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

Модели многомерной динамики в задачах оценки финансовой устойчивости банков тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Мнацаканян, Шушаник Вардановна
Место защиты Воронеж
Год 2011
Шифр ВАК РФ 08.00.13
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Модели многомерной динамики в задачах оценки финансовой устойчивости банков"

На правах рукописи

Миацаканнн Шушаник Вардановна

МОДЕЛИ МНОГОМЕРНОЙ ДИНАМИКИ В ЗАДАЧАХ ОЦЕНКИ ФИНАНСОВОЙ УСТОЙЧИВОСТИ БАНКОВ

Специальность: 08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

1 3 ОКТ 2011

Воронеж 2011

4857136

Работа выпонена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования Воронежский государственный университет

Научный руководитель

доктор физико-математических наук, профессор Берколайко Марк Зиновьевич

Официальные оппоненты:

доктор экономических наук, профессор Яновский Леонид Петрович-, кандидат экономических наук, доцент Концевая Наталья Валерьевна

Ведущая организация

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Уфимский государственный авиационный технический университет

Защита состоится 25 октября 2011 г. в 17 час. 00 мин. на заседании объединенного диссертационного совета ДМ 212.038.21 в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования Воронежский государственный университет по адресу: 394068, г. Воронеж, ул. Хользунова, 40, а. 225.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования Воронежский государственный университет.

Автореферат разослан 23 сентября 2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Тинякова В.И.

I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Финансовая устойчивость кредитной организации является одной из важнейших характеристик надежности в ее повседневной деятельности. Благодаря финансовой устойчивости банки в динамичных условиях рыночной среды четко и оперативно выпоняют все свои функции, сохраняя тем самым доверие своих клиентов. Если банк устойчив, то он имеет конкурентные преимущества перед другими кредитными организациями, что находит выражение в привлечении допонительных ресурсов, доминировании на том или ином сегменте рынка, увеличении вкладов населения, являющихся основным источником доходов. В связи с этим возрастает значимость исследований по оцениванию финансовой устойчивости коммерческих банков. Причем эти оценки интересны не только клиентам, выбирающим надежный банк, но и самим банкам для принятия упреждающих решений по стабилизации своей финансовой системы.

В настоящее время назрела объективная потребность в углублении таких исследований, в теоретическом осмыслении данной проблемы, в разработке адекватных новым реалиям методов обеспечения устойчивого функционирования банков. При этом особое место отводится формализованному подходу, предусматривающему моделирование динамики финансовых показателей и получение необходимых оценок на основе анализа результатов моделирования. Привлекает объективность оценок подобного рода. Но эта объективность имеет смысл только в том случае, когда модель адекватно отражает финансовое состояние банка. Поэтому актуальными являются исследования направленные на разработку математически корректных моделей, имеющих практическую значимость.

Степень научной разработанности проблемы. Теоретические основы банковской деятельности и связанные с ней риски, а также проблемы развития банковского сектора обсуждались в работах Л.И. Абакина, A.M. Таваси-ева, О.И. Лаврушина, Г.Г. Фетисова, H.H. Тренева, С.М. Ильясова, А.Д. Шеремета, И.А. Киселевой, A.M. Смулова, В.А. Кромоновой, П.Ф. Дракера, Ф. Найта, Дж. Синки и многих других ученых.

Математический аппарат моделирования банковской деятельности рассматривали Ф. Эджуорт, Э. Батенспергер, К. Сил, М. Клин, B.C. Кромонов, О.И. Катугин, A.B. Буздалин, A.M. Карминский, М.И. Лукин, A.A. Пересец-

кий, А.Е. Петров, В.В. Тен и другие исследователи. В их работах нашли отражение многие аспекты создания и использования на практике экономико-математических моделей банковской деятельности, формирования рейтингов оценки надежности банков.

Исследованию свойств систем показателей, характеризующих деятельность предприятий, в частности, банков, посвящены труды В.Е. Парфеновой, В.В. Вишнякова, В.Н. Соколова.

Проблема оценки финансовой устойчивости банков в силу своей важности, многомерности и трудности решения всегда вызывала интерес как у теоретиков, так и у специалистов-практиков. Различные аспекты этой проблемы обсуждались в работах С.Б. Барнгольца, Н. Брука, Т. Карлина, Н.И. Валенце-вой, А.Г. Грязновой, Ю.А. Данилевского, О.И. Лаврушина, В.Д. Ларичева, А. МакМина, А.И. Олыпаного, Г.С. Пановой, В.И. Петровой, М.О. Сахаровой, В.Т. Севрука, Н.Э. Соколинской, А.И. Поездника, В.М. Усоскина, Е.Б. Ши-ринской и других ученых.

В настоящее время продожает доминировать подход, в рамках которого оценка устойчивости осуществляется, по преимуществу, методами экономического анализа по данным финансовой отчетности и другим данным, характеризующих деятельность банка. В то же время этих методов недостаточно: благоприятные финансовые показатели не могут гарантировать стабильного функционирования банка в будущем. Поэтому необходимо более широкое использование математического аппарата для оценки ожидаемой финансовой устойчивости банка.

Объект исследования - многомерная динамика показателей, используемых для оценки финансовой устойчивости банков.

Предмет исследования - математический аппарат анализа и оценки финансовой устойчивости банков.

Цель и задачи исследования. Целью исследования является развитие математического аппарата оценки финансовой устойчивости банков путем разработки моделей многомерной динамики используемых для ее оценки показателей.

Цель исследования предопределила постановку и необходимость решения следующих задач:

Х проанализировать современные подходы к анализу, моделированию и оценке финансовой устойчивости банков, выявить их преимущества и недостатки;

Х разработать модели для оценки устойчивости многомерных процессов, одну из которых (эконометрическую) целесообразно использовать, когда имеется достаточный для получения адекватных результатов набор исходных данных, а другую - имеющийся объем исходных данных не обеспечивает корректное построение эконометриче-ских моделей;

Х предложить процедуру оценки финансовой устойчивости банка, первый этап которой завершается оценкой ожидаемого финансового состояния, а второй этап - расчетом вероятностной оценки отнесения этого ожидаемого состояния к позитивной ситуации;

Х разработать методику оценки финансовой устойчивости банка на основе предложенных моделей и процедур;

Х провести вычислительные эксперименты с разрабатываемыми моделями.

Область исследования. Содержание диссертации соответствует п. 1.6 Математический анализ и моделирование процессов в финансовом секторе экономики, развитие метода финансовой математики и актуарных расчетов специальности 08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики Паспорта специальностей ВАК РФ.

Теоретико-методологической основой исследования послужили современные достижения экономической и математической науки, содержащиеся в трудах отечественных и зарубежных ученых по банковскому делу, моделированию, анализу и оценке финансовой устойчивости банков, эконометрике и теории матриц.

Информационно-эмпирическую базу исследования составили данные, содержащиеся в информационно-аналитических материалах по исследуемой проблеме, финансовая отчетность коммерческих банков.

Научная новизна исследования состоит в разработке подхода к анализу и оценке стабильности коммерческих банков на основе моделирования многомерной динамики финансовых показателей и вероятностной оценке ожидаемого финансового состояния.

Научную новизну содержат следующие результаты, полученные лично автором:

1. Предложена эконометрическая модель для оценки устойчивости многомерных процессов, описывающих альтернативные варианты ожидаемой динамики финансовых показателей банка.

2. Разработан вариант многомерного конечно-разностного уравнения для оценки финансовой устойчивости банка в тех случаях, когда в силу недостаточного объема исходных данных эконометрический подход не обеспечивает требуемую адекватность.

3. Предложена двухэтапная процедура оценки финансовой устойчивости банка, предусматривающая анализ динамики финансовых показателей и анализ ожидаемого финансового состояния, что значительно снижает риск ошибочных выводов относительно надежности банка.

4. Методика анализа устойчивости многомерной динамики финансовых показателей банка, предусматривающая использование альтернативных моделей оценки стабильности динамики и получение вероятностных оценок ожидаемого финансового состояния банка.

Теоретическая значимость исследования определяется тем, что полученные в его рамках результаты расширяют теоретико-методологическую базу и развивают математический аппарат оценки финансовой устойчивости банка, задают новый вектор в разработке моделей многомерной динамики.

Практическая значимость диссертации заключается в том, что сформулированные теоретические положения и разработанные модели, обладают большим потенциалом практической реализации и доведены до уровня конкретных методик, которые могут быть использованы банками при оценке финансовой устойчивости и разработке на этой основе стратегии повышении эффективности финансового менеджмента банка.

