрисковой) теории фирмы, восходящей к работам Дж. Р. Хикса. Одни работы (Berger A.N. и др.), развивающие данное направления, сконцентрированы на изучении экономических последствий от изменения масштаба финансовой фирмы, другие (PesekB.P.) Ч на вопросах проведения денежной политики по отношению к фирме: связь между денежной политикой и сложившимися технологиями, влияние на поведение фирмы резервных требований, влияние на доход монопольных позиций в банковской сфере и т.д.

Обращено внимание на важное положительное свойство моделей второго вида, состоящее в том, что они в некотором смысле устраняют разрыв между методами, применяемыми для изучения производственных и финансовых объектов. Это открывает широкие возможности для сравнительного анализа поведения предприятий различной экономической природы, выявления общих и локальных характеристик, а также для распространения хорошо разработанного аппарата производственных функций на новую область применения. Последнее объясняет то, что в научной литературе данное направление часто называют Ч теорией производства для финансовой фирмы (Hancock D.). В большинстве исследований, относящихся ко второму направлению, в той или иной форме строятся производственные функции финансовой фирмы, которые связывают факторы ее деятельности как входы и выходы, ставя вторые в соответствие первым.

Среди наиболее перспективных направлений развития рассматриваемых экономико-математических методов выделены:

разработку моделей, синтезирующих инструментарии портфельной и

производственной теории; л создание моделей, основанных на более широком применении стохастических методов, повышающих адекватность отражения фактора неопределенности в процессах функционирования объектов финансовой сферы. Вопросы применения информационных технолопий и автоматизированных систем в управлении привлекаемыми средствами изложены как с позиций влияния появляющихся информационных технологий на экономические характеристики данных процессов, так и в плане реализация в автоматизированных управляющих и информационных системах экономико-математических моделей.

Отмечается, что влияние коренного перелома, произошедшего в области информационных компьютерных технологий в начале 80-х годов, выразилось, с одной стороны, в появлении новых поколений вычислительной техники и электронных устройств, что позволило снизить затраты на их содержание, а, с другой - в существенном снижении требований к квалификации пользователей, что, в конечном счете, сделало данные технологии доступными для качественно более широкого круга организаций.

На основе анализа существующих тенденций сформулированы выводы о перспективах развития процессов автоматизации управления в финансовой сфд>е. В разрезе воздействия на деятельность финансовой фирмы направления автоматизации были разделены на те, которые меняют систему управления, и те, которые непосредственно меняют содержание ее деятельности, открывая новые возможности. Последние потора-два десятилетия были периодом прорывов на втором направлении, связанных с открытием и внедрением новых технологий (смарт-карты, взаимодействие через Internet, виртуальные банки), но в настоящий момент логичной представляется гипотеза, что будущие годы станут временем распространения "вширь" появившихся возможностей. На этом этапе, безусловно, возрастет- значение совершенствования методов управления, в том числе, и за счет активной интеграции б них агоритмов, реализующих экономико-математические методы, вопросам развития которых посвящены последующие главы работы.

Во второй главе "Стохастические модели динамики финансовых ресурсов" изложение материала начинается с рассмотрения т.н. мультипликативной стохастической модели динамики ресурса. В ее основание положена предпосыка о возможности отслеживать объемы изучаемого ресурса через дискретные

равноотстоящие промежутки времени /, причем переход объема ресурса, определяемого действительным числом > 0 в момент времени г = / -1, к ресурсу величиной х, >0, соответствующему моменту времени /=/', описывается соотношением

где х, Ч объем ресурса в момент времени /, ос, > О Ч коэффициент элементарного перехода от к х,, = \,...,п,... .

В построенной модели наблюдаемые значения а,.....аД коэффициентов

элементарных переходов рассматриваются как значения соответствующих независимых случайных величин 5Е,,...,аД( имеющих логарифмически нормальное распределение с параметрами р, и ст] (5, е л(ц,,ст^)). На основе данного предположения и соотношения (1) сформулирована следующая модель динамики ресурса на дискретном отрезке времени [0, л]:

*Д=*оП5.> (2>

где хД Ч случайное значение величины ресурса в момент времени -п.

Отмечено, что в случае, когда все независимые случайные величины а,,

1 = 1.....п, имеют одно и то же логарифмически нормальное распределение с

параметрами (I, а2 (а, е п(ц,а2)), то можно получить простые явные выражения для прогнозного значения

хД = х0- ехр

+ Ч | (3)

величины ресурса на момент времени 1 = п и для меры точности (стандартного отклонения)

5Д = х0 Х [ехр(2ц + 1т2) - ехр(2ц + по1 )}/г (4)

этого прогноза.

На основе формул (3), (4) выведены формулы для прогнозной величины х* ресурса на момент времени / = п и для точности (стандартного отклонения) этого прогноза:

Хп ~ Х0 " еХР

, Ч О И|ц+Т

\ = *о {схр[2и(/л +о2)]-е,\1)[л(2// +а2)] (6)

где = Ч Ч выборочное математическое ожидание, являющееся

несмещенной и эффективной оценкой для параметра (I, а а2 =-У [1п а,. -ц]2

кЧ исправленная выборочная дисперсия, представляющая из себя состоятельную и несмещенную оценку для а2.

В качестве положительной стороны данной модели, отмечена возможность ее применения как к различным видам финансовых ресурсов, так и к различным по масштабу временным интервалам. В то же время, поскольку в настоящей модели осуществляется только "пассивное" отслеживание изменений иод воздействием текущих тенденций и условий, то значения прогнозных величин х'п и з* будут справедливы при неизменности этих условий, т.е. в течение некоторого ограниченного периода. К спорным сторонам модели, безусловно, следует отнести требования строгой положительности объемов ресурса (х,. > 0) на каждом шаге. Однако для большинства реальных ситуаций выпонение этого ограничения тем или иным образом может быть обеспечено..

Гипотеза о логарифмически нормальном распределении коэффициентов элементарного перехода обеспечивает удобство и простоту проводимых над ними мультипликативных преобразований, что, однако, не распространяется йа операции аддитивного характера. Эта проблема представляется существенной, прежде всего, потому, что практически все конкретные финансовые ресурсы связаны теми или иными аддитивными отношениями, так, например, сумма всех депозитов складывается из сумм трансакционных, сберегательных Х и т.д. депозитов. Соответственно, сделав допущения о логарифмически нормальном распределении коэффициентов перехода для отдельных видов депозитов, мы автоматически определяем закон распределения для аналогичных коэффициентов суммарных депозитов, который, не будет логарифмически нормальным. Наиболее рациональным представляется прагматический подход к разрешению данного противоречия. Учитывая то, что сумма независимых случайных величин распределена по нормальному закону, на практике можно считать, что

распределение коэффициентов элементарного перехода для суммарного финансового ресурса может быть аппроксимировано логарифмически нормальным, особенно, при близости значений их параметров.

