Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Моделирование параметров управления розничным бизнесом коммерческого банка с использованием средств интелектуального анализа данных тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученаd>кандидат экономических наук
Автор	Голуб, Наталья Игоревна
Место защиты	Москва
Год	2009
Шифр ВАК РФ	08.00.13

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Моделирование параметров управления розничным бизнесом коммерческого банка с использованием средств интелектуального анализа данных"

347 Ю85

На правах рукописи

Голуб Наталья Игоревна

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ УПРАВЛЕНИЯ РОЗНИЧНЫМ БИЗНЕСОМ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СРЕДСТВ ИНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ

Специальность 08.00.13 - Математические и инструментальные методы

экономики

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва - 2009

28!МП2№

003471085

Диссертационная работа выпонена на кафедре экономической кибернетики ГОУ ВПО Государственный университет управления.

Научный руководитель:

кандидат экономических наук, доцент Писарева Ольга Михайловна

Официальные оппоненты:

доктор экономических наук Блинов Олег Евгеньевич

кандидат экономических наук, доцент Архангельская Любовь Юрьевна

Ведущая организация:

Московская международная высшая школа бизнеса МИРБИС

Защита состоится 10 июня 2009г. в 13.00 часов на заседании Диссертационного совета Д.212.049.09 в ГОУ ВПО Государственный университет управления по адресу: 109542, Москва, Рязанский пр., 99, БЦ-211.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Государственного университета управления и на сайте ГУУ - Ссыка на домен более не работаетp>

Автореферат разослан -<0? 2009 года.

Ученый секретарь

Диссертационного совета Д.212.049.09 кандидат экономических наук,

Н.Ф.Атухова

I. Общая характеристика работы

Актуальность темы исследования. Розничный банковский сектор развивается в условиях обострения внутриотраслевой конкуренции, все более значительным фактором которой является постепенное расширение участия на российском кредитном рынке иностранного капитала. Конкурентная борьба стимулирует общее повышение качества банковского обслуживания, появление новых банковских продуктов, способствует универсализации финансовых организаций, использованию передовых информационных технологий, более активному распространению банковского бизнеса в регионах РФ.

Последние тенденции развития розничного банковского сектора стимулируют коммерческие банки существенно трансформировать весь спектр своей деятельности, в том числе, на основе использования новейших достижений, как в области финансово-кредитных операций, так и в области информационно-аналитической поддержки обоснования и принятия управленческих решений. Коммерческие банки, предоставляющие розничные услуги, имеют доступ, хранят и обрабатывают огромное количество данных, которые являются одним из самых существенных активов банка. Однако конкурентным преимуществом это может стать только в том случае, если есть возможность преобразовывать накопленные массивы данных в значимую для профильной банковской деятельности информацию, вовремя доставлять ее лицам, принимающим соответствующие управленческие решения. В этой связи становится понятной необходимость использования экономико-математических методов, а также инструментов бизнес-аналитики финансовыми организациями, работающими в секторе розничных банковских услуг.

Целью диссертационного исследования является оптимизация условий и параметров обслуживания физических лиц для совершенствования управления развитием розничного бизнеса коммерческого банка (КБ) на основе использования методов математического моделирования.

В соответствии с целью исследования в диссертации поставлены следующие задачи:

- выявить круг специфических проблем и сформулировать перечень задач управления развитием КБ в розничной сфере;

- провести анализ тенденций и количественную оценку степени развитости конкуренции на рынке розничных банковских услуг;

- определить процедуру сегментирования клиентов банка (физических лиц), в частности, обосновать выбор переменных классификации, методов выделения сегментов и способов оценки качества полученных разбиений;

- исследовать процедуры принятия решений, связанные с управлением развитием клиентской базы физических лиц коммерческого банка;

- определить управляющие параметры развития розничного бизнеса коммерческого банка и разработать модель их оценки;

- обосновать необходимость и возможность применения методов математического моделирования и средств интелектуального анализа данных (ИАД) для управления развитием КБ, а также провести анализ состояния рынка программного обеспечения Data Mining-технологий (DM-технологий), выработать рекомендации по выбору инструментального средства и способу его внедрения в условиях конкретного КБ;

- предложить технологии вариантных расчетов с использованием модели определения управляющих параметров развития розничного бизнеса коммерческого банка и модификаций базового варианта указанной модели;

- совершенствовать процедуру принятия управленческих решений на основе анализа фактической и перспективной структуры клиентской базы физических лиц КБ: построить классификацию частных клиентов банка с помощью средств ИАД, оценить доходность групп частных клиентов на основе данных конкретного КБ;

- разработать рекомендации по совершенствованию организации обслуживания частных клиентов банка.

Объектом исследования является универсальный коммерческий банк, предоставляющий розничные банковские продукты и услуги в рамках заданных территориальных границ.

Предметом исследования является процедура принятия управленческих решений на основе анализа структуры клиентской базы коммерческого банка в области обслуживания физических лиц. Исследование направленно на моделирование параметров управления розничным бизнесом КБ с использованием средств интелектуального анализа данных.

Теоретическую основу исследования составляют труды отечественных и зарубежных ученых, связанные с вопросами совершенствования управленческого и аналитического инструментария коммерческих банков с целью повышения эффективности их деятельности. Этой области посвящены работы многих зарубежных авторов, таких как И. Ансофф, В. Беренс, Г. Бирман, К. Боумен, JI.A. Братайн, Дж. К. Ван Хорн, У. Кинг, Д. Климанд, В. Мори, М. Портер, A.A. Томпсон, К. Уош, С. Шмидт и др. Активная работа в этих областях проведена и российскими специалистами, такими как В.И. Букато, B.C. Геращенко, Е.Ф. Жуков, С.А. Камионский, И.А. Киселева, J1.H. Красавина, О.И. Лаврушин, Ю.С. Масленченков, И.А. Никонова, А.Н. Петров, М.А. Поморина, В.В. Пятен ко, Г.О. Самойлов, A.M. Смулов, A.M. Тавасиев, В.М. Усоскин, A.A. Хандруев, Р.Н. Шамгунов и др.

Методологической базой работы послужили труды российских и зарубежных ученых в области финансово-экономического анализа, математического моделирования, технологий

интелектуального анализа данных: Айвазяна С.Л, Герасименко Г.Г., Дуброва A.M., Дюка В.А., Енюкова И.С., Жамбю М., Маркаряна Э.А., Миркина Б.Г., Мхитаряна B.C., Петровича К.С., Пятецкого-Шапиро Г., Самойленко А.П., Уоссермена Ф., Чубоковой И.А. и др.

Диссертационное исследование учитывает существующую на сегодняшний день нормативно-правовую базу банковской системы России. Основными информационными источниками работы послужили данные Центрального Банка РФ, материалы органов официальной статистики и открытые материалы отчетности коммерческих банков и прочих финансовых организаций, а также данные по ретроспективной розничной клиентской базе ЗАО Райффайзенбанк (РБА).