Апробация и внедрение результатов исследования. Основные результаты работы прошли апробацию и получили положительную оценку на семинарах и научных сессиях в Воронежском государственном университете международных научно-практических конференциях: Актуальные проблемы учета, экономического анализа и финансово-хозяйственного контроля деятельности организаций (Воронеж, 2009), Анализ, моделирование и прогнозирование экономических процессов (Воронеж, 2010), Теория и практика

функционирования финансовой и денежно-кредитной системы России (Воронеж, 2010).

Основные результаты исследования используются в учебном процессе Воронежского государственного университета.

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 9 работ, общим объемом 2,8 п.л., в том числе 1 статья в журнале из Перечня Высшей аттестационной комиссии.

Структура и содержание работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка из 147 наименований.

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, определены предмет и объект исследования, сформулирована цель и поставлены задачи, решение которых необходимо для ее достижения, раскрыта научная новизна, теоретическая и практическая значимость результатов исследования.

В первой главе Современные подходы к моделированию и оценке финансовой устойчивости банков рассматриваются сущность и специфика анализа финансовой устойчивости коммерческих банков. Отмечаются конкурентные преимущества, которые получает устойчиво работающий банк. Приводятся факторы оказывающие существенное влияние на финансовую устойчивость и их классификация на внешние и внутренние. Подчеркивается особая роль внешних факторов, которые в зависимости от характера воздействия на деятельность банка делят на группы с соответствующим подробным описанием. Значительное место в этой главе отведено описанию современных методов и методик оценки финансовой устойчивости коммерческих банков. Подробно обсуждаются критерии, которые наиболее часто используются в различных методиках по оценке устойчивой деятельности банков.

Во второй главе Матричные модели оценки финансовой устойчивости банков излагается формализованный подход к оценке финансовой устойчивости банков, основанный на предложенных в диссертации моделях многомерной динамики. Показано, что основная идея реализации подобного подхода является обобщением анализа стабильности одномерных процессов с помощью неоднородного конечно-разностного уравнения. Обсуждаемая в этой главе проблема состояла в том, чтобы предложить модель многомерной динамики, которая являлась бы многомерным аналогом неоднородного конечно-разностного уравнения и, кроме того, адекватно отражала эволюционные изменения финансовой устойчивости банка. Для решения этой проблемы

предложены два подхода. Первый основан на модифицированном варианте рекурсивной системы регрессионных уравнений. С его помощью удается сделать выводы о стабильности, надежность которых базируется на коэффициентах детерминации рекурсивной системы уравнений. Модели второго подхода строятся на основе косвенных темпов прироста или косвенных темпов роста и используются в тех случаях, когда объем исходных данных не обеспечивает адекватность результатов эконометрического моделирования. Благодаря этим двум подходам формализованная оценка финансовой устойчивости банков становится независимой от объема исходных данных.

В третьей главе Методика построения моделей многомерной динамики для оценки финансовой устойчивости банков на числовом примере илюстрируются все этапы предлагаемой методики анализа и оценки финансовой устойчивости банка, объединившей модели второй главы в логику развиваемого в диссертации замысла формализованных решений. Особенность этой методики в том, что она предусматривает возможность использования различных моделей в зависимости от информационной обеспеченности расчетов. Одновременно с описанием логики общего замысла анализа стабильности удается уточнить те процедуры, которые не были подробно описаны при изложении материала по моделированию многомерных процессов.

В заключении сформулированы основные выводы диссертационного исследования.

II. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

1. Эконометрическая модель для оценки устойчивости многомерных процессов

Подходы к оценке финансовой устойчивости банков на абстрактном уровне мало чем отличается от подходов, используемых для оценки устойчивости динамических систем. Поэтому исследования финансовой устойчивости банков и банковской системы в целом были начаты не на пустом месте.

Так, для исследования стабильности многомерных процессов можно использовать матричный аналог неоднородных конечно-разностных уравнений

Р,=АР,_1+Ь, (1)

где Р; = (I],, Р2,,..., Рш)' - вектор-стобец размера п, с компонентами, равными значению показателей, характеризующих в момент времени / (незапаздывающие эндогенные переменные) финансовое состояние банка;

Р,_! = (Р\,-], Р21-\, Х, РД,-\У ~ вектор-стобец размера п, с компонентами, равными значению показателей, характеризующих финансовое состояние банка в прошлом, т.е. в момент времени / -1 (запаздывающие эндогенные переменные);

Ь = (1, Ь2,..., ЬД)'~ вектор-стобец значений, учитывающих постоянную составляющую в эффектах, воздействующих на текущее финансовое состояние банка;

А = ||ау-1 - квадратная матрица размера п х п, отражающая структуру

влияния запаздывающей эндогенной переменной на динамику показателей, характеризующих

Введем обозначения:

Р*- вектор, значения компонент которого характеризуют устойчивое (равновесное) финансовое состояние банка;

и, - вектор отклонений текущего финансового состояния от устойчивого, представляющий сбой разность между соответствующими финансовыми показателями, т.е. 11, = Р, Ч Р*.

Тогда уравнение (1) можно записать в виде

Р,=Р*+Аим. (2)

Р* =(1-А)-1Ь. (3)

Записанное выражение интерпретируется как возможность представления текущего финансового состояния в виде равновесного состояния и некоторого отклонения от равновесного состояния.

Представление Р* в виде (3) получается как особое решение матричного конечно-разностного неоднородного уравнения в предположении, что банком достигнуто состояние финансового равновесия, т.е. рассматривается случай, когда уравнение (1) имеет вид

Р* = АР* + Ь. (4)

Выражение (2) позволяет провести анализ стабильности финансового состояния банка. Смысл этого анализа в том, чтобы выяснить условия, при которых вектор текущего финансового состояния Р( сходится к вектору равновесного финансового состояния Р*. Как нетрудно понять, эта сходимость зависит от свойств матрицы А. Действительно, если отклонение текущего финансового состояния от устойчивого представить в виде разности и, = Р, Ч Р*, то можно записать цепочку равенств:

и, = Аи,_) = А2и(_2 =... = А'и0. (5)

Тогда, очевидным образом из А'и0 Ч> 0 при / Ч> ло будет следовать, что

Р( Ч> Р*. Сходимость последовательности (5), как нетрудно понять, зависит от собственных значений матрицы А, которыми являются корни детерми-нантного уравнения

|А-Л| = 0. (6)

Если все характеристические корни матрицы А по абсолютной величине не превосходят единицу, то в динамике моделируемых финансовых показателей доминирует стабильное поведение, которое характеризуется стремлением всех этих показателей к значениям равновесного состояния Р*. Если хотя бы один характеристический корень по абсолютной величине превосходит единицу, то в динамике финансовых показателей наблюдается тенденция, нарушающая сходимость к равновесному состоянию.

Изложенное выше позволяет понять основные идеи и принципы теории моделирования финансовой устойчивости банка. Но практическое использование этих результатов требует решения специальных вопросов, которые в основном связаны с применением эконометрического подхода. Скалярные модели анализа стабильности представляют собой авторегрессионные уравнения соответствующих порядков. Многомерная модель анализа стабильности предусматривает реализацию возможности формирования матрицы А. Таких возможностей несколько. В диссертации предлагается использовать для этих целей рекурсивную системы взаимосвязанных уравнений.

Для построения модели из всего многообразия показателей, отражающих финансовое состояние банка, выберем четыре основных:

- достаточность капитала, оценивающая размер капитала банка с точки зрения его достаточности для защиты интересов вкладчиков в момент времени

Р2! - качество активов, оценивающих в момент времени I возможность обеспечения возврата активов, а также воздействие проблемных кредитов на общее финансовое положение банка;

Р2,- уровень рентабельности банка в момент времени показывающий достаточность его доходов для расширения банковской деятельности;

РА, Ч уровень ликвидности банка в момент времени I с точки зрения ее достаточности для выпонения как обычных, так и непредусмотренных обязательств.

Для выбранных показателей запишем рекурсивную систему из четырех уравнений, описывающих цепочку предполагаемых зависимостей: Ри=ЬпРи-^Ь10,

^=^,+^,-,+30. (7)

Ръ,=ЬпРи+ЬъА,-х+К-

После несложных преобразований рекурсивную систему можно записать в виде векторного конечно-разностного уравнения первого порядка

(р \ Г\1 ГД л12 л13 л14 4 (Р Л МЫ Г N л10

Рг, л21 л21 л21 л21 ^2,-1 л20

- +

Рь л31 л31 л31 л31 Рзы л30

А] л41 л41 л41 / ^л40 )

Матрица построенной таким образом системы конечно-разностных уравнений может быть использована для оценки стабильности финансовой системы банка.