Для демонстрации возможностей практического применения мультипликативной стохастической модели использованы данные по динамике суммарных депозитов в банках-участниках Федеральной корпорации страхования депозитов (Federal Deposit Insurance Corporation, FDIC), являющейся одним из ведущих институтов, контролирующих банковскую сферу в США. Важным преимуществом выбранного источника информации является его общедоступность на Web-сервере FDIC по адресу html://www.fdic.gov/databank, что предоставляет возможность независимой проверки предлагаемых выводов.

Графики на Рис. 1, построенные на основе статистики по суммарным депозитам в банках-участниках FDIC (в качестве ха взято значение на IV квартал 1993 года), предоставляют возможность сравнить прогнозные зпачения с фактическими, а также оценить колебания фактических значений относительно коридора, задаваемого с помощью оценки среднеквадратичного отклонения: х* s*.

4ЭОООСО

S 4 200003

<* 4100000 to

2 4000000

s 3900000

5 заооосо о

3 3 700 000 s о.

g зеооооо 1л зэооосо

3400000

lllllllllllllll sasasssssssjgjge

Рис. X. Динамика суммарных депозитов по банкам-участникам FDIC

(Источник: hnil:,,/www,fdic,gov/datab.mk/sob'sccticmb-html)

-ФаЮ1леское значение -Прогноз среднего -Нижняя границ-) -Верхняя граница-1 -Никняя границей! -Верхняя граница-И

Поредение кривой, соответствующей фактическим значениям, которая незначительно выходит за границы коридора (I), задаваемого как х* л*, и заведомо оказывается в коридоре (П): х*  2 *, позволило прийти к заключению о возможности использования сформулированной модели для описания динамики наблюдаемого ресурса (в данном случае Ч суммарных депозитов).

В проведенном исследовании учтено, что допущение о яеизменности значений параметров ц, а1 случайных коэффициенты элементарного перехода а, предопределяет достоверность прогнозов, получаемых на базе мультипликативной стохастической модели, в течение ограниченного периода времени, характеризующегося неизменностью условий. На основе этого поставлена задача разработки методов оперативного и эффективного определения момента изменения факторов, влияющих на динамику ресурса (момента изменения значений ц, с2). В качестве метода ее решения предложена схема отслеживания (мониторинга) значений математического ожидания я,. = Мх(г') и дисперсии

= Оа(г) случайных коэффициентов элементарного перехода 5(г). Поскольку математическое ожидание т и дисперсия я2 случайного коэффициента элементарного перехода а е и(ц,о2) взаимно однозначно связаны с параметрами соответствующей нормальной случайной величины ЬйеЛ^(ц,а2), постольку мониторинг параметров тЛ, л' может быть редуцирован к отслеживанию математического ожидания ц, и дисперсии а2 нормальных случайных величин, для которых разработан обширный арсенал средств статистического исследования.

Процедура выявления статистически значимых изменений параметра ц включена в общую схему мониторинга ресурса следующим образом. Для

моментов времени / = к,к + \,...,п вычисляется "скользящая" дробь Стьюдента

па)= (7)

г^ 1 -2/, ч а2(к;к) + а20;к) _ . _,Д, .

где ц(/;) = Ч ау и р (*') = -, и для значении / = 2к,2к +1,...,п

проверяется гипотеза Н0 о равенстве математических ожиданий при помощи

соответствующего критерия Стьюдецта с v = 2(к -1) степенями свободы и уровнем доверия ($е(0Д). Гипотеза НД принимается при | Г(/Д)|< Г(/?;г) и отвергается в пользу альтернативы Н: ц, > (или в пользу альтернативы //^щсщ Чв зависимости от знака величины Т(1,к)) при |Г(/,А)|> Г(/9;у). Также отмечено, что с достаточной для практики точностью процедуру проверки статистической гипотезы НД: ц, = р., при помощи критерия Стьюдента можно распространить и на случай неравных дисперсий а*, а,, применяя данный критерий с числом степеней свободы у, лежащим между числами к-1 и 2(к -1).

Аналогично предложено проводить мониторинг дисперсии с,2, совмещенный с периодической проверкой пшотезы о равенстве дисперсий на различных пепересекающпхся отрезках времени, для чего в моменты времени ; = к,к + 1,...,п вычисляется "скользящее" отношение дисперсий

а2(к;к)

Если обозначить через о* дисперсию случайных величин Ьа,,...,1пй4, а через а\ дисперсию случайных величин 1да,_,+1,...,!аа(, I = 2к,2к + 1,...,п, то для некоторого заданного уровня доверия Ре(0,1) осуществляется проверка гипотезы На:а] ~ а\ путем сравнепия вычисляемой величины Р(1,к) с критическим значением К -критерия со степенями свободы v, = у2 = к -1.

Т-дробь

Т-критическое

Рис. 2. Мониторинг среднего на основе Г-критерия для депозитов "до востребования" в банках-участниках Ж01С (длина серии к = 10)

Практическое применение схемы мониторинга, в частности, было продемонстрировано на данных по объемам депозитов "до востребования" в банках-участниках ГО1С. Как следует из Рис. 2, в интервале с 1945 по 1952 годы Г-дробь не превышает Г-критического, что говорит в пользу гипотезы о тождественности экономических условий по отношению к поведению рассматриваемого ресурса, и, обратно, стабильно сигнализирует об их изменении по истечении указанного периода, что соответствует сложившейся периодизации развития экономики США.

На основе обобщения вышеизложенных методов предложена схема построения скользящего прогноза значений финансового ресурса. Ее идея состоит в том, что на очередном этапе г, зная фактические величины объемов рассматриваемого финансового ресурса за предыдущие к периодов, мы можем, используя формулы (5) и (6), построить для них прогнозы, а также и оценки отклонений от них, на последующие п шагов. При определении значения к мы можем использовать модель мониторинга стохастической динамики. Очевидно, что это значение дожно быть таким, чтобы обеспечивалась неизменность значений среднего и дисперсии в течение интервала \}-к,к\. Соответственно, в моменты нарушения данных условий будут наблюдаться устойчивые различия между фактическими и прогнозными значениями.