Основной исследовательский инструментарий составляют методы математического программирования, финансовой математики, структурный метод маркетинговых исследований, методы интелектуального анализа данных, в частности, методы кластерного анализа и самоорганизующихся карт-признаков Кохонена.

Практическая реализация исследования осуществлена с использованием программных продуктов SAS Enterprise Miner (SAS Institute Inc.), Statgraphics Plus (Statistical Graphics Corp.), NeuroShell 2 (Ward Systems Group Inc.), Excel 2003 (Microsoft Office).

Научная новизна диссертационной работы заключается в применении методов математического программирования и технологий интелектуального анализа данных для обоснования управленческих решений на основе исследования фактической и перспективной структуры клиентской базы розничного бизнеса КБ. Основные результаты, определяющие научную новизну работы, заключаются в следующем.

1. Выявлена необходимость и обоснована возможность совершенствования процедур принятия управленческих решений в области обслуживания физических лиц на основе технологий интелектуального анализа данных.

2. Разработана базовая модель оценки управляющих параметров развития розничного бизнеса коммерческого банка.

3. Предложены модификации базовой модели определения управляющих параметров развития розничного бизнеса КБ, позволяющие определить перспективную структуру клиентской базы коммерческого банка с учетом эффективности различных категорий физических лиц.

4. Сформирована комплексная процедура принятия управленческих решений с использованием модели определения управляющих параметров развития розничного бизнеса коммерческого банка на основе анализа фактической и перспективной структуры клиентской базы физических лиц, в рамках которой:

- предложен подход для анализа конкурентных сил в сфере розничного банковского сектора с помощью методов кластерного анализа и метода самоорганизующихся карт-признаков Кохонена;

- определена методика сегментирования и оценки доходности операций по группам частных клиентов банка.

5. Выработаны рекомендации по выбору инструментального средства и способу его внедрения в условиях конкретного коммерческого банка.

Практическая значимость исследования состоит в повышении эффективности обоснования принимаемых управленческих решений и совершенствовании аналитического обеспечения управления развитием розничного бизнеса КБ. Экспериментальное применение моделей и методики, разработанных автором, позволили выработать конкретные рекомендации по совершенствованию процедур принятия управленческих решений в области сегментации участников рынка розничных банковских услуг, профилирования и оценки доходности частных клиентов коммерческого банка, разработки тарифной политики обслуживания физических лиц, планирования маркетинговых кампаний розничных банковских продуктов и услуг. Использование методов математического моделирования, в том числе технологий интелектуального анализа данных, позволило существенно повысить обоснованность разрабатываемых в системе управления КБ расчетных характеристик и вариантов плановых мероприятий. В частности:

- проведена кластеризация крупнейших финансовых организаций розничного банковского сектора в рамках выбранной территориальной единицы (г.Москва);

- идентифицирована сложившаяся структура частных клиентов коммерческого банка;

- составлены профили полученных клиентских сегментов (описание социально-демографического портрета и характерного поведения клиентов);

- оценена доходность выделенных клиентских сегментов для коммерческого банка;

- определен состав параметров управления развитием клиентской базы коммерческого банка для проведения вариантных расчетов и оптимизации их численных значений в системе тарификации услуг;

- даны конкретные рекомендации по совершенствованию организации обслуживания частных лиц.

Внедрение и апробация работы. Предложенные концепции и разработанные в диссертации технологии были проверены на ретроспективных данных коммерческого банка и приняты для практического использования в ЗАО Райффайзенбанк.

Основные положения теоретической части диссертационной работы, а также сделанные на их основе рекомендации и результаты практического воплощения были представлены

автором, и получили одобрение на международных и всероссийских научных и научно-практических конференциях, в частности на: 11-м Всероссийском студенческом семинаре Проблемы управления - 2003, 20-ой Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов "Реформы в России и проблемы управления - 2005", 20-х Международных Плехановских чтениях (3-6 апреля 2007г.), 12-ой Международной научно-практической конференции "Актуальные проблемы управления - 2007", 23-й Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов "Реформы в России и проблемы управления - 2008", 13-ой Международной научно-практической конференции "Актуальные проблемы управления - 2008".

По теме диссертации в открытой печати автором было опубликовано 10 научных статей общим объемом 4,4 и.л. (авторских - 2,9 п.л.), в том числе, три в журналах, рекомендуемых ВАКом (авторских - 1,5 п.л.).

Объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения. Работа содержит 127 страниц основного машинописного текста, 4 приложения, 27 таблиц, 10 рисунков. Список использованной литературы включает 165 наименований трудов отечественных и зарубежных авторов.

Структура диссертации. Во введении дано обоснование темы диссертации и ее актуальности, сформулированы цель и задачи работы, определены предмет и объекты исследования, выделены научная новизна и практическая значимость полученных результатов.

В первой главе изучено современное состояние банковского сектора РФ, выявлены основные тенденции его дальнейшего развития, проведена количественная оценка степени развитости конкуренции на рынке розничных банковских услуг. Определены специфические проблемы управления развитием КБ в розничной сфере, предложена процедура принятия управленческих решений на основе анализа структуры клиентской базы физических лиц коммерческого банка с использованием методов математического моделирования, в том числе, технологии интелектуального анализа данных. Раскрыты особенности технологии интелектуального анализа данных, проанализировано состояние рынка программного обеспечения Data Mining-технологий, определены критерии оценки DM-инструментов, проведено сравнение различных вариантов их внедрения.

Во второй главе выявлен и обоснован перечень параметров управления розничным бизнесом КБ, основными из которых являются: процентные ставки предоставления кредитов физическим лицам, уровень доходности срочных вкладов частных клиентов, размер комиссий по обслуживанию текущих счетов, банковских продуктов и услуг. Сформулирована задача анализа и оптимизации параметров обслуживания частных клиентов

КБ, определены соответствующие допущения и ограничения. Для решения поставленной задачи разработана модель оценки управляющих параметров развития розничного бизнеса КБ, относящаяся к классу задач математического программирования. Для ее практической реализации обоснована необходимость предварительной процедуры сегментации частных клиентов банка с помощью методов кластерного анализа и предложена технология проведения вариантных расчетов с использованием данной модели. Представлены модификации базовой модели, позволяющие осуществлять параметрические исследования в области управления клиентской базой КБ.

В третьей главе на основе использования технологии интелектуального анализа данных изучались структурные особенности рынка розничных банковских услуг, в частности, проведена кластеризация крупнейших банков г.Москвы, работающих в сфере розничных банковских услуг. Исследование проводилось с помощью методов кластерного анализа и метода самоорганизующихся карт-признаков Кохонена. Идентифицирована сложившаяся структура частных клиентов коммерческого банка ЗАО Райффайзенбанк, составлены профили полученных сегментов (описание социально-демографического портрета и характерного поведения клиентов), оценена доходность выделенных сегментов для КБ. Проведена предварительная обработка данных для проведения численных экспериментов на предложенной автором модели, определены оптимальные значения управляющих параметров развитием клиентской базы. Выработаны конкретные рекомендации по организации обслуживания частных лиц КБ.