2. Многомерное конечно-разностного уравнение

для оценки финансовой устойчивости банка

В основе построении модели (8) лежит идея о том, что ключевой характеристикой многомерных процессов, описывающих финансово-экономическое состояние банка, является их взаимосвязь. Естественно, взаи-

мосвязь как раз и является той характеристикой, которая дожна быть ключевой и в самой модели многомерных процессов. Известно, что аппаратом для оценки взаимосвязей в математической статистике служит корреляционный анализ. Правда, с помощью взаимных коэффициентов корреляции оцениваются только линейные связи, и с этим можно было бы смириться в случае оценки кратковременных эффектов взаимосвязи. Однако, с другой стороны, кратковременность не обеспечивает получение надежных результатов. Возникает опасность ложной корреляции, на основе которой могут делаться неправильные выводы и оценки. Кроме того, корреляционный анализ позволяет установить только факт наличия линейных связей и не предусматривает их экстраполяцию, которая необходима для анализа стабильности исследуемых процессов.

Учитывая последнее замечание относительно коэффициентов корреляции и ориентируясь, в основном, на возможность анализа упреждающей динамики, будем рассматривать в качестве измерителя взаимосвязи косвенный темп прироста. Можно отметить ряд положительных моментов, которые обеспечивает этот показатель динамики при моделировании многомерных процессов.

Во-первых, с его помощью удается получить адекватное отражение пропорциональности, которая дожна иметь место и которая, как правило, с незначительными колебаниями наблюдается в финансовом состоянии успешно работающих банков.

Во-вторых, точно так же, как с помощью взаимных коэффициентов корреляции, удается сформировать представление о структуре финансовых потоков, косвенные темпы изменения которых позволяют сформировать представление о структуре их взаимного изменения.

В-третьих, использование косвенных темпов прироста позволяет построить многоуровневую модель прогнозных расчетов в виде взаимосвязанных блоков, каждый из которых представляет собой локально решаемую задачу меньших размеров, что, в конечном счете, позволяет обозначить новый аспект исследования финансовой стабильности банка.

В-четвертых, временные ряды из абсолютных приростов чаще, чем исходные, обладают свойством стационарности, что является немаловажным фактом для получения надежных результатов по исследованию стабильности.

В-пятых, с их помощью удается построить модель взаимодействия финансовых показателей даже в том случае, когда исследователь располагает всего двумя наблюдениями (хотя, естественно, статистическую надежность такой модели нет смыла обсуждать).

И, наконец, в-шестых, модель, построенная по косвенным темпам прироста, хорошо содержательно интерпретируется и в простейшем случае, по сути, является многомерным обобщением конечно-разностного уравнения.

Заметим, что взамен предположений о характере динамики для рассматриваемого случая выдвигается гипотеза о характере структурного взаимодействия финансово-экономических показателей, которое можно описывать косвенными темпами приростов, представляющими собой отношения приростов каждого из рассматриваемых показателей ко всем остальным. Ключевая идея этой гипотезы в том, что на протяжении некоторого периода времени структура косвенных темпов приростов моделируемых показателей может оставаться почти неизменной. Неизменность - это как раз то свойство структуры, которое переносится из настоящего в будущее, сохраняя закономерную пропорциональность в финансовом состоянии банка.

Данный подход в отличие от эконометрического приводит к однородному конечно-разностному уравнению, которое при сохранении выше введенных обозначений записывается следующим образом:

[Ч. ли л13 о

Рг, л21 л21 л21 л21 Рг,-х

Р* л31 л3> л31 л31 Ру~\

р чл41 л41 л41 л41 / Р V 4М )

Однородное конечно-разностное уравнение в отличие от неоднородного не позволяет определить предельное финансовое состояние банка. Но это не является существенным препятствием для использования матрицы так построенного конечно-разностного уравнения в исследовании стабильности многомерной динамики финансовых показателей.

Модели этого типа, на наш взгляд, являются необходимым инструментом аппарата, применяемого для анализа стабильности многомерных финансово-экономических процессов. Проблема их практического использования, возникает всякий раз, когда для исследования не удается получить достаточный объем исходных данных.

3. Двухэтапная процедура оценки финансовой устойчивости банка

Смысл логики исследования стабильности финансово-экономических процессов на основе эконометрического подхода заключася в том, что сначала строились эконометрические модели, адекватно отражающие динамику исследуемых процессов, а затем к этим моделям применяся специальный аппарат анализа стабильности. Это логика адекватных решений, т.е. решений, которые получаются как результат анализа стабильности адекватных моделей. В решениях отражается характер поведения динамики исследуемых процессов и, по сути, оценивается не текущее состояние банка, а его стремление к некоторому предельному состоянию, которое, кстати, может оказаться как хорошим, так и плохим. Причем и в хорошее и в плохое состояние банк может попасть, демонстрируя стабильную динамику своих финансовых показателей. Поэтому целесообразно наряду с анализом динамических характеристик оценивать состояния, в которых банк пребывает или будет пребывать через некоторое время.

Традиционно для оценки подобных ситуаций используется дискрими-нантный анализ. Однако решения, получаемые при использовании дискри-минантной функции, отличает жесткая детерминированность. Но строгая детерминированность касается не только тех объектов, распознавание которых выпонено со стопроцентной надежностью, но и тех, принадлежность которых определена не с такой высокой степенью надежности. К сожалению, дискриминантная функция не позволяет разобраться в подобной ситуации. В арсенале эконометрических моделей есть модели бинарного выбора, которые, на наш взгляд, обладают альтернативными возможностями. Это модели, которые целесообразно использовать на заключительном этапе методики формализованной оценки устойчивости финансовой деятельности банка.

Пока эти модели не получили дожного распространения, как аппарат, применяемый для решения практических задач дискриминации. Однако они обладают свойствами, которые, казалось бы, простую задачу разделения на классы, превращают в задачу стохастического факторного анализа. Основная проблема, с которой приходится стакиваться в практике применения этого аппарата, связана с формированием выборочной совокупности, обеспечивающей построение требуемой модели. Отсутствие естественной выборочной совокупности, содержащей наблюдения, в которых есть информация о ситу-

ациях, используемых для обучения, приводит к необходимости целенаправленного формирования псевдовыборок.

Саму модель бинарного выбора принято тестировать на адекватность, а оцененные ее параметры на статистическую значимость. Такая возможность обеспечивает адекватность результатов и объективность выводов на всех этапах разработанной методики. Кроме того, появляется возможность решения в рамках анализа финансовой устойчивости ранее не рассматриваемых задач, связанных со стохастическим факторным анализом.

4. Методика анализа устойчивости многомерной динамики финансовых показателей банка

Для оценивания финансовой устойчивости банков в диссертационной работе предложено две методики. Общая логика расчетов, реализуемая в этих методиках почти идентична, но принципы, заложенные в построение моделей, существенно отличаются. Необходимость такого решения продиктована информационными возможностями, которые доступны аналитикам, оценивающим финансовую устойчивость.

Первая методика ориентирована на использование довольно длинных временных рядов, так как в ее основу положена эконометрическая модель, адекватность которой существенно зависит от объема используемой информации. Эконометрическая модель представляет собой дискретно-непрерывный вариант рекурсивной системы. Использование именно такой модели позволяет исследовать альтернативные ситуации, в которых может оказаться банк в случае, когда устойчивыми являются высокие или низкие финансовые результаты.

Вторая методика разработана специально для случаев, когда динамика финансовых показателей описывается короткими временными рядами. Матрица многомерного конечно-разностного уравнения отражает не динамику значений финансовых показателей, а структурную их взаимосвязь, в соответствии с которой происходят эволюционные изменения. Причем в разработанной методике предусмотрена возможность построения конечно-разностного уравнения с линейной и нелинейно определяемой структурой.

Основные этапы практических расчетов по этим методикам представлены на рис. 1 и рис. 2.

Вычислительные эксперименты были проведены на данных, характеризующих динамику финансовых показателей Ардшининвестбанка. Приведем результаты вычислительного эксперимента.