В третьей главе: "Управление привлеченными средствами в моделях финансовой компании (фирмы)" рассматриваются экономико-математических модели, предусматривающие явные управляющие воздействия на процесс привлечения средств со стороны финансовой организации. Логика изложения материала основана на последовательном переходе от детерминированных статических моделей управления к моделям, учитывающим фактор неопределенности, и далее к многоэтапным динамическим моделям.

Плодотворной основой для построения управляющих моделей, с точки зрения автора, представляются функции, устанавливающие зависимость между объемом привлеченных средств и нормой затрат на их привлечение. Использование предпосыки о существовании такой связи позволяет применить для изучения поведения финансовой фирмы богатый инструментарий теории производственных функций.

Если обозначить:

V - норма затрат на единицу привлеченных средств;

(р(Ч>) - объем привлеченных средств, получаемых при норме затрат V;

у(у) - норма прибыли, при использовании у вложенных средств;

ф(у) Х уу(ф(у)) - доход от использования привлеченных средств.

На основе сделанных предпосылок, позволяющих рассмотреть чистый доход как функцию от нормы затрат на привлечение средств, может быть сформулирована задача его максимизации, т.е. задача определения такого V*, что

где Т- множество допустимых значений V.

Аналитически зависимость объема привлеченных ресурсов от нормы затрат может быть описана, например, с помощью параметрического класса функций

где а>0, о0, v > 0.

График функции (11) имеет 5-образную форму, соответствующую трем фазам процесса привлечения средств (медленному росту при малых затратах, интенсивному росту при достаточных затратах и, наконец, медленному росту в ситуации, когда возможности рынка привлеченных средств исчерпаны).

При построении функции rp(v) для реальных экономических объектов (т.е. при определении фактических значений с и а) был применен метод наименьших квадратов.

В частности, автором были проведены расчеты на базе данных отчета Центра экономического анализа (ЦЭА) агентства "Интерфакс" от 31 марта 1997 года по крупнейшим банкам России по объему вкладов населения. Из общего массива данных были выделены две группы банков:

(а) с объемом привлеченных вкладов свыше от 100 до 900 мрд. руб.;

(Ь) с объемом привлеченных вкладов от 30 до 100 мрд. руб. Для банков группы (а) были получены значения параметров

p(v') = max p(v),

ф(у) = с-(1 -(1 +av)-e"4"'),

а и 10.5 и с и 376.42, а для банков группы (р), соответственно,

а л 22,5 и с и 59,36.

Достаточно высокое значение а в последнем случае объясняется, как объективно более быстрым достижением состояния исчерпания возможностей рынка привлекаемых средств, так и искажениями вносимыми явно нереальными нормами затрат, переваливающими для некоторых банков за 100%.

Более подробно в настоящем исследовании был рассмотрен частный случай задачи (10), имеющий практическое значение для достаточно широкого круга реальных экономических ситуаций, а именно, задача определения оптимальной нормы затрат на привлечение средств V*, при условии, что ф(у) является функцией вида (11), у(у)-постоянная величина (Ч'Су)-и) и все привлеченные средства обращаются в активы (у = Ф(Ч')), т.е.

р(и, у) = -V Х ф(у) + и ф(у) = ф(у) Х (и - у) =

= е-(1-(1 + сн0-е-а,)-(и-у). (12)

С помощью стандартного исследования экстремальных свойств функции (12) была получена приближенная оценка для значения оптимальной нормы затрат

л/81 + 24Х а-ы - 9

V л----. (13)

При построении моделей управления финансовыми ресурсами особое место занимают вопросы учета в них фактора неопределенности. Одна из наиболее простых схем, формулируемая в терминах мультипликативной стохастической модели (1), основывается на предположении о возможности управления математическим ожиданием объема некоторого ресурса ц, =ц(г() = М1па(1) за счет затрат г,, производимых в момент времени / = / Ч 1, / = 1,...,п. Очевидно, что в данной ситуации мы неявно допускаем возможность выделения доли затрат г, идущей на управление именно данным ресурсом, из всей совокупности затрат. Заметим, что при таком управлении параметром ц одновременно обеспечивается

соответствующее управление ожидаемым значением т1 - Ма(1) и дисперсией л1,2 = >а(/) случайного коэффициента элементарного перехода а(г):

от, =т(г1) = Ма(1) = етр^М + у^ (14)

.$? =^г(г1) = Щг) = ехр(2ц(г() + 2с13)+ехР(2ц(/;) + стг). (15)

Приближая описапную модель к реальности мы стакиваемся с необходимостью учета фактора неопределенности, выражающегося в том, что при одних и тех же затратах г, = г, производимых в различные моменты времени, мы можем получить весьма разные величины управляемых параметров ц, т, з2. Так, в случае управления депозитами, затратив в разные моменты времени на выплату процентов, рекламу, обслуживание, зарплату менеджерам одни и те же суммы, мы получим неодинаковые объемы управляемого финансового ресурса. В простейшем случае можпо предположить, что случайное математическое ожидание 1,., определяющее стохастическое поведение ресурса в момент времени ? = i, имеет нормальное распределение с математическим ожиданием ц, = ц(г() и с постоянной дисперсией 52: = 52, р, е#(ц(,51). С учетом этой предпосыки

статистические характеристики наблюдаемых параметров приобретают вид:

Л/1па(г';ц,)= ц, = Л/1па(г), (16)

01аа(;';р,) = а2+6г>а2 =)1па(/) = а?, (17)

Мх(г;Р,) = ехр^ц, + j > ехр = . (18)

Оа(*;р,) = ехр(2р., +2а2 -н252)+ехр(2ц, +о2 +85)>Щ0 (19)

Таким образом, установлено, что учет неопределенности зависимости управляемого параметра р. от управляющего параметра г не изменяет структуры введенной модели управления динамикой ресурса, а лишь модифицирует значения статистических характеристик соответствующих параметров. Соотношение (18) в некотором смысле является "парадоксальным": в соответствии с ним, при одном и том же управляющем воздействии г математическое ожидание коэффициента изменения величины управляемого ресурса Мх в недетерминированном случае будет больше, чем в детерминированном. Однако, одновременно в недетерминированном случае происходит и увеличение дисперсии (19), что соответствует росту риска отклонения от ожидаемого среднего значения.