В заключении диссертационной работы сформулированы основные выводы, а также представлены теоретические и практические результаты проведенного исследования.

II. Основное содержание работы

Эффективная деятельность коммерческого банка, работающего в сфере розничного обслуживания клиентов, не возможна без изучения клиентской базы финансовой организации и механизмов воздействия на нее. Под розничной клиентской базой банка понимается совокупность всех его клиентов - физических лиц, пользующихся услугами коммерческой организации. Планирование и управление ею предполагает решение таких задач, как изучение поведения клиентов банка, определение структуры клиентской базы, оценка эффективности групп клиентов.

Методология планирования и управления розничным бизнесом является очень востребованной, при этом текущая практика работы с физическими лицами в российских коммерческих банках показывает, что ощущается отсутствие теоретических и практических наработок по данной проблематике. На сегодняшний день отечественные специалисты в

области банковского менеджмента (Лаврушина О.И., Масличенкова B.C., Стоянова Е.С. и др.) при освещении вопросов оценки доходности клиентской базы финансовой организации, рассматривают только эффективность обслуживания юридических лиц. Анализ клиентского потенциала физических лиц заключается в текущей экспресс-оценке кредитоспособности частных клиентов с помощью скоринговых методов. Однако это лишь одна из комплекса задач управления развитием розничного обслуживания КБ. Объяснить существующее положение можно тем, что бухгатерская модель учета доходности, предложенная ЦБ РФ, на сегодняшний день не позволяет проводить оценку прибыльности частных клиентов.

В диссертационной работе предложена общая укрупненная процедура принятия управленческих решений на основе анализа структуры клиентской базы физических лиц КБ с использованием методов математического моделирования. Концептуальная схема процедуры принятия управленческих решений по оценке параметров управления развитием клиентской базы КБ с учетом ее фактической либо желаемой структуры представлена на рис.1. Определим содержание каждого из ее блоков.

Блок 1. Мониторинг рынка розничных банковских услуг. В рамках этого блока осуществляются комплексные наблюдения за текущей динамикой внешней среды КБ. В частности, с помощью методов интелектуального анализа данных осуществляется идентификация банков-конкурентов со схожими характеристиками; проводится сравнение тарифных планов розничного обслуживания, а также предварительное описание общей структуры розничной сферы в разрезе существенных конкурентных групп

Блок II. Сегментация и оценка доходности групп частных клиентов. На основе накопленной в КБ информации о специфике клиентов и их поведения необходимо решить определенную последовательность задач, главными из которых являются:

1. Разработать методику сегментирования клиентов банка (переменные классификации, методы выделения сегментов и т.д.).

2. Составить профили полученных сегментов (описание социально-демографического портрета и характерного поведения клиентов).

3. Оценить доходность выделенных сегментов, при этом следует учитывать: различия в объемах операций клиентов, наиболее влияющих на их дифференциацию по уровню доходности; поноту использования клиентами продуктов и услуг банка; тенденции прибыльности физических лиц; возможности развития отношений с клиентами.

Блок III. Определение управленческих параметров развития клиентской базы. В рамках этого блока решаются следующие аналитические задачи:

- определяются процентные ставки предоставления кредитов физическим лицам;

- оцениваются годовые ставки доходности срочных вкладов частных клиентов;

- рассчитываются годовые ставки обслуживания текущих счетов, банковских продуктов и услуг.

Рис.1 Концептуальная схема процедуры принятия управленческих решений на основе анализа структуры клиентской базы коммерческого банка.

Блок IV. Разработка рекомендаций по организации обслуживания групп физических лиц, в частности, в области тарифной политики, планировании маркетинговых кампаний, разработки и внедрении новых продуктов и услуг.

Принятие решений по управлению развитием розничного бизнеса финансовой организации следует отнести к классу слабоструктурированных задач банковского менеджмента. Для повышения обоснованности принятия решений была разработана модель оценки управляющих параметров развития розничного бизнеса коммерческого банка с помощью методов математического моделирования и средств НАД.

Сформулируем постановку задачи анализа и оптимизации параметров клиентского обслуживания в розничном секторе КБ: необходимо оценить оптимальные значения управляющих параметров среднесрочного регулирования клиентской политики КБ, обеспечивающие максимальное значение выбранного показателя оценки эффективности деятельности кредитной организации в условиях действующей системы ее нормативно-

правого регулирования. В качестве оцениваемых переменных (параметры управлении) нами были выбраны: ставки предоставления кредитов, размещения депозитов, привлечения межбанковских кредитов. За период моделирования принят календарный год, в течение которого оцениваемые параметры считаем фиксированными, а балансовые соотношения и нормативы банковского надзора неизменными.

В соответствии с данной задачей представим формализацию базовой модели оценки оптимальных значений управляющих параметров среднесрочного регулирования клиентской политики КБ в розничном секторе. Она предполагает априорное наличие информации о доходах и расходах банка по группам клиентов на дату закрытия отчетности (например, усредненное на конец года). В соответствии с банковской практикой модель дает оценку возможных перспектив развития на 1-2 года.

Для оценки управляющих параметров развития клиентской базы коммерческого банка, отвечающих условиям максимизации его доходности при соблюдении допустимого уровня риска банковских операций, введем ряд допущений. Пусть клиентская база включает N физических лиц, которые разделены на / групп. Для каждой группы определены средние характеристики использования банковских продуктов и услуг, которые не изменяются в зависимости от числа клиентов в группе в течение периода моделирования.

В качестве критерия оценки эффективности работы КБ воспользуемся показателем объема операционной прибыли банковской деятельности в сфере розничных услуг за указанный период времени. Представим его в виде целевой функции модели, учитывающей разницу между доходами (О и расходами (Е) банка по обслуживанию физических лиц:

С-ЕЧ>max. (1)

Доходы и расходы по клиентам рассчитываются на основе данных архива операций как сумма соответствующих доходов и расходов в корреспонденции с операциями по счетам, приписанным к клиентам. При расчете полученных доходов все ставки учитываются в процентах годовых. В состав доходов при обслуживании физических лиц включаются: доходы от кредитных программ (Сс), а также операционные и комиссионные доходы при обслуживании текущих счетов клиентов (Со). К расходам, возникающим при обслуживании физических лиц, относятся процентные расходы по депозитным договорам населения (Ed) и расходы на привлечение межбанковского кредита (Еосш). Межбанковский кредит используется в случае, если средняя сумма выданных кредитов превышает сумму средних остатков привлеченных средств. Следовательно, доходы и расходы банка можно записать так: С = Сс+Со,

Е = Ed + Edob . (2)

Тогда расчет основных категорий доходов и расходов банка для каждой из групп клиентов можно представить в следующем виде:

Cc = Ccl, * Л,,

Coi = Со1, * Л.,

Ed, = Ed\t*X, (3)

где Ccl - величина среднего дохода от кредитных программ одного клиента /'-ой группы; Coli - величина среднего операционного дохода от одного клиента /-ой группы; Edl - сумма выплаченных процентов по депозитам, приходящаяся на одного клиента /-ой группы; X, -доля /-ой группы в численности клиентской базы; / - индекс группы клиентов.