I. Построение рекурсивной системы регрессионных уравнений

1. Отбор финанасовых показателей

2. Определение логической схемы взаимосвязей между моделируемыми показателями

3. Оценка параметров каждого регрессионного уравнения системы

4. Вычисление остатков по каждому уравнению

5. Введение дискретных переменных в зависимости от знака остатка

6. Оценка параметров дискретно-непрерывных регрессионных уравнений

И. Преобразование рекурсивной системы в векторную форму конечно-разностного уравнения

1. Разделение эндогенных и экзогенных переменных на отдельные блоки

2. Нахождение обратной матрицы

3. Получение векторного конечно-разностного уравнения путем умножения на обратную матрицу

III. Нахождение максимального собственного значения

1. Выбор начальных значений

2. Итерационный процесс

3. Оценка сходимости итерационного процесса

4. Определение максимиального собственного значения

5. Анализ результатов по максимальному собственному значению

IV. Вероятностная оценка упреждающего финансового состояния банка

1. Формирование исходной выборочной совокупности

2. Построение модели бинарного выбора

3. Оценка финансового состояния банка

4. Вероятностный анализ ожидаемого финансового состояния банка

Рис. 1. Основные этапы оценки финансовой устойчивости на основе эконометрического подхода

I. Построение структурной матрицы, характеризующей взаимосвязь показателей

ЛИНЕИНАЯ МОДЕЛЬ

1. Отбор показателей, характеризующих финансовое состояние банка

2. Расчет значений, характеризующих среднюю величину прироста каждого показателя

3. Определение косвенных темпов прироста показателей

4. Формирование структурой матрицы из косвенных темпов прироста

5. Вычитание матрицы косвенных темпов прироста из единичной

6. Построение многомерного конечно-разностного уравнения путем обращения полученной разности матриц

НЕЛИНЕЙНАЯ МОДЕЛЬ

1. Отбор показателей, характеризующих финансовое состояние банка

2. Логарифмирование исходных данных

3. Расчет значений, характеризующих среднюю величину логарифмического прироста каждого показателя

4. Определение косвенных темпов прироста в логарифмах для каждого показателя

5. Формирование структурной матрицы из косвенных темпов прироста в логарифмах

6. Вычитание структурной матрицы из единичной

7. Построение многомерного конечно-разностного уравнения путем обращения полученной разности матриц

II. Нахождение максимального собственного значения

6. Выбор начальных значений

7. Итерационный процесс

8. Оценка сходимости итерационного процесса

9. Определение максимиального собственного значения

10. Анализ результатов по максимальному собственному значению

III. Вероятностная оценка упреждающего финансового состояния банка

5. Формирование исходной выборочной совокупности

6. Построение модели бинарного выбора

7. Оценка финансового состояния банка

8. Вероятностный анализ ожидаемого финансового состояния банка

Рис. 2. Основные этапы оценки финансовой устойчивости на основе структурных взаимосвязей

ФРАГМЕНТЫ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА

Рекурсивная система: Ри = 1,0052^,+ 0,6809л,,

Р21 =0,7186^, +0,8111 Р2,_, + 2,051 5хь

Ръ, =-0,4699РД + 0,0770Д, +0,4840^,.] + 0,6674х3, + 7,6704

Р4, = 0,1574+1,1191Р4М + 0,3084х4, - 2,9538.

Рекурсивная система в матричном виде:

' 1 о о оУР^

-0,7186 1 О О Р21 0,4700 -0,0770 1 О Р31 ,- 0,1574 О 0

'1,0052 0 0 0 > '-0,68094

0 0,8111 0 0 1. -0,0515

0 0 0,4840 0 Зм "Г 7,0030

, о 0 0 1,1191, ,-3,2621,

Многомерное неоднородное конечно-разностное уравнение:

(Р Л ' 1,0052 0 0 0 ^ (р Л '-0,6809'

Р2< 0,5828 0,8111 0 0 Ръ-\ + -2,5407

Ру -0,2007 0,0373 0,4848 0 7,1273

, 0,1762 0 0 1,1191, ,-3,3693,

Собственный вектор исходной матрицы:

' 1,1082 0 0 0 ' (П ' 1,1082л

3,2827 0,0152 0 0 1 3,2979

-0,1939 0,0017 0 0 1 -0,1921

,12,9612 0 0 9,4917, л ,22,4529,

Собственный вектор транспонированной матрицы:

'1,1139 3,3084 -0,1939 14,700Г С1] 18,9285 ^

0 0,0123 0,0014 0 1 0,0137

0 0 0 0 1 0

v 0 0 0 10,6222, \ 0,6222,

Норма собственного вектора: ||YH|| = 22,7217,

Норма собственного вектора: IIZJ = 21,7053

Нормированный собственный вектор: Нормированный собственный вектор:

Y" -rt-> -

0,0488 0,1451 - 0,0085 0,9882

f 0,872 0,0006 0,0000 0,4894

Скачярное произведение: (AY"_, ,Z") = 0,5882,

Скалярное произведение: (YJU,Zl) = 0,5262

Максимальное собственное значение:

АЩ = (AY;.,, Ъ\)/(Y, Ъ\) = 0,5882/0,5262 = 1,1179.

Полученное значение максимального собственного значения превосходит единицу и, следовательно, динамика финансовых показателей не устойчива.

III. ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ

В диссертационной работе на основе выпоненных теоретических и прикладных исследований в области анализа и оценки финансовой стабильности коммерческих банков сформулированы выводы, заключающиеся в следующем:

1. Предложенная в диссертации модель многомерной динамики финансовых показателей, характеризующих работу коммерческого банка, представляет собой модифицированный вариант рекурсивной системы регресси-

онных уравнений. Использование эконометрического подхода позволяет оценить (на основе коэффициентов детерминации) уровень надежности получаемых результатов, что естественным образом повышает объективность выводов относительно финансовой устойчивости банка. В то же время структура взаимосвязей, выстроенная в соответствии с логикой рекурсивной системы, отражает многомерность в виде объединения одномерных профилей, что упрощает структурный образ финансового состояния. Однако это упрощение не вносит серьезных искажений в оценку финансовой устойчивости банка.

2. Разработанное в диссертационной работе многомерное конечно-разностное уравнение представимо как в линейном варианте, так и в нелинейном. Оба варианта могут использоваться для анализа финансовой устойчивости банка. Линейный вариант строится на основе косвенных темпов прироста, а нелинейный вариант - на основе косвенных темпов роста. В диссертации рекомендуется такое многомерное конечно-разностное уравнение использовать для краткосрочных периодов времени, так как нет критериев проверки адекватности этих моделей. И все же из эмпирических исследований, продемонстрировавших на реальных примерах хорошие экстраполяци-онные возможности этих моделей, следует целесообразность их практического использования особенно в тех случаях, когда объем исходных данных не обеспечивает корректное построение эконометрических моделей.

3. Особое значение в разработанном подходе к анализу устойчивости придается идеи двухэтапного анализа финансовой стабильности банка. Смысл этой идеи в том, что устойчивая динамика финансовых показателей банка может приводить как к позитивным, так и негативным ситуациям. Поэтому в диссертации предложено анализ стабильности проводить в два этапа. Первый этап дожен завершаться оценкой ожидаемого финансового состояния, а второй этап - расчетом вероятностной оценки отнесения этого ожидаемого состояния к позитивной ситуации. Использование двухэтапной процедуры значительно снижает возможность ошибочных выводов.

4. Приведенное в диссертации описание методики анализа и оценки финансовой устойчивости банка проилюстрировано расчетами, выпоненными с использованием данных о деятельности конкретного банка. Это позволило сделать вывод о том, что, несмотря на довольно сложную схему построения моделей и итерационную процедуру оценки стабильности, практическое ис-

пользования разработанного в диссертации подхода является реальностью. Данная реальность, конечно же, связана с созданием специального программного обеспечения, при разработке которого приведенные расчеты можно использовать в качестве тестирующего примера.

IV. ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Мнацаканян Ш.В. Методы анализа и оценки устойчивости финансовой системы банков / Ш.В. Мнацаканян // Вестник Тамбовского университета. Сер. Гуманитарные науки (из перечня ВАК). - Тамбов, 2011. - Выпуск 5 (97).-С. 129-135 (0,7 пл.).

2. Давние В.В. Моделирование финансовой устойчивости кредитных организаций / В.В. Давние, Ш.В. Мнацаканян // Анализ, моделирование и прогнозирование экономических процессов: материалы II международной научно-практической интернет-конференции. - Воронеж: Издательство ЦНТИ, 2010. - С. 122-125 (0,2 п.л./0,1 п.л.)