При переходе к рассмотрению многоэтапных динамических моделей финансовой фирмы необходимо учитывать, что прибыль, получаемая на отдельных этапах, не может быть единственным оценочным показателем Ч помимо нее необходимо учитывать также и такие характеристики, как величина

собственных средств (капитала), темпы его изменения и т.п. С учетом данной особенности была предложена модель, основанная на рекуррентном соотношении Чм=Ч, +($<!,(20)

- объем собственных средств фирмы в 1-й периоде; х, - объем привлеченных средств в /-м периоде; V- усредненная норма затрат на единицу привлеченных средств; и- усредненная норма дохода на единицу используемых средств; 9 - доля собственных средств, превращаемых в активы, т.е. используемых для получения дохода. Соотношение (20) с математической точки зрения является линейным разностным уравнением, для решения которого было применено -преобразование. С учетом результатов, полученных для стохастических мультипликативных моделей, прогноз величины привлеченных средств на момент /+1 может быть выражен как

х,+1 = Л'-*0, /| = ехр(р0+^|, (21)

х0 - объем привлеченных средств на начальный момент времени (г = 0); Ц0, о0 - оценки значений параметров ц,а, соответственно. Тогда после проведения серии преобразований прогноз объема собственных средств в I -м периоде может быть представлен как

?,=<?о-р'+*о-~Ч-(Л'-Р'), (22)

где величину р, равную 1 + и 0 , можно интерпретировать как норму накопления собственных средств фирмы за один период.

Формула (22) имеет прозрачную экономическую интерпретацию - объем собственных средств финансовой фирмы на момент времени I зависит в рамках предложенной модели от двух составляющих:

" - величины начального капитала (с учетом проводимой политики

накопления);

и-А-у ,

хе---(л -р ) - результатов деятельности по привлечению средств и

получению доходов от их активного использования.

Друг ое интересное направление развития динамических многошаговых моделей финансовой фирмы связано с учетом в них возможностей управления процессом привлечения средств. Например, на основе использования зависимости между нормой затрат на привлечение средств и их объемом, описываемой функцией вида (11). Основываясь на предпосыке о существовании такой зависимости и применив аппарат ^-преобразования, по аналогии с (22) также можно получить выражепие для объема собственных средств в / -м периоде

Ч, = <7о-Р +-;--(Р -1)- (23)

Знаменательно и то, что экономическая интерпретация формулы (23) в значительной степени аналогична интерпретации формул (22) Ч объем собственных средств финансовой фирмы на момент времени ( по-прежнему определяется составляющими, зависящими величины начального капитала (ц0 р')

и доходов от эксплуатации привлеченных средств (ЧЧ (р' -1)).

В Заключении в тезисной форме приведены следующие основные выводы.

1. В последние годы значительно возросла актуальность методов управления пассивами в финансовых фирмах в рамках решения общей задачи управления ее ресурсной базой, что сопровождается увеличением разнообразия видов депозитных и недепозитных форм привлечения средств.

2. Среди направлений развития экономико-математических методов, применяемых для изучения деятельности финансовых фирм, в текущий момент наиболее перспективными представляются разработка моделей, синтезирующих инструментарии портфельной и производственной теории, и создание моделей, основанных на более широком применении стохастических методов, повышающих адекватность отражения фактора неопределенности в процессах функционирования объектов финансовой сферы.

3. Одной из ведущих тенденций развития автоматизированных систем управления финансовыми компаниями и автоматизированных банковских систем (АБС)

появляется увеличение в будущем доли подсистем, непосредственно основанных на тех или иных экономико-математических моделях.

4. В качестве продуктивного инструмента построения прогнозов динамики финансовых ресурсов могут быть использованы модификации мультипликативных стохастических моделей, предложенные в настоящем исследовании, которые основываются на предпосыке о возможности отслеживать объемы изучаемого ресурса через дискретные равноотстоящие промежутки времени, связанные т.н. коэффициентами элементарного перехода.

5. Работоспособным и эффективным методом оперативного определения момента изменения факторов, влияющих на динамику финансового ресурса, является мониторинг его стохастической динамики, основанный на использовании '/-критерия Стьюдента и /^-критерия.

6. Принципиальной особенностью управления в условиях неопределенности (неоднозначности последствий при одном и том же управляющем воздействии) является увеличение среднего ожидаемого объема ресурса по сравнению с управлением,.в детерминированной ситуации, что, однако, сопровождается ростом риска отклонения от среднего.

7. При моделировании процессов управления привлеченными средствами к интересным и содержательным результатам приводит анализ зависимости их объема от нормы затрат на привлечение, для описания которой был применен функциональный класс ф(у) = с Х (1 - (1 + ау) -е'"").

8. Анализ в рамках предлагаемой в работе динамической модели, основанной на математическом аппарате линейных разностных 1 уравнений, описывающей изменение собственного капитала в зависимости от решений по затратам на привлечение средств, позволяет выделить принципиальные компоненты, определяющие такое изменение н провести дальнейшую количественную оценку их влияния.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. Конюховский П.В. Простейшая мультипликативная стохастическая модель динамики ресурса// Вестн. С.-Петерб. ун-та. 1998. № 19. С. 96 - 102. . .

2. Конюховский П.В. Использование моделей управления инвестиционной активностью в АБС // "Инвестиционная политика России в современных

условиях". Всероссийская научная конферетшия 15-17 мая 1997 г. Тезисы докладов и выступлений. СПбГУ, 1997. С. 13-14.

3. Конюховский П.В. Модель мониторинга стохастической динамики ресурса //Вестник С.-Петерб. ун-та. Серия "Экономика", вып. 5, № 26. СПб., 1998. С. 103- 110.

4. Конюховский П.В. Мультипликативные стохастические модели динамики финансового ресурса // "Экономическая наука: теория, методология, направления развития". Всероссийская научная конференция 14-16 мая 1998 г. Тезисы докладов и выступлений. Часть 2. СПбГУ, 1998. С. 129-130.

5. Конюховский П.В. Перспективные направления развития экономико-математических моделей управления привлеченными средствами //Третья Международная Студенческая Конференция им. Л.В. Канторовича. "Предпринимательство и реформы в России". Сборник тезисов. Том I. СПбГУ, 1997. С. 19-20.

6. Конюховский П.В. Экономико-математическая модель мониторинга и управления параметрами стохастической динамики банковских депозитов. СПб., 1998. Деп. в ВИНИТИ № 2087-В98 от 30.07.98.

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Конюховский, Павел Владимирович

Введение.