Суммарные величины доходов и расходов определяются соответственно как:

Cc = ^Cc,*N, /-i i

Co = Co*W, (4)

Ed = ^Ed,*N. 1=1

Представим баланс банка в сфере обслуживания физических лиц в следующей агрегированной форме:

Sc = D + DOB + CA + К , (5)

где Se - сумма кредитов, выданных физическим лицам; D - объем привлеченных депозитов физических лиц; DOB - сумма привлеченного межбанковского кредита; СА - среднегодовые остатки денежных средств на текущих счетах клиентов; КЧ собственный капитал банка.

Основным ограничением банковской деятельности в области розничного обслуживания является кредитный риск, который представляет собой риск нарушения дожником условий договора или иного способа невыпонения обязательств. В целях поддержания стабильности и устойчивости банковского сектора ЦБ РФ установил перечень экономических нормативов, ввел систему контроля рисков, включающую создание фонда обязательных резервов под пассивы, резервов под возможные потери по активным операциям. Поэтому для эффективной деятельности банка необходимо установление структурных ограничений, направленных на поддержание допустимого уровня риска (лимитирование риска). В модели используются два основных структурных лимита, предусмотренных инструкцией Банка России от 16 января 2004г. №110-И Об обязательных нормативах банков.

1. Ограничение на объем выдаваемых кредитов физическим лицам относительно величины средств, привлекаемых на межбанковском рынке:

DOB < 7]* Sc. (6)

2. Ограничение на объем выдаваемых розничных кредитов относительно объемов привлеченных депозитов и остатков на текущих счетах населения:

> + С.А > * (7)

где Л> ^ - параметры ограничения объемов кредитования физических лиц, определяемые

нормативами ЦБ РФ.

Основными инструментальными переменными модели являются: процентная ставка предоставления кредитов физическим лицам /-ой группы (о;); годовая ставка доходности срочных вкладов частных клиентов /-ой группы (Д); годовая ставка обслуживания текущих счетов и сопутствующих банковских услуг /-ой группы клиентов (р, ); процентная ставка привлечения денежных средств на межбанковском рынке (у). Их связь с формированием доходов и расходов банка выражается следующим образом:

/ Сс; I Со.

5с=ЕЧ, СА= IЧ, Н ОТ; И Щ

ООВ=^Ш. <8)

'=>/?; У

Очевидно, что деятельность банка в розничном бизнесе может быть эффективной только при соблюдении условия:

^ </?, <л,-. (9)

Для определения эффективных управляющих параметров следует учесть действующие процентные ставки банков-конкурентов на соответствующем рынке банковских услуг. Для этого введем следующие ограничения на значения параметров:

,,"нп . ^ тах

а < а(- < а

птш < р # < ршаг

<ц.<м""" (10)

И......nj-n'

у""" <у<у"мх,

-JimXnilllL, mtLX.imiK ~l>lill ntllill t.lilil -Jliu 1

где а ,p ,y ,(X ,p ,{X ,y - максимальные и минимальные значения соответствующих управляющих параметров в конкурентном сегменте банковских услуг.

Сделав ряд очевидных преобразований и подстановок в рамках соотношений (1 - 10), представим изложенные соображения в виде модели максимизации операционной прибыли банка от обслуживания физических лиц, позволяющей определить управляющие параметры развития клиентской базы коммерческого банка:

N* Z =1

Ч )*Cc\j +П+ Ч )*Co\j +( Ч -\)*Edii )*%i

N* I / = 1

N* Z / = 1

Ccl Ed\. Col.

+ y* К ->max.

CCIЧ----

-A" <0,

Ed 1. Со 1. Ce 1.

f-L +-'--%*-1-)*\.

< a(- < a

^ max max

"n < pf < p" SU,- 1."

..lin - lh y < Y< Y

i = 1,.../.

Базовая модель определения управляющих параметров развития розничного бизнеса банка (11) относится к классу статических задач математического программирования. Она может быть трансформирована для решения ряда управленческих задач. Например, для:

- определения управляющих параметров развития клиентской базы, если известна реальная или желаемая структура клиентской базы;

- формирования рациональной структуры клиентской базы при наличии оценки эффективности групп физических лиц клиентов КБ;

- определения размера собственного капитала банка, удовлетворяющего желаемым управляющим параметрам и др.

Следует отметить, что модель (11) может быть существенно расширена в своей постановочной части за счет детализации структуры банковских операций, более поного учета нормативных требований ЦБ, а также при вариации целевых установок КБ. Формально это означает возможность модификации базовой модели с помощью: введения допонительных ограничений; создания банка целевых функций; введения новых функциональных блоков; разукрупнения переменных и т.д.

Поясним необходимые трансформации условий модели (11) для определения управляющих параметров развития розничного бизнеса КБ. Для этого необходимо провести предварительное специальное исследование по идентификации структуры клиентской базы и оценки доходности групп клиентов банка. При этом договременный и полный сбор данных о клиентах КБ не является гарантией эффективного использования этой информации. Последнее возможно только в том случае, если нам удается выявить определенную типологию в поведении физических лиц и на ее основе предложить соответствующие

управленческие инициативы. С этой целью автором были проанализированы возможности использования методов кластерного анализа для изучения частных клиентов коммерческого банка. Для подтверждения практической значимости теоретических разработок автором было проведено исследование частных клиентов ЗАО Райффайзенбанк на основе информации за ретроспективный период (2001-2006гг.). В качестве критериев сегментации использовались следующие характеристики клиентов:

1. Социально-демографические: пол; год рождения; адрес проживания; семейное положение; статус работающего; размер компании, в которой работает клиент и др.

2. Используемые банковские продукты: дебетовая карта; срочный вклад, срок депозита; кредитная программа (потребительский / автомобильный / ипотечный / кредитная карта), сумма кредита, год получения кредита.

3. Год открытия счета.

4. Частота использования банковских услуг: число совершенных клиентом операций в отделениях банка в 2004-2006гг.