3. Давние В.В. Моделирование финансовой устойчивости коммерческих банков / В.В. Давние, Ш.В. Мнацаканян // Современная экономика: проблемы и решения. - Воронеж, 2010. - № 12 (12). - С. 163-170 (0,5 п.л./0,2п.л.).

4. Мнацаканян Ш.В. Сущность и специфика финансовой устойчивости коммерческого банка / Ш.В. Мнацаканян // Научное содружество молодых ученых Адыгейского государственного университета: материалы VII международной научной конференции молодых ученых. - Майкоп: Адыгейский гос. ун-т, 2010,- Т. 2.-С. 107-110 (0,2 п.л.).

5. Мнацаканян Ш.В. Факторы устойчивого функционирования коммерческого банка / Ш.В. Мнацаканян // Теория и практика функционирования финансовой и денежно-кредитной системы России: материалы международной научно-практической конференции. - Воронеж: Научная книга, 2010. -С. 441-445 (0,2 п.л.).

6. Мнацаканян Ш.В. Банковская система Республики Армения / Ш.В. Мнацаканян // Современные социально-экономические системы: сборник статей Всероссийской научно-практической конференции. - Воронеж: Ново-пресс, 2009. - С. 375-378 (0,2 п.л.).

7. Мнацаканян Ш.В. Финансовый контроль в Республике Армения/ Ш.В. Мнацаканян // Актуальные проблемы учета, экономического анализа и

финансово-хозяйственного контроля деятельности организаций: материалы II международной научно-практической конференция. - Воронеж: ИПЦ Воронеж. гос. ун-та, 2009. -Ч. 2. - С. 270-272 (0,2 пл.).

8. Мнацаканян Ш.В. Функции и классификация банков / Ш.В. Мнацака-нян // Экономическая теория в дискуссиях: международный сборник научных трудов, выпуск 2. - Воронеж: Научная книга, 2009. - Ч. 2. - С. 282-285 (0,2 пл.).

9. Мнацаканян Ш.В. Современные методы и методики оценки устойчивости коммерческого банка / Ш.В. Мнацаканян // Вестник экономической теории. - Воронеж: Научная книга, 2009. - С. 81-87 (0,4 пл.).

Подписано в печать 23.09.11. Формат 60x84 Усл. печ. л. 1,3. Тираж 100 экз. Заказ 1182.

Отпечатано с готового оригинал-макета в типографии Издательско-полиграфнческого центра Воронежского государственного университета. 394000, Воронеж, ул. Пушкинская, 3

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Мнацаканян, Шушаник Вардановна

Введение.

1. Современные подходы к моделированию и оценке финансовой устойчивости банков.

1.1. Сущность и специфика финансовой устойчивости банка.

1.2. Факторы устойчивого функционирования банка и методы их анализа.

1.3. Существующие методы и методики оценки устойчивости банка: их достоинства и недостатки.

2. Матричные модели оценки финансовой устойчивости банков.

2.1. Моделирование динамики финансовых показателей и оценка ее устойчивости.

2.2. Рекурсивные эконометрические модели в задачах оценки финансовой устойчивости банков.

2.3. Матричные модели анализа и оценки финансовой устойчивости банков.

2.4. Моделирование вероятностных оценок финансового состояния банка.

3. Методики построения моделей многомерной динамики для оценки финансовой устойчивости банков.

3.1. Методика оценки финансовой устойчивости по рекурсивной ' системе регрессионных уравнений.

3.2. Методика оценки финансовой устойчивости с использованием матричного предиктора.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Модели многомерной динамики в задачах оценки финансовой устойчивости банков"

Актуальность темы исследования. Финансовая устойчивость кредитной организации является одной из важнейших характеристик надежности в ее повседневной деятельности. Благодаря финансовой устойчивости банки в динамичных условиях рыночной среды четко и оперативно выпоняют все свои функции, сохраняя тем самым доверие своих клиентов. Если банк устойчив, то он имеет конкурентные преимущества перед другими кредитными организациями, что находит выражение в привлечении допонительных ресурсов, доминировании на том или ином сегменте рынка, увеличении вкладов населения, являющихся основным источником доходов. В связи с этим возрастает значимость исследований по оцениванию финансовой устойчивости коммерческих банков. Причем эти оценки интересны не только клиентам, выбирающим надежный банк, но и самим банкам для принятия упреждающих решений по стабилизации своей финансовой системы.

В настоящее время назрела объективная потребность в углублении таких исследований, в теоретическом осмыслении данной проблемы, в разработке адекватных новым реалиям методов обеспечения устойчивого функционирования банков. При этом особое место отводится формализованному подходу, предусматривающему моделирование динамики финансовых показателей и получение необходимых оценок на основе анализа результатов моделирования. Привлекает объективность оценок подобного рода. Но эта объективность имеет смысл только в том случае, когда модель адекватно отражает финансовое состояние банка. Поэтому актуальными являются исследования, направленные на разработку математически корректных моделей, имеющих практическую значимость.

Степень научной разработанности проблемы. Теоретические основы банковской деятельности и связанные с ней риски, а также проблемы развития банковского сектора обсуждались в работах Л.И. Абакина, А.М. Тава-сиева, О.И. Лаврушина, Г.Г. Фетисова, Н.Н. Тренева, С.М. Ильясова, А.Д.

Шеремета, И.А. Киселевой, А.М. Смулова, В.А. Кромоновой, П.Ф. Дракера, Ф. Найта, Дж. Синки и многих других ученых.

Математический аппарат моделирования* банковской деятельности рассматривали Ф. Эджуорт, Э. Батенспергер, К. Сил, М. Клин, B.C. Кромонов,

О.И. Катугин, А.В. Буздалин, А.М. Карминский, М.И. Лукин, А.А. Пересец-кий, А.Е. Петров, В.В. Тен и другие исследователи. В их работах нашли отражение многие аспекты создания и использования на практике экономикоматематических моделей банковской деятельности, формирования рейтингов оценки надежности банков.

Исследованию свойств систем показателей, характеризующих деятельность предприятий, в частности, банков, посвящены труды В.Е. Парфеновой, В.В. Вишнякова, В.Н. Соколова.

Проблема оценки финансовой устойчивости банков в силу своей важности, многомерности и трудности решения всегда вызывала интерес как у теоретиков, так и у специалистов-практиков. Различные аспекты этой проблемы обсуждались в работах С.Б. Барнгольца, Н. Брука, Т. Карлина, Н.И. Валенце-вой, А.Г. Грязновой, Ю.А. Данилевского, О.И. Лаврушина, В.Д. Ларичева; А. МакМина, А.И. Олыпаного, Г.С. Пановой, В.И. Петровой, М.О: Сахаровой; В.Т. Севрука, Н.Э. Соколинской, А.И. Поездника, В'.М. Усоскина, Е.Б. Ши-ринской и других ученых.

В'настоящее время продожает доминировать подход, в рамках которого оценка устойчивости осуществляется, по преимуществу, методами экономического анализа по данным финансовой отчетности и другим данным, характеризующих деятельность банка. В то же время этих методов недостаточно: благоприятные финансовые показатели не могут гарантировать стабильного функционирования банка в будущем. Поэтому необходимо более широкое 'использование математического аппарата для оценки ожидаемой финансовой устойчивости банка.

Объект исследования - многомерная динамика показателей, используемых для оценки финансовой устойчивости банков.

Предмет исследования Ч математический аппарат анализа и оценки финансовой устойчивости банков.

Цель и задачи исследования. Целью исследования является развитие математического аппарата оценки финансовой устойчивости банков путем разработки моделей многомерной динамики используемых для ее оценки показателей.

Цель исследования предопределила постановку и необходимость решения следующих задач:

Х проанализировать современные подходы к анализу, моделированию и оценке финансовой устойчивости банков, выявить их преимущества и недостатки;

Х разработать модели для оценки устойчивости многомерных процессов, одну из которых (эконометрическую) целесообразно использовать, когда имеется достаточный для получения адекватных результатов набор исходных данных, а другую Ч имеющийся объем исходных данных не обеспечивает корректное построение эконометрических моделей;

Х предложить процедуру оценки финансовой устойчивости банка, первый этап которой, завершается оценкой ожидаемого финансового состояния, а второй этап - расчетом вероятностной оценки отнесения этого ожидаемого состояния к позитивной ситуации;

Х разработать методику оценки финансовой устойчивости банка на основе предложенных моделей и процедур;

Х провести вычислительные эксперименты с разрабатываемыми моделями.