Глава 1. Общие вопросы разработки и применения экономикоматематических моделей для финансовой компании.

з1.1. Задачи управления привлечением средств в современной экономической теории.

з 1.2. Развитие экономико-математических моделей финансовой компании (фирмы).

з 1.3. Вопросы реализации экономико-математических моделей в автоматизированных системах управления финансовой компанией (фирмой).

Глава 2. Стохастические модели динамики финансовых ресурсов.

з2.1. Мультипликативная стохастическая модель динамики ресурса

з 2.2. Модель мониторинга стохастической динамики ресурса

з 2.3. Построение скользящих прогнозов объемов финансовых ресурсов в мультипликативной модели.

Глава 3. Управление привлеченными средствами в моделях финансовой компании (фирмы).

з 3.1. Применение моделей типа "затратыЧрезультат" в процессах управления привлеченными средствами.

з 3.2. Модель управления финансовым ресурсом в условиях неопределенности.

з 3.3. Динамическая модель управления привлеченными средствами.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Экономико-математические модели управления привлеченными средствами в финансовой компании"

Важнейшей характеристикой состояния любой экономической системы является уровень ее способностей по аккумуляции материальных и, в первую очередь, денежных ресурсов. Эффективное решение данной задачи, которым традиционно занимаются банки, финансовые компании, фонды, фирмы, оказывает влияние как на экономическую, так и на социальную и политическую сферу жизни общества. Актуальность ее для России ярко илюстрируется общеизвестными событиями последних лет, начиная с крушения в начале 90-х годов сберегательной системы, сложившейся в СССР, громкими скандалами вокруг финансовых пирамид 1994 года, и заканчивая всесторонним экономическим кризисом лета 1998 года, одним из знаковых симптомов которого стали ожидания задержек выплат или даже потерь вкладов. Можно также вспомнить, что финансовые аферы, повлекшие невозврат средств населению в Абании, стали причиной массовых беспорядков, приведших к вооруженным стокновениям, поставившим страну на грань гражданской войны.

Состояние процессов аккумуляции и привлечения средств, циркулирующих в хозяйственной системе, с последующим их инвестированием в те или иные сектора данной системы, безусловно, с одной стороны, зависит от уровня развития экономики, а, с другой, оказывает обратное влияние на него. Так, возникновение на определенных этапах становления рыночной экономики структур, привлекавших средства клиентов с заведомой ориентацией на будущее банкротство, было впоне объективным явлением и может рассматриваться как неизбежный побочный эффект процесса первичного накопления капитала. Объяснения череды крахов подобных фондов и банков ссыками на отсутствие опыта, законодательной базы, неблагоприятные обстоятельства, обман партнеров носят поверхностный характер, глубинной же причиной являлось принципиальное отсутствие у них необходимости в возврате денег своим клиентам, не имевшим на тот момент рациональных альтернатив для размещения своих средств. В то же время, чем быстрее в финансовой сфере утверждаются институты, обладающие достаточным потенциалом для получения реальной прибыли на вложенный капитал, тем скорее формируется конкурентная среда, отсекающая возможности для успеха неэкономического поведения на рынке.

Остановимся несколько подробнее на некоторых составляющих понятия достаточный потенциал. Очевидно, что в современных условиях оно включает не только денежные и материальные ресурсы финансовой организации, ее общественно-политические связи, авторитет, репутацию, но и сложившуюся в ней технологию, действующую систему управления, выбранную стратегию развития. Основой для последних факторов, в свою очередь, служат методы и модели современной экономической науки. От их применения в значительной мере зависит успех в конкурентной борьбе на мировых финансовых рынках, которая последние годы идет за десятые, а иногда и сотые доли процентов прибыли.

В последние годы достаточно популярными стали экономико-математические модели управления финансовыми фирмами (см., например, [50, 51, 55, 62, 63, 64, 66]). Однако традиционно как в зарубежной, так и в отечественной литературе большее внимание уделяется задачам управления активами. В то же время, задачи управления пассивной частью баланса финансового предприятия являются не менее интересными и актуальными, и, более того, можно полагать, что в последующие годы произойдет рост внимания к методам их решения, так как, несомненно, возрастет значение привлеченных средств в качестве источника развития банков и финансовых организаций.

Бесспорным условием содержательности разговора о процессах привлечения финансовых ресурсов является стабильное и устойчивое развитие экономики в целом. При его нарушении, как это произошло летом-осенью 1998 года, рассуждения, устанавливающие связь между управляющими воздействиями и их результатами, становятся некорректными. Однако, несомненно и то, что по прошествии кризисов к решению подобных задач, несмотря ни на что, приходится возвращаться. В этой связи представляют интерес предположения о перспективах привлечения средств банками, сделанные в предыдущие годы. В отчете Центра экономического анализа (ЦЭА) агентства Интерфакс от 31 марта 1997 года, в частности, отмечалось:

Средняя доля вкладов в обязательствах банков, входящих в список Интерфакс-100, составила 15%, в том числе региональных Ч 32% и московских Ч 8%. Таким образом, для крупнейших региональных банков население становится основным источником кредитных ресурсов. И основной статьей расходов: в 1996 году проценты по вкладам граодан составили в среднем 31% всех расходов по 28 крупнейшим региональным банкам. Средняя доля процентов по частным вкладам в расходах 72 крупнейших банков столицы составила лишь 13% (см. [13]). и далее:

В будущем рынок частных вкладов станет привлекать к себе все большее внимание банкиров в связи с растущими объемами. .в течение 1996 года в структуре ресурсной базы российской банковской системы продожились сдвиги в сторону снижения доли средств, привлеченных от предприятий и иностранных банков и роста доли частных вкладов. По оценкам экспертов ЦЭА, в 1997, и особенно в 1998 году (в зависимости от начала и темпов экономического роста) роль населения России как основного поставщика кредитных ресурсов экономике будет возрастать, в связи с чем рынку частных вкладов предстоит динамичное развитие (см. [13]).

В упомянутом отчете приводятся также данные, характеризующие структуру привлеченных ресурсов российской банковской системы (см. Рис. 1). Статьи, изображенные на Рис. 1 включают в себя, депозиты Ч срочные депозиты юридических лиц в рублях; вклады Ч рублевые вклады населения; МЕК -Ч чистые межбанковские кредиты, привлеченные российскими банками (общий объем полученных российскими банками межбанковских кредитов за минусом выданных российскими банками межбанковских кредитов и кредитов ЦБ РФ); счета Ч остатки средств на расчетных и текущих счетах в рублях и иностранной валюте. Все проценты показывают процентные отношения объемов средств по этой статье к сумме по всем четырем статьям.