Для стратификации клиентов применялись два метода кластерного анализа, позволяющие получить однородные группы (с минимальной внутригрупповой дисперсией): методы Уорда и -средних. Для оценки расстояний между объектами был выбран квадрат Евклидова расстояния. Приняв за основу результаты построенных классификаций клиентов банка, можно отметить устойчивость некоторых групп в независимости от рассматриваемых признаков, которые позволяют разделить клиентскую базу банка на пять категорий (табл. 1).

Таблица 1

Классификация клиентов ЗАО Райффайзенбанк, открывших счета в 2001-2006гг._

Название сегмента (доля сегмента) Специфические характеристики социально-демографического портрета Популярные банковские услуги и типичное поведение клиентов банка

Клиенты-заемщики (36,6%) Потребительский кредит: частные лица с небольшим или средним доходом. Автокредит: мужчины-руководители средних и небольших компаний. Ипотека: частные лица с доходами выше среднего уровня, состоящие в браке, имеющие высшее образование. Потребительский и авто кредиты; дебетовые карты невысокого и среднего достоинства; кредитные карты в рублях. Активно используют однотипные операции, но после погашения кредита активность резко снижается.

Постоянные, активные клиенты (16,9%) Группу практически поровну составляют как мужчины, так и женщины - руководители средних и крупных компаний, т.е. образованные люди со стабильным высоким доходом. Авто- и потребительский кредиты; дебетовые и кредитные карты среднего достоинства. Клиенты удовлетворены качеством обслуживания, они используют новые услуги по мере необходимости.

Молодежь (16,9%) Самые молодые клиенты банка, средний возраст которых не превышает 33-34 года, не состоящие в браке и занимающие невысокие дожности в компаниях. Дебетовые карты сред-нсго достоинства; валютные и рублевые переводы; безналичное получение зар.платы; депозиты. Активно поддерживают внедрение банковских инноваций.

Пользователи дебетовых карт (18,3%) Мужчины - руководители крупных, средних и меких компаний. Дебетовые карты высшего и среднего достоинства. Клиенты обращаются в банк редко.

Состоятельные клиенты (11,3%) Большинство составляют мужчины в возрасте 45-50 лет,'состоящие в браке, представители высшего звена управления крупных и средних организаций. Дебетовые карты высшего и среднего достоинства; депозиты; валютные и рублевые переводы. Редко пользуются расширенным набором банковских услуг.

Исходными данными для проведения анализа доходности выделенных сегментов частных лиц являются фактические показатели полученных доходов и произведенных расходов по операциям клиентов, открывших счета в 2001-2005гг. Для анализа ценности физических лиц для банка был использован метод оценки пожизненной доходности клиента, учитывающий ценность клиента с точки зрений стоимости всех текущих и будущих доходов, получаемых за период сотрудничества клиента с коммерческим банком. Расчет показателя базируется на трех предположениях: а) доходность клиента остается постоянным на протяжении всего периода сотрудничества; б) коэффициент удержания клиентов с течением времени не меняется; в) пожизненная доходность клиента оценивается относительно бесконечного интервала времени. В случае невыпонения любого из перечисленных предположений указанный показатель можно модифицировать.

Агоритм расчета пожизненной доходности клиента заключается в следующем:

1. Расчет среднегодовой доходности одного клиента /-ой группы (Р,):

Р - /|(СУД~1У. (12)

где С),/ - операционный доход, полученный от 1-го клиента в /-ой группе по у'-ой услуге;

- операционный расход, приходящийся на /-го клиента в /-ой группе по ./-ой услуге; и, -число клиентов в /-ой группе.

2. Определение коэффициентов удержания клиентов (г,):

п! (13)

где по - число клиентов в /-ой группе на начало исследуемого периода; п\ - число клиентов

в /-ой группе на конец исследуемого периода; п> - число привлеченных клиентов в /-ую

группу за исследуемый период.

3. Оценка пожизненной доходности клиентов (СХУ,):

аУ.=Р*(Ч5Ч), (14)

' ' Ш-г,

где (I - ставка дисконтирования (например, ставка рефинансирования ЦБ РФ - 13%').

Результаты оценки, представленные в табл.2, позволяют сделать следующие выводы. Ранжировка сегментов по величине удельного дохода клиента группы, показала, что безусловными лидерами являются категории Состоятельные клиенты и Клиенты-заемщики. После учета коэффициента удержания, оказывается, что наибольший доход приносят клиенты категории Постоянные, активные клиенты, так как они поддерживают

1 Указанная ставка рефинансирования была действительна на 01.01.2005г.

стабильные, догосрочные отношения с исследуемым коммерческим банком и при этом

активно используют все доходные продукты и услуги.

Таблица 2

_Расчет среднегодового дохода, приходящегося на одного клиента группы_

Показатели размера дохода клиентских групп 1 Клиенты-заемщики Постоянные, активные клиенты Молодежь Пользовате-лидебетовых карт Состоятельные клиенты

В рублях 3744 13209 5206 5234 67161

В доларах США 1364 666 65 10 351

В евро 0 0 -8 0 -449

Среднегодовой доход на одного клиента, руб. 37852 29868 6529 5490 59751

Ранг сегмента 2 3 4 5 1

Коэффициент удержания 64,1% 97,22% 61,11% 69,23% 50%

Пожизненная доходность клиента, руб. 49618 184017 7689 8684 47421

Ранг сегмента 2 1 5 4 3

Подобный анализ клиентуры позволяет выделить категории физических лиц, которые в настоящий момент не являются доходными, это категории Пользователи дебетовых карт и Молодежь. Однако следует принимать во внимание, что определенная часть клиентов, признанная первоначально невыгодной, при правильном построении догосрочных отношений и эффективном продвижении доходных банковских услуг и продуктов со временем может изменить свой статус.

Определение структуры клиентской базы КБ позволяет перейти к количественной оценке управляющих параметров ее развития. Проилюстрируем возможность применения базовой модели (И) и ее модификаций на ретроспективных данных ЗАО Райффайзенбанк. Допустим собственный капитал РБА (Я) составит 4329097 руб., численность выборки клиентов (ЛО составила 213 чел., которая была разделена на 5 групп (/). Пусть параметры ограничения объемов кредитования физических лиц будут равны: Т|=0,1; ^=0,2.

В ходе анализа клиентской базы были выделены основные категории физических лиц и по ним определены средние характеристики доходов и расходов банка от одного клиента группы, представленные в табл.3.

Таблица 3

Основные показатели доходов и расходов банка, приходящиеся на одного клиента группы

Категория клиентов Средний доход от кредитных программ (Сс/,), руб. Средний операционный и комиссионный доход (Со/,), руб. Средний размер выплат по депозитам (ЭД, руб. Доля группы в выборке а,), %.