Область исследования. Содержание диссертации соответствует п. 1.6 Математический анализ и моделирование процессов в финансовом секторе экономики, развитие метода финансовой математики и актуарных расчетов специальности 08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики Паспорта специальностей ВАК РФ.

Теоретико-методологической основой исследования послужили современные достижения экономической и математической науки, содержащиеся в трудах отечественных и зарубежных ученых по банковскому делу, моделированию, анализу и оценке финансовой устойчивости банков, эконометрике и теории матриц.

Информационно-эмпирическую базу исследования составили данные, содержащиеся в информационно-аналитических материалах по исследуемой проблеме, финансовая отчетность коммерческих банков.

Научная новизна исследования состоит в разработке подхода к анализу и оценке стабильности коммерческих банков на основе моделирования многомерной динамики финансовых показателей и вероятностной оценке ожидаемого финансового состояния.

Научную новизну содержат следующие результаты, полученные лично автором:

1. Предложена эконометрическая модель для оценки устойчивости многомерных процессов, описывающих альтернативные варианты ожидаемой динамики финансовых показателей банка.

2. Разработан вариант многомерного конечно-разностного уравнения для оценки финансовой устойчивости банка в тех случаях, когда в силу недостаточного объема исходных данных эконометрический подход не обеспечивает требуемую адекватность.

3. Предложена двухэтапная процедура оценки финансовой устойчивости банка, предусматривающая анализ динамики финансовых показателей и анализ ожидаемого финансового состояния, что значительно снижает риск ошибочных выводов относительно надежности банка.

4. Методика анализа устойчивости многомерной динамики финансовых показателей банка, предусматривающая использование альтернативных моделей оценки стабильности динамики и получение вероятностных оценок ожидаемого финансового состояния банка.

Теоретическая значимость исследования определяется тем, что полученные в его рамках результаты расширяют теоретико-методологическую базу и развивают математический аппарат оценки финансовой устойчивости банка, задают новый вектор в разработке моделей многомерной динамики.

Практическая значимость диссертации заключается в том, что сформулированные теоретические положения* и разработанные модели, обладают большим потенциалом практической реализации и доведены до уровня конкретных методик, которые могут быть использованы банками при оценке финансовой устойчивости и разработке на этой основе стратегии повышении эффективности финансового менеджмента банка.

Апробация и внедрение результатов исследования. Основные результаты работы прошли апробацию и получили положительную оценку на семинарах и научных сессиях в Воронежском государственном университете международных научно-практических конференциях: Актуальные проблемы учета, экономического анализа и финансово-хозяйственного контроля деятельности организаций (Воронеж, 2009), Анализ, моделирование и прогнозирование экономических процессов (Воронеж, 2010), Теория и практика функционирования финансовой и денежно-кредитной системы России (Воронеж, 2010).

Основные результаты исследования используются в учебном процессе Воронежского государственного университета.

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 9 работ, общим объемом 2,8 п.л., в том числе 1 статья в журнале из Перечня Высшей аттестационной комиссии.

Структура и содержание работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка из 147 наименований.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Мнацаканян, Шушаник Вардановна

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Мнацаканян, Шушаник Вардановна, Воронеж

1. Абрютина М.С. Экспресс-анализ финансовой отчетности: Метод, пособие / М.С. Абрютина. М.: Дело и сервис, 2003. 256 с.

2. Аганбегян А.Г. Экономика, банки, инвестиции Ч настала пора действовать / А.Г. Аганбегян // Деньги и кредит. 2005. № 12. С. 3-6.

3. Аистов А.В. Эконометрика шаг за шагом / А.В. Аистов, А.Г. Максимов. М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2006. 178 с.

4. Айвазян С.А. Прикладная статистика и основы эконометрики / С.А. Айвазян, B.C. Мхитарян. М.: ЮНИТИ, 1998. 220 с.

5. Банковская система России. Настольная книга банкира. М. : ТОО "ДеКА"; 1995. Кн. I. 688 с.

6. Банковский менеджмент / под ред. Жукова Е.Ф., Эриашвили Н.Д. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2012. 319 с.

7. Банковский надзор. Европейский опыт и российская практика / Под ред. Осена. М.: ЦБ РФ, 2005.

8. Банковское дело / под ред. О. И. Лаврушина М.: Банковский и биржевой научно-консультационный центр, 1992. 544 с. .

9. Биле С. Способы измерения благосостояния региона / С. Биле / Пер. с франц. М.: Дело, 1993. 423 с.

10. Бородин А.Ф. О роли банковского сектора в обеспечении устойчивого роста экономики / А.Ф. Бородин // Деньги и кредит. 2003. №6. С. 15-16.

11. Бочаров В.В. Финансовый анализ / В.В. Бочаров. СПб.: Питер, 2001. 240 с.

12. Бригхем Ю. Энциклопедия финансового менеджмента / Ю. Бригхем. М. :РАГ, 1998. 816 с.

13. Бублик Н.Д. Управление финансовыми и банковскими рисками: Учеб пособие / Н.Д. Бублик, С.В. Попенов, А.Б. Секерин. Уфа: Альтернатива РИЦ, 1998. 254 с.

14. Бугаевский А.С. Подходы к оценке надежности потребителей финансовых услуг банка / А.С. Бугаевский // Финансовый менеджмент. 2002. № 2.

15. Буздалин А.В. Надежность банка как мера субъективной уверенности / А.В. Буздалин //Банковское дело. 1999. № 2. С. 30-35.

16. Буздалин А.В. Общая значимость банка / А. В. Буздалин // Бухгатерский учет в кредитных организациях. 2000. № 5. С. 8-12.

17. Буздалин А.В. Экспертиза значимости обязательных нормативов / А.В. Буздалин // Бизнес и банки. 2000. № 17. С. 12-17.

18. Буздалин А.В. Эмпирические нормативы работы банков / А.В. Буздалин // Банковское дело в Москве. 1999. № 5. С. 5-9.

19. Буздалин А.В. Эмпирический подход к созданию нормативной базы /А. В. Буздалин // Банковское дело. 1999. № 4. С. 10-14. Х

20. Вапенцева Н.И. Современные банковские технологии: теоретические основ и практика / Н.И. Валенцева // Деньги и кредит. 2004. - №10. - С. 5061.

21. Вишняков И.В. Экономико-математические модели оценки деятельности коммерческих банков / И.В. Вишняков. СПб: Изд-во СПб. ун-та, 1999. 308 с. ,

22. Гантмахер Ф.Р. Теория матриц / Ф.Р. Гатмахер. М.: Физматлит, 2004. 560 с.

23. Герасимова Е.Б. Анализ ресурсной базы коммерческого банка : авто-реф. дис. канд. экон. наук / Е. Б. Герасимова. М., 2002.

24. Гиляровская Л.Т. Анализ и оценка финансовой устойчивости коммерческого предприятия / Л.Т. Гиляровская, А.А. Вехорева. СПб: Питер, 2003.-256 с.

25. Грачев А.В. Финансовая устойчивость предприятия: анализ, оценка и управление: Учеб.-практ. пособие / А.В. Грачев. Ч М.: Дело и сервис, 2004. Ч 192 с.

26. Грюнинг X. ван. Анализ банковских рисков. Система оценки корпоративного управления и управления финансовым риском / X. ван Грюнинг, С. Брайович Братанович. М.: Весь мир, 2003. Ч 304 с.

27. Давнис В.В. Основы эконометрического моделирования / В.В. Давние, В.И. Тинякова. Воронеж: АОНО ИММиФ, 2003. 155 с.

28. Давние В.В. Прогнозные модели экспертных предпочтений / В.В. Давние, В.И. Тинякова. Воронеж. Изд-во Вронеж. гос. ун-та. 2005. 248 с.

29. Давнис, В.В. Адаптивные модели: анализ и прогноз в экономических системах / В.В. Давние, В.И. Тинякова. Воронеж: Изд-во Воронеж, гос. унта, 2006.-380 с.

30. Даль В. Токовый словарь / В. Даль. М.: ГИИ и НС, 1995.

31. Деньги. Кредит. Банки. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. 600 с.

32. Диченко М.Б. Теория и методология регулирования ликвидности коммерческих банков: дис. док. экон. наук / М.Б. Диченко. СПб.: 1997. 273 с.

33. Долан Э. Дж. Деньги, банковское дело и денежно-кредитнаяполитика / Э.Дж. Долан и др. JL: ПФК "Профико", 1991. 448 с.