Денежные накопления граждан по данным Госкомстата России в банковских вкладах, ценных бумагах и наличных деньгах к началу июля 1998 г. выросли до 308,2 мрд. рублей против 281,2 мрд. рублей в начале нынешнего года и 262,4 мрд. деноминированных рублей в начале июля 1997 г. Одновременно отмечалось, что вклады граждан за июнь 1998 г. снизились с 167,1 мрд. до 165,6 мрд. и составили 53,7% всех накоплений. Остатки наличных денег на руках у населения увеличились с 101,6 мрд. до 102,0 мрд. рублей. Накопления в ценных бумагах возросли за месяц с 39,5 до 40,6 мрд. рублей [3].

События августа 1998 года, кардинально изменившие ситуацию в экономике страны, и их последствия еще только предстоит осмыслить. Однако, еще раз хочется подчеркнуть, что при любых модификациях, через которые предстоит пройти финансово-банковской системе России актуальность задач управления привлеченными средствами останется неизменной.

Не взирая на отмеченный выше бурный рост количества исследований, посвященных экономической теории финансовой компании, эту область никак нельзя отнести к разряду хорошо изученных, поэтому по настоящее время остается справедливым мнение, выраженное еще в 1971 году М. Кляйном:

Несмотря на значение коммерческих банков и как главных финансовых посредников, и как важных звеньев в процессе обращения денег, существует мало согласия по вопросу о том, что дожна устанавливать работоспособная и продуктивная теория финансовой фирмы (см. [69]).

В самом общем плане литература посвященная затрагиваемым в настоящем исследовании вопросам с точки зрения методологии может быть разделена на следующие направления: конкретно-экономические работы по банковскому менеджменту, к классическим представителям которых можно отнести [34, 36]; работы, развивающие те или иные экономико-математические модели финансовой компании (фирмы), (см., например, [50, 51, 55, 62, 63, 64, 66]); работы, посвященные проблемам и методам автоматизации деятельности банковских и других финансовых институтов, (см., например, [1, 35]).

Характерные для работ, относящихся к разным из перечисленных выше групп, разнородность стилей изложения и, как правило, жесткая нацеленность на следование в фарватере своего направления предопределили необходимость концентрированного обобщения их фундаментальных результатов, что и было сделано в первой главе настоящего исследования, первый параграф которой посвящен обзору и систематизации задач и вопросов, связанных с управлением процессами привлечения денежных средств финансовыми институтами в разрезе общей экономической теории и конкретно-экономических подходов, а второй Ч с точки зрения применяемых в этой области экономико-математических моделей.

Особенно существенным, на взгляд автора, представляется разрыв между исследованиями, развивающими экономико-математические методы, и литературой по информационным и управляющим автоматизированным финансово-банковским системам. Проблемам, связанным с его устранением, а также вопросам реализации экономико-математических моделей в конкретном программном обеспечении, посвящен третий параграф первой главы.

Настоящая диссертационная работа не претендует на создание или изложение поной и всесторонней теории финансовой фирмы. Однако, исходя из предположения, что такая теория основывается на некотором связанном наборе локальных задач или подзадач, базирующемся на тех или иных экономико-математических моделях, в данном исследовании разрабатывается система моделей контроля и управления процессами привлеченными ресурсами, предназначенная в конечном счете для интеграции в автоматизированную систему управления финансового предприятия.

Во второй главе изучены стохастические модели динамики финансового ресурса, начиная с простейшей мультипликативной модели, носящей чисто феноменологический характер (з 2.1). В з 2.2 рассмотрена модель мониторинга стохастической динамики финансового ресурса, предназначенная для отслеживания момента изменения условий, после которого происходит изменение параметров наблюдаемых процессов. Наконец, з 2.3 посвящен построению схемы скользящего прогноза значений финансового ресурса, обобщающей результаты предыдущих параграфов. Предложенные модели проилюстрированы примерами, основанными как на условных, так и на реальных данных.

Предметом третьей главы являются экономико-математические модели, описывающие явные управляющие воздействия на процесс привлечения средств со стороны финансовой организации и их последствия. На основе обобщения опыта применения моделей типа затраты-выпуск в з3.1 рассматриваются методы построения функции, задающей зависимость объема привлеченных средств от нормы затрат на их привлечение, а также вопросы ее практического применения. Фокус рассмотрения з 3.2 сосредоточен на моделях, учитывающих фактор неопределенности в процессах управления, а также на вопросах содержательной экономической интерпретации стохастических параметров этих моделей. В завершении третьей главы представлены динамические модели управления привлеченными средствами. Их оригинальность состоит в использовании математического аппарата линейных разностных уравнений, для решения которых применяется z-преобразование. Возможности практического применения предлагаемых в третьей главе математических конструкций также демонстрируются на конкретных примерах.

Существенной стороной подобных научных разработок является выбор статистических источников. Данная проблема особенно остра по отношению к исследованиям современной российской экономики. Ее небогатая новейшая история, ведущая отсчет с момента резкого перелома, произошедшего в начале 90-х годов, в большинстве случаев не предоставляет представительных серий данных. Поэтому в настоящем исследовании были использованы как отечественные, так и зарубежные источники, а именно, материалы Федеральной корпорации страхования депозитов США, уже упоминавшегося выше ЦЭА агентства Интерфакс, Ассоциации коммерческих банков Санкт-Петербурга и др.

Прямая и обратная связь между автоматизированными системами управления, выступающих в качестве источника информации, и внутренней структурой математических моделей, подчеркивается в заключении настоящей работы.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Конюховский, Павел Владимирович

Заключение

Обобщим в виде следующих тезисов основные выводы, полученные в настоящей работе (с указанием параграфов, обосновывающих их).

1. В качестве предмета изучения была выбрана финансовая компания (фирма) Ч объект, имеющий своей целью максимизацию прибыли в процессе оказания посреднических услуг между заемщиками и заимодателями. Данное понятие является обобщающим для реальных субъектов финансовой сферы Ч банков, парабанковских организаций, сберегательных ассоциаций, Ч с точки зрения тождественности представляющих для нас интерес функций. В последние годы значительно возросла актуальность методов управления пассивами в финансовых фирмах в рамках решения общей задачи управления ее ресурсной базой, что сопровождается увеличением разнообразия видов депозитных и недепозитных форм привлечения средств (з 1.1).