1 .Клиенты-заемщики 36207 0 0 37

2. Постоянные, активные клиенты 18365 198 4416 17

3. Молодежь 3382 112 357 17

4. Пользователи дебетовых карт 0 498 1094 18

5. Состоятельные клиенты 1134 3806 13239 11

Следует отметить, что в настоящий момент банк использует единые тарифы для обслуживания всех клиентов. Проанализируем изменения величины операционной прибыли от розничной деятельности в зависимости от выбора значений управляющих параметров. Для определения оптимальных значений управляющих параметров воспользуемся данными, полученными в ходе анализа банков-конкурентов Райффайзенбанка, которые были допонены информацией о процентных ставках предоставления межбанковского кредита. С учетом конкретных значений параметров модели (11), ее можно записать следующим образом:

17062* у 512*у 2499 * V

213*(--Ч-Ч-Ч15136) + 4329097* тах,

15356 572 2499

------20324 < 0,

3412 | 572 | 2499 ^ а ц

, 0,1015 < а <0,1600, (15)

0,0400<< 0,1015, 0,03 < ц < 0,05, 0,01500< у< 0,0453, ц. < < а.

Данная модель относится к классу нелинейных моделей математического программирования. Для поиска оптимальных значений переменных модели использовася метод Ньютона. В ходе исследования свойств модели (15) было проведено сравнение объемов операционной прибыли от розничной деятельности банка, получаемых в зависимости от выбора значений управляющих параметров. Фрагменты проведенных расчетов представлены в табл. 4.

Таблица 4

Значения управленческих параметров розничной сферы обслуживания _

___ Вариант Управляющий параметр "Ч-------- Вариант 1 Вариант 2 Вариант 3 Вариант 4

Ставка по кредиту (а) 10,15% 16,00% 12,03% 10,50%

Ставка доходности депозитов (Р) 10,15% 4,00% 8,04% 7,10%

Ставка межбанковского кредита (у) 4,53% 2,53% 3,58% 1,50%

Ставка обслуживания текущих счетов (ц) ' 5,00% 3,00% 4,00% 3,00%

Объем операционной прибыли банка, руб. 2146045 3198234 2643495 2943073

Безусловно, для коммерческого банка выгодно выдавать кредиты по максимальным ставкам (а=0,16), а депозиты размещать с минимальной доходностью (Р=0,04), привлекая межбанковские кредиты под минимальный процент (у=0,0253) в этом случае объем

операционной прибыли от розничной деятельности банка составит 3198234 руб. Конкурентным преимуществом РБА является возможность получения дешевых международных банковских кредитов (у=0,015), что обеспечивает высокую доходность активных операций по сравнению с другими российскими банками. Поэтому объем операционной прибыли банка по своему значению немного отстает от максимального при сложившейся конкурентной ситуации (Вариант 2). Именно этим можно объяснить возможность РБА предоставлять кредиты физическим лицам по ставкам ниже среднерыночных, а также невысокую доходность срочных вкладов, так как банк слабо заинтересован в привлечении денежных средств населения.

Следующим этапом анализа является оценка управляющих параметров развития для каждой категории частных клиентов банка с учетом их доходности. Это позволит принимать более обоснованные решения при формировании тарифной политики банка. Категории физических лиц существенно различаются по доходности и по активности использования банковских продуктов и услуг. Предоставляя льготные ставки на те банковские продукты и услуги, которые являются наиболее привлекательными для группы, можно создать допонительное конкурентное преимущество для банка, которое позволит привлечь большее число клиентов значимых сегментов. Например, это может быть повышение доходности депозитов для категории Солидных клиентов или снижение ставок по кредитным программам для молодых клиентов банка. Расширенное представление модификаций модели (11) в работе приводится.

Другим направлением использования базовой модели (И) является ее применение для оптимизации структуры клиентской базы коммерческого банка с учетом эффективности различных категорий физических лиц, с последующим проведением активных маркетинговых мероприятий по привлечению соответствующих категорий клиентов. Для этого введем допущение: в силу особенностей категории Солидные клиенты ограничим ее численность (не более 30% от общей численности). С учетом конкретных значений параметров ее можно записать следующим образом:

213 * (36207 * X, +14147 * Х2 + 3137 * -596 * - 8299 * Х}) - Е^ -> шах

'2,82 * Ешв < 68804 * X2 + 8760 * Х3 + 32016 * Х4 + 313315 * X, + 20324,

68804 *Х2 + 8760 * Х3 + 32016 * Х4 +313315 * X, > 0,08 * Евов + 5081,

X, < 0,3,

х,. = 1Д,. >О,У;.

Проанализируем изменения структуры клиентской базы КБ в зависимости от выбора граничных и средних значений параметров управления банков-конкурентов РБА. Результаты экспериментов приведены в табл. 5.

Таблица 5

Определение оптимальной структуры клиентской базы физических лиц коммерческого банка

Управленческие параметры (оф;у;ц) Доля группы в клиентской базе, %

Клиенты-заемщики Постоянные, активные клиенты Молодежь Пользователи дебетовых карт Состоятельные клиенты

Ставки РБА (0,105 ;0,071 ;0,015 ;0,03) 25,35 40,38 0,00 4,69 29,58

Минимальная доходность (0,1015;0,1015;0,0453;0,05) 0,00 70,42 0,00 0,00 29,58

Максимальная доходность (0,16;0,05;0,0253;0,03) 20,66 49,77 0,00 0,00 29,58

Среднее значение (0,1203;0,0804;0,055;0,04) 21,60 48,36 0,47 0,00 29,58

Проведенные эксперименты показали устойчивость структуры клиентов КБ: выделяются три категории клиентов (Клиенты-заемщики, Постоянные, активные клиенты и Состоятельные клиенты). Остальные группы (Молодежь и Пользователи дебетовых карт) являются низкодоходными, следовательно, необходимо правильно построить догосрочные взаимоотношения клиентов с банком так, чтобы в дальнейшем повысить их эффективность.

В результате проведения вариантных расчетов в рамках модели (11) можно определить структуру целей развития клиентской базы ЗАО Райффайзенбанк, которую можно достичь с помощью применения банковских технологий. Возможные направления этой работы представлены в рамках табл. 6.

Таблица 6

Рекомендации по организации обслуживания сегментов частных клиентов_

""^^Иннциативы Категорпя\_ клиентов Цель развития Банковские товары и услуги Тарифная политика Обслуживание Реклама

Клиенты-заемщики - снижение оттока клиентов - допонительные услуги в зависимости от предыдущего кредита - льготные условия кредита - дистанционное обслуживание - реклама альтернативных кредитное

Постоянные, активные клиенты - увеличение доли сегмента - разработка новых услуг; - перекрестные продажи услуг -льготные условия использования новых услуг -расширение филиальной сети - реклама интегрированных, альтернативных продуктов

Молодежь - стимулирование потребностей - разработка новых услуг - льготные условия дистанционного обслуживания - дистанционное обслуживание - реклама новых специализированных услуг

Пользователи дебетовых карт - расширение ассортимента используемых услуг - предложение дисконтных карт- совместно с организациями сферы услуг - гибкий тарифный план - предложение персонализированных услуг - активное предложение финансовых продуктов

Состоятельные клиенты - повышение лояльности - уникальный портфель услуг; -финанасовое консультирование - гибкий тарифный план - персональные менеджеры и У1Р-отделения - персональные приглашения

Безусловно, невозможно определить общую для всех категорий клиентов поведенческую модель, но в исследовании предложены рекомендации по организации сервиса частных лиц с учетом особенностей их потребностей и поведения, что дожно обеспечить оптимальное соотношение между удельной стоимостью обслуживания и доходностью клиента. Таким образом, использование предложенной методики оценки параметров управления развитием клиентской базы КБ позволяет четко систематизировать деятельность организации вследствие более точного фокусирования на целевых установках и финансовых потребностях отдельных групп частных лиц - клиентов КБ.