34. Драккер Питер Ф. Управление, нацеленное на результаты / Питер Ф. Драккер; пер. с англ. М.: Технологическая школа бизнеса, 1994. 371 с.

35. Дюк В.А. Data Mining : учебный курс / В. А. Дюк, А. П. Самойленко. СПб.: Питер, 2001. 366 с.

36. Егорова А.Е. Математические методы финансового анализа банковской деятельности / А.Е. Егорова, А.М. Смулов // Аудит и финансовый анализ. 1998. №2. С. 75-147.

37. Екушов А. Модель управления кредитным портфелем / А. Екушов // RS-CLUB. 1998. №3. С. 56-61.

38. Екушов А. Моделирование кредитного риска / А. Екушов // RS-club. 1998. №2. С. 42-44.

39. Ермаков C.JI. Основы организации деятельности коммерческого банка / С.Л. Ермаков, Ю.Н. Юденков. М.: Кнорус, 2009. 645 с.

40. Ефимова О.В. Анализ финансовой отчетности : учеб. пособие / О. В. Ефимова, М. В. Мельник и др. М.: ООО "Омега-Л", 2004. 402 с.

41. Живалов В.Н. Повышение устойчивости функционирования коммерческих банков : автореф. дис. канд. экон. наук / В. Н*. Живалов. М., 1997.

42. Ильясов* С.М. О сущности и основных факторах устойчивости банковской системы / С.М. Ильясов // Деньги и кредит. 2006. № 2\ С. 45-46.

43. Иода Е.В. Банковский менеджмент: Учеб пособие / Е.В. Иода, И.Р. Унанян. Тамбов: ТГТУ, 2001'. 192 с.

44. Кабушкин С.Н. Управление банковским кредитным риском: Учеб. пособие / С.Н. Кабушкин. М.: Новое знание, 2004. 336 с.

45. Карминский А.М. Модели рейтингов'банков / А.М. Карминский, А.А.Пересецкий, А.Г.О.1 ван Сует // Экономико-математические методы. 2004. №2. С. 289-315.

46. Карминский А.М. Рейтинг динамической финансовой стабильности банков / А.М. Карминский, А.Е. Петров // Аналитический банковский журнал. 2000. №12. С. 74-78.

47. Карминский А.М. Рейтинги в экономике: методология и практика /А.М. Карминский, А.А. Пересецкий, А.Б. Петров. М.: Финансы и статистика, 2005. 240 с.

48. Клименчуков* А.Н. Прогнозирование финансовой устойчивости в задачах оценки догосрочной кредитоспособности предприятий-заемщиков коммерческого банка: Дис. . канд. экон. наук, 08.00' 13. Воронеж, 2006.

49. Ковалев А.Е. Управление устойчивостью экономического развития кредитной организации : дис. канд. экон. наук / А. Е. Ковалев. М., 2005.

50. Ковалев В.В. Введение в финансовый менеджмент / ВВ. Ковалев. М.: Финансы и статистика, 2001. 768 с.

51. Ковалев В.В. Как читать баланс / В.В. Ковалев, В.В. Патров. М.: Финансы и статистика. 2002. 448 с.

52. Ковалев В.В. Финансовый анализ: методы и процедуры / В.В. Ковалев. М.: Финансы и статистика, 2003. 560 с.

53. Коб Р.В. Финансовый менеджмент: Учеб. / Р.В. Коб, Р.Дж. Родригес. М.: Финпресс, 2001. 496 с.

54. Кобачев Е.Б. Финансы и кредит в вопросах и ответах: Учеб пособие / Е.Б. Кобачев, Г.И. Ткалич. Ч Ростов н/Д.: Феникс, 1999. Ч 192 с.

55. Количественные методы финансового анализа / под ред. С. Дж. Брауна и М. П. Крицмена. М.: ИНФРА-М, 1996. 243 с.

56. Колатц Л. Функциональный анализ и вычислительная математика / Л. Колатц. М.: Мир, 1969. 444 с.

57. Конюховский П.В. Микроэкономическое моделирование банковской деятельности / П. В. Конюховский. СПб.: ПИТЕР, 2001. 224 с.

58. Крейнина М.Н. Финансовый менеджмент / М.Н. Крейнина. М.: Дело и сервис, 2001. 400 с.

59. Купчинский В.А. Система управления ресурсами банков / В. А. Купчинский, А.С. Улинич. М.: Экзамен, 2000. 224 с. '

60. Лаптырев Д.А. Система управления финансовыми ресурсами банка / Д. А. Лаптырев. М.: БДЦ-Пресс, 2005. 296 с.

61. Леонтьев В. Межотраслевая экономика / В. Леонтьев / Пер. с англ. М.: Экономика. 1997. 479 с.

62. Леонтьев В.Е. Финансовый менеджмент / В.Е. Леонтьев, В.В. Бочаров, Н.П. Радковская. М.: Элит-2000, 2005. 560 с.

63. Леонтьев В.Е. Финансы, деньги, кредит и банки / В.Е. Леонтьев, Н.П. Радковская. М.: Знание, 2003. 384 с.

64. Лукасевич И .Я. Финансовый менеджмент / И.Я. Лукасевич. М.: Экс-мо, 2007. 768 с.

65. Магнус Я.Р. Эконометрика / Я.Р. Магнус, П.К. Катышев, А.А. Пере-сецкий. М.: Дело, 2004. 576 с.

66. Мазурова И.И. Варианты прогнозирования и анализа финансовой устойчивости-организации: Учеб. пособие / И.И. Мазурова, М.В.-Романовский. СПб.: СПбГУЭФ, 1995. 112с.

67. Маркова О.М. Коммерческие банки и их операции. Учебное пособие для вузов / О.М. Маркова, Л.С. Сахарова, В.Н. Сидоров. М. Банки и биржи, 1995.- 288 с.

68. Масленников В.В. Зарубежные банковские системы / В.В. Масленников. М.: Элит-2000, 2001. 390 с.

69. Матвеева В.М. Финансовый анализ позволяет предупредить несостоятельность / В.М. Матвеева, В.В. Шутенко // Менеджмент в России и за рубежом. 2000. №6. С. 114-129.

70. Меркурьев И.Л. Моделирование финансово-экономической деятельности коммерческого банка / И. Л. Меркурьев, Г. В. Виноградов, И. Ф. Алешина, М. А. Сидоров. М1: Изд-во Рос. экон. акад., 2000. 160 с.

71. Организация деятельности коммерческих банков / Под ред. Г.И. Кравцовой: Мн.: БГЭУ, 2001. 512 с.

72. Панова Г.С. Анализ финансового состояния коммерческих банков / Г.С. Панова. М.: Финансы и статистика, 2000. Ч 270-с.

73. Организация работы в банках: В 2-х томах. Т.1. Укрепление руководства и повышение чувствительности к переменам / Д. МакНотон, Д.Дж. Карсон, К.Т. Титц и др. М.: Финансы и статистика, 2002. 336 с.

74. Осипенко Т.В. О системе рисков банковской деятельности / Т.В. Осипенко // Деньги и кредит. 2000. №4. С. 28-30.

75. Рид Э. Коммерческие банки / Э. Рид, Р. Коттер, Э. Гил, Р. Смит; пер. с англ.; под ред. В. М. Усоскина. М.: Прогресс, 1983. 480 с.

76. Родионов И.И. Информационное обеспечение инвестиционнокредитного и проектного цикла в коммерческом банке / И.И. Родионов. М.: МЦНТИ, 1995. 149 с.

77. Розанов Г.В.Проблемы статистического моделирования развития отрасли / Г.В. Розанов, А.А. Френкель / Статистический анализ экономических временных рядов и прогнозирование. М;: Наука, 1973.

78. Романюк Д.В. Методы управления активно-пассивными операциями в банке / Д.В. Романюк // Денежный рынок. 1997. № 12. С. 13-18.

79. Российская банковская энциклопедия / ред. кол. под рук. О. И. Лав-рушина (гл. ред.). М.: ЭТА, 1995Т. 552 с.

80. Роуз Питер С. Банковский менеджмент / С. Роуз Питер. М.: Дело тд, 1995. 768 с.

81. Руководство по кредитному менеджменту / Под ред. Б. Эдвардса. М.: ИНФРА-М, 1996: 464 с.