2. Среди направлений развития экономико-математических методов, применяемых для изучения деятельности финансовых фирм, в текущий момент наиболее перспективными представляются разработка моделей синтезирующих инструментарии портфельной и производственной теории и создание моделей, основанных на более широком применении стохастических методов, повышающих адекватность отражения фактора неопределенности в процессах функционирования объектов финансовой сферы (з 1.2).

3. Одной из ведущих тенденций развития автоматизированных систем управления, автоматизированных банковских систем (АБС) является увеличение в будущем доли подсистем, непосредственно основанных на тех или иных экономико-математических моделях (з 1.3).

4. В качестве продуктивного инструмента построения прогнозов динамики финансовых ресурсов могут быть использованы мультипликативные стохастические модели, основанные на предпосыке о возможности отслеживать объемы изучаемого ресурса через дискретные равноотстоящие промежугки времени, связанные т.н. коэффициентами элементарного перехода, (з2.1).

5. В з 2.2 изложена схема мониторинга, предназначенная для оперативного определения момента изменения факторов, влияющих на динамику ресурса, и продемонстрированы ее работоспособность и эффективность.

6. Интересной особенностью управления в условиях неопределенности (неоднозначности последствий при одном и том же управляющем воздействии) является увеличение среднего ожидаемого объема ресурса по сравнению с управлением в детерминированной ситуации, что, однако, сопровождается ростом риска отклонения от среднего (з 3.2).

7. При моделировании процессов управления привлеченными средствами к интересным и содержательным результатам приводит анализ зависимости их объема от нормы затрат на привлечение, для описания которой был применен функциональный класс <p(v) = с Х (1 - (1 + av) eav) (з3 .1).

8. Анализ в рамках динамической модели, основанной на математическом аппарате линейных разностных уравнений, описывающей изменение собственного капитала в зависимости от решений по затратам на привлечение средств, позволяет выделить принципиальные компоненты, определяющие такое изменение и провести дальнейшую количественную оценку их влияния (з 3.3),

Таким образом, главным результатом настоящей работы, выносимым на защиту, является система экономико-математических моделей управления привлеченными средствами в рамках финансовой компании (фирмы), предназначенная для практической реализации в рамках ее автоматизированной системы управления.

Возможность такой реализации особенно важна с учетом характерного для настоящего времени взаимного влияния между аналитическими моделями, внутренней структурой и информационным обеспечением систем управления. Действительно, с одной стороны, все более возрастающие требования к уровню программного обеспечения, степени интелектуальности выпоняемых им функций настоятельно свидетельствуют о необходимости интеграции в него агоритмов, основанных на экономико-математических моделях, с другой, -Ч реально существующие компьютерные технологии, возможности информационной базы формируют набор условий, которым дожны удовлетворять претендующие на практическую полезность методы.

В частности, для успешного решения задач управления депозитами, очевидно, требуется соответствующая база данных, предоставляющая информацию в заданных форматах, разрезе, масштабе времени, что, вообще говоря, заставляет компанию (банк) иногда существенно модифицировать программный комплекс своей автоматизированной системы управления. Однако бесспорен и тот факт, что даже самая глубокая модификация имеет свои пределы, а также существуют и принципиально недоступные данные (прежде всего это относится к сведениям о действиях, решениях и планах других субъектов рынка). Следовательно, жизнеспособны только те модели и методы, которыми можно оперировать в реально сложившейся информационной среде. В этом смысле рассмотренные выше модели из-за предельной скромности требований к объему необходимой информации находятся в выигрышном положении.

В завершении следует остановиться на кратком обзоре наиболее перспективных с точки зрения автора направлений развития изложенных выше идей (см. также [20]). К ним, безусловно, можно отнести: построение стохастических моделей динамики финансовых ресурсов, обеспечивающих более чувствительное и детализированное управление на основе учета факторов случайности в поступлении средств, дифференциации их потенциальных источников, расширения круга допустимых управляющих воздействий; развитие динамических моделей управления привлеченными средствами, построенных на базе разностных уравнений, за счет увеличения компонент, усложнения системы связующих ограничений, максимально приближающих данные модели к формам реальных балансовых отчетов;

-поболее широкое применение в моделировании процессов управления привлеченными средствами методов теории управления запасами (см., например, [6, 29, 45]).

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Конюховский, Павел Владимирович, Санкт-Петербург

1. Автоматизированные информационные технологии в банковской деятельности/Под ред. Г.А. Титоренко. М., 1997.

2. Архипенков С.Я. Новые технологии в СГПТР //Банковские технологии, № 6(38). МД 1998. С. 46-49.

3. Богатеем ? Вряд ли. //Санкт-Петербургские ведомости. № 140(1809) от 30.07.1998.

4. Браунли К. Статистическая теория и методология в науке и технике. М., 1977.

5. Бриль А Р. Функционально-стоимостной анализ в экономических расчетах. Л., 1989.

6. Букан Дж., Кенигсберг Э. Научное управление запасами. М., 1967.

7. Глотов Н.В., Животовский Л.А., Хованов Н.В., Хромов-Борисов Н.Н. Биометрия. Л., 1982.

8. Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей. 6-е изд. М., 1988.

9. Деруссо С П., Рой Р., Клоуз Ч. Пространство состояний в теории управления. М., 1970.

10. Дунаев С Б. BORLAND-технологии. SQL-Link. Interbase. Paradox for Windows. Delphi. M., 1996.

11. Евтюшкин A.B. Банки в розницу //Банковские технологии, №6(38). М., 1998. С. 84-88.

12. Задорожный В.А. Управление информацией для принятия решений //Банковские технологии, № (38). М., 1998. С. 42-45.

13. Интерфакс-100. Основные показатели коммерческих банков России // Деловой мир. М., 1996.-19 апр. С. 4.

14. Казимагомедов А.А. Банковские депозиты: зарубежный опыт. СПб., 1996. С. 9.

15. Кевеш П. Теория индексов и практика экономического анализа. М., 1990.

16. Конюховский П.В. Простейшая мультипликативная стохастическая модель динамики ресурса// Вестн. С.-Петерб. ун-та. 1998. № 19. С. 96 102.

17. Конюховский ИВ. Использование моделей управления инвестиционной активностью в АБС // Инвестиционная политика России в современных условиях. Всероссийская научная конференция 15-17 мая 1997 г. Тезисы докладов и выступлений. СПбГУ, 1997. С. 13-14.