III. Основные выводы и результаты работы

1. В результате анализа предметной области были выявлены специфические проблемы управления развитием коммерческого банка в розничной сфере, а также определена процедура принятия управленческих решений на основе анализа фактической и перспективной структуры клиентской базы физических лиц КБ.

2. Изучено современное состояние банковского сектора РФ, выявлены основные тенденции дальнейшего развития. Проведена оценка интенсивности конкуренции рынка банковских услуг г.Москвы при помощи структурного метода маркетинговых исследований, основанного на расчетно-аналитических показателях, таких как ёмкость рынка, характер распределения рыночных долей, темп роста и рентабельность рынка. Дан пример расчета интенсивности конкуренции рынка вкладов и кредитов физических лиц.

3. Обоснована необходимость и возможность совершенствования процедур принятия управленческих решений о развитии розничного бизнеса на основе технологий интелектуального анализа данных, проведен анализ состояния рынка программного обеспечения DM-технологий, в том числе, определены критерии оценки инструментов; проведено сравнение различных вариантов внедрения программного обеспечения; дано описание наиболее популярных универсальных коммерческих инструментов. Выработаны рекомендации по выбору инструментального средства, способу его внедрения в условиях коммерческого банка.

4. Выявлен и обоснован перечень параметров управления развитием розничного бизнеса коммерческого банка. Сформулирована постановка задачи анализа и оптимизации параметров клиентского обслуживания в розничном секторе КБ. Предложена модель оценки управляющих параметров развития розничного бизнеса коммерческого банка, позволяющая определить оптимальные управленческие параметры для работы с физическими лицами: ставки предоставления кредитов, размещения депозитов, обслуживания текущих счетов, привлечения межбанковских кредитов.

5. Разработана процедура вариантных расчетов с использованием модели определения управляющих параметров развития розничного бизнеса коммерческого банка.

6. Предложена модель определения оптимальной структуры клиентской базы с учетом эффективности различных категорий физических лиц.

7. Осуществлен анализ стратегического положения ЗАО Райффайзенбанк на рынке банковских услуг г.Москвы с помощью методов кластерного анализа и метода самоорганизующихся карт-признаков Кохонена.

8. Определена методика сегментирования частных клиентов банка, с помощью которой идентифицирована сложившаяся структура частных клиентов КБ, в частности, составлены профили полученных сегментов (описание социально-демографического портрета и характерного поведения клиентов), оценена доходность выделенных сегментов для банка. Определены оптимальные значения управляющих параметров развитием клиентской базы, с учетом которых предложены рекомендации по совершенствованию организации обслуживания частных клиентов банка.

IV. Опубликованные работы, отражающие основные научные результаты диссертации

По теме диссертации в открытой печати автором было опубликовано 10 научных статей общим объемом 4,4 п.л. (авторских - 2,9 п.л.).

Работы, опубликованные автором в ведущих рецензируемых научных журналах и журналах, рекомендованных ВАКом Министерства образования н науки РФ

1. Голуб Н.И. Оценка потенциала доходности групп клиентов коммерческого банка на основе использования DM-технологий. - М., ГУУ, Вестник университета, №7(17), 2008, 0,6 п.л.

2. Писарева О.М., Голуб Н.И. Применение технологий интелектуального анализа данных п решении задач стратегического развития коммерческого банка. - М.: ГУУ, Вестник университета, №3(13), 4(14), 2008, 1,5 п.л. (авторских - 0,6 п.л.).

3. Татевосян Г.М., Писарева О.М., Седова C.B., Симонова Н.И. (Голуб Н.И.) Сравнительный анализ экономических показателей регионов России // Экономика и математические методы, том 40, №4,2004, 0,9 п.л. (авторских - 0,3 п.л.).

Другие работы, опубликованные автором по теме кандидатской диссертации

4. Голуб Н.И. Методология сегментирования частных клиентов банка. Актуальные проблемы управления - 2008. Вып. 13/ ГУУ. - М., 2008, 0,3 п.л.

5. Голуб Н.И. Data Mining-технологии в стратегическом анализе деятельности коммерческих банков. Реформы в России и проблемы управления - 2008: Материалы 23-й

Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов. Вып.З/ ГУУ. - М., 2008, 0,1 п.л.

6. Голуб Н.И. Классификация клиентов коммерческого банка с помощью технологии Data Mining. Актуальные проблемы управления - 2007. Вып. 12/ ГУУ. - М., 2007, 0,3 п.л.

7. Голуб Н.И. Возможности технологии Data Mining для решения бизнес-задач в банковской сфере. Двадцатые Международные Плехановские чтения (3-6 апреля 2007г.): Тезисы аспирантов, магистрантов, докторантов и научных сотрудников. - М.: Изд-во Рос. экон. акад., 2007, 0,1 п.л.

8. Голуб Н.И. Оценка конкурентной среды рынка банковских услуг с помощью технологии Data Mining. Сборник научных работ Экономика. Управление. Культура. Вып. 14/ГУУ. -М.,2007, 0,4 п.л.

9. Голуб Н.И. Основные тенденции развития рынка банковских услуг московского региона. Реформы в России и проблемы управления - 2005: Материалы 20-й Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов. Вып.2/ГУУ. - М., 2005, 0,1 п.л.

10. Голуб Н.И. (Симонова Н.И.) Исследование особенностей социально-экономического развития регионов РФ на основе методов прикладного статистического анализа. Проблемы управления: Тезисы докладов 11-го Всероссийского студенческого семинара. Вып.2/ ГУУ. -М.,2003, 0,1 п.л.

Подп. в печ. 27.04.2009. Формат 60x90/16. Объем 1,0 пл.

Бумага офисная. Печать цифровая.

Тираж 50 экз. Заказ № 336

ГОУВПО Государственный университет управления Издательский дом ГОУВПО ГУУ

109542, Москва, Рязанский проспект, 99, Учебный корпус, ауд. 106

Тел./факс: (495) 371-95-10, e-mail: diric@guu.ru

www.guu.ru

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Голуб, Наталья Игоревна

Введение

Содержание

Глава 1. Проблемы совершенствования управления развитием розничного бизнеса коммерческого банка.