82. Рэдхэд К. Управление финансовыми рисками / К. Рэдхэд, С. Хьюс.М.: Инфра-М, 1996. 288 с. '

83. Савицкая Г.В. Методика комплексного анализа хозяйственной деятельности / Г.В. Савицкая. М.: ИНФРА-М, 2003. 306 с.

84. Саркисянц А.О. О роли банков в экономике / А.О. Саркисянц // Вопросы экономики. 2003. №3. С. 91-102.

85. Севрук В.Т. Банковские риски / В.Т. Севрук. Ч М.: Дело ТД, 1994.72 с.

86. Севрук В.Т. Риски финансового сектора Российской Федерации: Практ. пособие / В.Т. Севрук. М.: Финстатинформ, 2001. 175 с.

87. Синки Дж. Управление финансами в коммерческих банках / Дж. Синки. М.: Cattalaxy, 1994. 820 с.

88. Соколова Б.И. Деньги, кредит, банки / Б.И. Соколова. М.: Проспект, 2010. 848 с.

89. Сорокин М.Ю. Предпосыки возникновения кризиса проблемных кредитов / М. Ю. Сорокин // Банковское кредитование. 2006. № 1. С. 46-56.9

90. Столерю Л. Равновесие и экономический рост / Л. Столерю / Пер. с франц. М.: Экономика, 1974. 167 с.

91. Тарханова Е.А. Устойчивость коммерческих банков / Е.А. Тарханова. Тюмень: Вектор Бук. 2003.99: Тен В.В. Методика обеспечения финансовой устойчивости банка вIсистеме страхования вкладов / В:В. Тен // Управление риском: 2005. № 4.С. 53-60:

92. Тен В.В. Методология- анализа безубыточности коммерческогобанка / В. В. Тен // Банковское дело. 2006. № 4. С. 34-37. *

93. Тен В.В. Методология снижения банковского риска потери-ликвидности / В.В. Тен, Б.И. Герасимов, А.В. Докукин-,// Управление риском. 2000. №2. С. 31-32.

94. Тен В.В. Модели и инструменты управления финансовой устойчивостью банка / В. В. Тен. М.: Анкил, 2006. 224 с.

95. Тен В.В. Моделирование финансовой устойчивости банка / В. В. Тен. М.: Финансы и статистика, 2006. 240 с.

96. Тен В.В. Модель финансовой устойчивости банка в системе страхования вкладов / В. В. Тен // Банковское дело. 2006. № 2. С. 58-61.

97. Тен В.В. Управление активами банка на основе оптимизационных методов / В. В. Тен, Б. И. Герасимов, А. В. Докукин. М. : Машиностроение, 2000. 84 с.

98. Тен В.В. Управление рисками банковской деятельности / В. В. Тен, Б. И. Герасимов, А. В. Тен. М.: Изд-во Машиностроение-1, 2003. 120 с.

99. Тен В.В. Экономические категории качества активов коммерческого банка / В. В. Тен, Б. И. Герасимов, А. В. Докукин. Тамбов : Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2002. 103 с.

100. Усоскин В.М. Базельские стандарты адекватности, банковского капитала / В.М. Усоскин // Деньги и кредит. 2000. №3. С. 39-51!.

101. Фаддеев Д.К. Вычислительные методы линейной агебры/ Д.К. Фаддеев, B.Hi Фаддева. М.: Физматгиз, 1960. 656 с.

102. Федотова М.А. Как оценить финансовую устойчивость предприятия /М.А. Федотова//Финансы. 1995. №6. С. 13-16.

103. Фетисов Г.Г. Устойчивость коммерческого банка и рейтинговые системы ее оценки / Г. Г. Фетисов. М.: Финансы и статистика, 1999. 168 с.

104. Финансово-кредитный словарь. В 3-х т. 2-е изд. М.: Финансы и статистика, 1994. 256 с.

105. Финансовый менеджмент: теория и практика / под ред. Е. С. Стояновой. 4-е изд., перераб. и доп. М. : Перспектива, 1999. 656 с.

106. Фомин Я.А. Диагностика кризисного состояния предприятия: Учеб. пособие /Я.А. Фомин. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. 349 с.

107. Цисарь И.Ф. Оптимизация финансовых портфелей банков, страховых компаний, пенсионных фондов / И. Ф. Цисарь, В. П. Чистов, А. И. Лукьянов. М.: Дело, 1998. 128 с.

108. Шер И.Ф. Техника банковского дела / И. Ф. Шер. пер. с нем.; Е: В. Сиверса. Приложение : Филипов Ю.Д. Очерки теории и истории банковского дела. СПб.: Тип. тов-ва "Общественная польза", 1904; 304 с.

109. Шеремет А.Д. Финансовый анализ в коммерческом банке / А.Д.Шеремет, Г.Н. Щербакова. М.: Финансы и статистика, 2000; .

110. Эконометрика / Под ред. И.И; Елисеевой. Ml:, Финансы шстатистика, 2005. 576 с.

111. Энциклопедия финансового риск-менеджмента / Под ред. А.А. Лобанова и А.В. Чугунова. М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. 878 с.

112. Эпштейн Е.М;. Банковское дело / Е.М. Эпштейн. М. : Типолитография Н.А. Яшкина, 1913. 366 с.

113. Юданов А.ТО. Секреты финансовой устойчивости международныхмонополий / А.Ю. Юданов. М. Финансы и статистика. 1991.

114. Baltensperger Е. Optimal bank portfolios: The, liability side / E. Bal-tensperger// Jahrbucher fur Nationalokonomie und Statistik. 1973. Bd. 187. H. 2. P. 147-160.

115. Fama E.F. Risk, return and equilibrium / E. F. Fama // J. of Political Economy. 1971. Vol. 69. Jan.-Febr. P; 30-55.

116. Gilbert R.A. Bank market structure and competition: A survey / R. A. Gilbert // J. of Money, Credit, and Banking. 1984. Vol. 16. No. 4. Pt. 2. P. 617645.

117. Hanke J.E. Business forecasting. 3rd ed / J. E. Hanke, A. G. Reitscb // Boston : Allyn and Bacon, 1989. 530 p.

118. Hodgman D.R. Commercial bank loan and investment policy / D. R. Hodgman // Bureau of Business and Economic Research, Univ. of Illinois, 1963.

119. Hodgman D.R. The deposit relationship and commercial bank investment behavior / D. R. Hodgman // Review of Economics and Statistics. 1961. Aug. P: 257-268. '

120. Hodges S.D. A Model For Bound-Portfolio Improvement Text. / S. D.Hodges and S.M. Schaefer // Journal of Financial and Quantitative Analysis. 1977.12 (2). P. 243-260.

121. James C. Some evidence on the uniqueness of bank loans / C. James // J. of Financial Economics. 1987. Dec. P. 217-235.

122. Jensen M.C. Risk, the evaluation of capital assets, and the evaluation of investment portfolios / M. C. Jensen // J. of Business. 1969. Vol. 42. Apr. P. 167-247.

123. Jorion Ph. Value at Risk: The New Benchmark for Controlling Risk / Ph. Jorion // N.Y.: Irwin Professional Pub, 1997. 245 p.

124. KleimM.A. A theory of the banking firm / M.A. Klein // J. of Money, Credit, and Banking. 1971. Vol. 3. No. 2. P. 205-218.

125. Koehn M. Regulation of bank capital and portfolio risk / M. Koehn, A. M. Santomero // J. of Finance. 1980. Vol. 35. No. 5. P. 1235-1244.

126. Matten C. Managing Bank Capital / C. Matten. N.Y.: John Wiley & Sons. 1996. 321 p.

127. Pesek B. P. Banks' supply function and the equilibrium" quantity ofmoney / B.P. Pesek // The Canadian J. of Economics. 1970. Aug. P. 357-385.

128. Pringle J.J. A theory of the banking firm: A comment / J. J. Pringle // J. of Money, Credit and Banking. 1973. Vol. 5. No. 4. P. 990-996.

129. Smithson W.Jr. Managing Financial Risk. A Guide to Derivative Products, Financial Engineering and Value Maximization / W. Smithson, C. W. Smith,D. S. Wilford. N.Y.: McGraw-Hill, 1998. 278 p.

130. Sunderland N.V. Bank planning models. Some quantitative methods applied to bank planning problems / N. V. Sunderland // Bern; Stuttgart : Haupt, 1974. 156 p.

131. Tobin J. The commercial banking firm. A simple model / J. Tobin // Scandinavian J. of Economics. 1982. Vol. 84. No. 4. P. 495-530.

Похожие диссертации