18. Конюховский П.В. Модель мониторинга стохастической динамики ресурса // Вестник С.-Петерб. ун-та. Серия Экономика, вып. 5, № 26. СПб., 1998. С.103 110.

19. Конюховский П.В. Экономико-математическая модель мониторинга и управления параметрами стохастической динамики банковских депозитов. СПб., 1998. Деп. в ВИНИТИ № 2087-В98 от 30.07.98.

20. Крамер Г. Математические методы статистики. М., 1975.

21. Кухаренко В., Коротких Е. Если у вас нет подсистемы Ведение корреспондентских счетов // RS-CLUB, № 3, 1996. С. 46-48.

22. Лопатников Л И. Экономико-математический словарь. 3-е изд. М., 1993.

23. Масленченков Ю.С. Финансовый менеджмент в коммерческом банке. М., 1997.

24. Моисеева Н.К., Карпунин М.Т. Основы теории и практики функционально-стоимостного анализа. М,, 1988.

25. Оппенгеймер А.В., Шафер Р.В. Цифровая обработка сигналов. М., 1979.

26. Отнес Р., Эноксон Л. Прикладной анализ временных рядов. М., 1982.

27. Первозванская Т.Н., Первозванский А.А. Элементы теории управления запасами. Л., 1983.

28. Первозванский А.А., Первозванская Т.Н. Финансовый рынок: расчет и риск. М., 1994.

29. Пучкова Е В. Банковский депозит: от информационного обеспечения к аналитическим решениям //Банковские технологии, №5(27). М., 1997. С. 60-61.

30. Ривуар Ж. Техника банковского дела. М., 1993.

31. Романенко А.Ф., Сергеев Г.А. Вопросы прикладного анализа случайных процессов. М., 1988.

32. Роуз П. Банковский менеджмент/Пер с англ. М., 1995.

33. Рудакова О С. Банковские электронные услуги. М., 1997. С. 23.

34. Синки Дж. Управление финансами в коммерческих банках /Пер с англ. М., 1994.

35. Справочник по теории вероятностей и математической статистике / В.С.Королюк, Н.И.Портенко, А.В.Скороход, А.Ф.Турбин. М., 1985.

36. Тихомиров С.Е. Реальны ли виртуальные банки ? // Банковские технологии, № 5(27). М, 1997. С. 46-48.

37. ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ О банках и банковской деятельности (в редакции, введенной в действие с 10 февраля 1996 года Федеральным законом от 3 февраля 1996 года N 17-ФЗ), М., 1996.

38. Федотов Ю.В. Методы и модели построения эмпирических производственных функций. СПб., 1997.

39. Финансы и инвестиции. Англо-русский и русско-английский словарь. М., 1995.

40. Фишер Р. Статистические методы для исследователей. М., 1958.

41. Хан Г., Шапиро С. Статистические модели в инженерных задачах. М., 1969.

42. Харкевич А. А. Спектры и анализ. М., 1962.

43. Хедли Дж., Уайтин Т. Анализ систем управления запасами. М., 1969.

44. Хеннекен П., Тортра А. Теория вероятностей и некоторые ее приложения. М., 1974.

45. Хикс Дж.Р. Стоимость и капитал /Пер с англ. М., 1988.

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

47. Чаусов В.И. Автоматизация банков: итоги и перспективы //Банковские технологии, № 10(32). МД 1997. С. 97-100.

48. Aigner D.J., Sprenkle С. A Simple Model of Information and Lending Behaviour // Quarterly Journal of Economics, March 1976.

49. Baltensperger E. Alternative approaches to the theory of the banking firm // Journal of Monetary Economics, № 6, 1980.

50. Berger A.N., Humphrey D.B. Bank scale economies, mergers, concentration, and efficiency: the U.S. experience //BOG finance and economics discussion series 94-23, August. 1994.

51. Edgeworth F. Mathematical Psychics. 1888.

52. Flannery M. Retail Bank Deposits as Quasi-Fixed Factors Production // American Economic Review, № 3, 1972. P. 527-536.

53. Hancock D. A Theory of Production for the Financial Firm. Norwell (Mass.), Kluver Academic Publishers, 1991.

54. Hart O.D., Jaffee D.M. On the applications of portfolio theory to depository financial intermediaries // Review of Economic Studies, January 1974.

55. Kane E.J. Re-Regulation, Savings-and-Loan Diversification, and the Flow of Housing Finance // In Savings and Loan Asset Management Under Deregulation, San Francisco: Federal Home Loan Bank, 1981. P. 80-109.

56. Kane E.J., Malkiel E.G. Bank portfolio allocation, deposit variability and the availability doctrine // Quarterly Journal of Economics 79, February 1965. P. 113-134.

57. Klein M. A Theory of the banking firm // Journal of Money, Credit and Banking, November 1971.

58. Knight F. Risk, Uncertainty, and Profit. Boston, 1921.

59. McNulty J.E. Do You Know the True Cost of Your Deposits ? // Review, Federal Home Loan Bank of Atlanta, 35, № 3 (October), 1986. P. 1-6.

60. Pesek B P., Saving T.R. The foundations of money and banking. New York: Macmillan. 1968.

61. Pyle D.H. On the theory of financial intermediation // Journal of Finance, June 1971.

62. Santomero A.M. Modelling the Banking firm: A Survey // Journal of Money, Credit and Banking, Vol. 16, № 4, November 1984.

63. Sealey C.W., Duan J.C., Moreau A. Deposit Insurance and Bank Interest Rate Risk: Pricing and Regulatory Implications //Journal of Banking and Finance, 1995.

64. Sealey C.W., Duan J.C., Moreau A. Fixed Rate Deposit Insurance and Risk-Shifting Behavior at Commercial Banks //Journal of Banking and Finance, Vol. 16 (July), 1992. P. 715-742.

65. Sealey C.W., Duan J.C., Moreau A. Fixed Rate Deposit Insurance and RiskShifting Behavior at Commercial Bank // Proceedings of the French Finance Association, Vol. 2, Paris, France, 1990. P. 118.

66. Sealey C.W., Duan J.C., Moreau A. Incentive Compatible Deposit Insurance Pricing and Bank Regulatory Policy //Research in Finance, Vol. 11, 1993. P. 207-227.

67. Sealey C.W., Nagarajan S. Forbearance, Deposit Insurance Pricing, and Incentive Compatible Bank Regulation // Journal of Banking and Finance, 1995.

Похожие диссертации