1.1 Специфика управления развитием коммерческого банка в области обслуживания физических лиц.

1.2 Оценка интенсивности конкуренции в сфере розничных банковских услуг

1.3 Анализ применения методов математического моделирования в практике управления развитием коммерческого банка.

Глава 2. Формирование модельного комплекса поддержки решений по управлению развитием розничного бизнеса коммерческого банка на основе методов математического моделирования.

2.1 Модель оценки управляющих параметров развития розничного бизнеса коммерческого банка.

2.2 Формирование комплекса моделей поддержки принятия управленческих решений на основе использования модели определения управляющих параметров развития розничного бизнеса коммерческого банка.

2.3 Идентификация структуры клиентской базы и оценка доходности групп частных клиентов банка с помощью методов интелектуального анализа данных.

Глава 3. Экспериментальные расчеты на основе модели оценки управляющих параметров развития розничного бизнеса коммерческого банка.

3.1 Исследование особенностей деятельности коммерческого банка ЗАО Райффайзенбанк на рынке розничных банковских услуг.

3.2 Анализ конкурентной среды коммерческого банка с помощью методов интелектуального анализа данных.

3.3 Сегментация и оценка доходности операций по группам клиентов.

3.3.1 Классификация частных клиентов банка с помощью технологии интелектуального анализа данных.

3.3.2 Определение потенциала доходности групп частных клиентов банка

3.4 Расчет управляющих параметров развития клиентской базы коммерческого банка в сфере розничных услуг.

3.5 Разработка рекомендаций по совершенствованию организации обслуживания частных клиентов.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Моделирование параметров управления розничным бизнесом коммерческого банка с использованием средств интелектуального анализа данных"

Актуальность темы исследования. Розничный банковский сектор развивается в условиях обострения внутриотраслевой конкуренции, все более значительным фактором которой является постепенное расширение участия на российском кредитном рынке иностранного капитала. Конкурентная борьба стимулирует общее повышение качества банковского обслуживания, появление новых банковских продуктов, способствует универсализации финансовых организаций, использованию новых информационных технологий, более активному распространению банковского бизнеса в регионах РФ.

Одним из основных условий развития сектора розничных финансовых услуг в РФ является предсказуемость экономической ситуации в стране. Начавшийся осенью 2008г. мировой экономический кризис лишь подчеркивает важность проведения обоснованной и надежной политики управления финансовой организации как по отношению с банками-конкурентами, так и со своими клиентами. На этом фоне происходят серьезные качественные изменения в потребительском и сберегательном поведении населения, в спросе на банковские услуги в целом. Развитию розничного рынка банковских услуг способствует повышенный интерес к данному сегменту со стороны коммерческих банков, обусловленный, в частности, снижением доходности традиционных направлений банковского бизнеса, включая кредитование корпоративных клиентов.

Вместе с тем, несмотря на бурный рост, наблюдаемый в последние годы, розничный банковский бизнес в России находится на достаточно низкой ступени зрелости по сравнению со сходными по уровню развития странами. Между тем потенциал и значение его для экономики государства являются весьма существенными. Так, в РФ объем вкладов физических лиц в 2007г. составил лишь 15,8% к ВВП (в странах Восточной Европы аналогичный показатель составляет от 30 до 60%)[65], объем потребительского кредитования в РФ на 2007г. достиг 11,6% к ВВП, в то время как аналогичный показатель в США - 74%, в Евросоюзе - 52%[10].

Последние тенденции развития розничного банковского сектора стимулируют коммерческие банки существенно трансформировать весь спектр своей деятельности, в том числе, на основе использования новейших достижений, как в области финансово-кредитных операций, так и в области информационно-аналитической поддержки обоснования и принятия управленческих решений. Коммерческие банки, предоставляющие розничные услуги, имеют доступ, хранят и обрабатывают огромное количество данных, которые являются одним из самых существенных активов банка. Однако конкурентным преимуществом это может стать только в том случае, если есть возможность преобразовывать накопленные массивы данных в значимую для профильной банковской деятельности информацию, вовремя доставлять ее лицам, принимающим соответствующие управленческие решения. В этой связи становится понятной необходимость использования экономико-математических методов, а также инструментов бизнес-аналитики финансовыми организациями, работающими в секторе розничных банковских услуг. Последнее подтверждается возрастающим предложением как универсальных, так и специализированных BI-продуктов (Business Intelligence) со стороны производителей информационных технологий (сегодня темпы роста рынка BI-систем оцениваются некоторыми аналитиками до 15% в год) [115], которую можно представить как совокупность средств интеграции и хранения данных, интелектуального анализа данных, а также набора бизнес-функциональностей.

Указанные тенденции в области развития рынка розничных банковских услуг, а также инструментария его программно-аналитической поддержки стимулируют научно-практические исследования, направленные на совершенствование методики управления розничным бизнесом коммерческого банка (КБ).

Целью диссертационного исследования является оптимизация условий и параметров обслуживания физических лиц для совершенствования управления развитием розничного бизнеса коммерческого банка на основе использования методов математического моделирования.

В соответствии с целью исследования в диссертации поставлены следующие задачи:

- выявить круг специфических проблем и сформулировать перечень задач управления развитием коммерческого банка в розничной сфере;

- провести анализ тенденций и количественную оценку степени развитости конкуренции на рынке розничных банковских услуг;

- определить процедуру сегментирования клиентов банка (физических лиц), в частности, обосновать выбор переменных классификации, методов выделения сегментов и способов оценки качества полученных разбиений;

- исследовать процедуры принятия решений, связанные с управлением развитием клиентской базы физических лиц коммерческого банка;

- определить управляющие параметры развития розничного бизнеса коммерческого банка и разработать модель их оценки;

- обосновать необходимость и возможность применения методов математического моделирования и средств интелектуального анализа данных (ИАД) для управления развитием КБ, а также провести анализ состояния рынка программного обеспечения Data Mining-технологий (DM-технологий), выработать рекомендации по выбору инструментального средства и способу его внедрения в условиях конкретного коммерческого банка;

- предложить технологии вариантных расчетов с использованием модели определения управляющих параметров развития розничного бизнеса коммерческого банка и модификаций базового варианта указанной модели;

- совершенствовать процедуру принятия управленческих решений на основе анализа фактической и перспективной структуры клиентской базы физических лиц КБ: построить классификацию частных клиентов банка с помощью средств ИАД, оценить доходность групп частных клиентов для коммерческого банка;

- разработать рекомендации по совершенствованию организации обслуживания частных клиентов банка.

Объектом исследования является универсальный коммерческий банк, предоставляющий розничные банковские продукты и услуги в рамках заданных территориальных границ.

Предметом исследования является процедура принятия управленческих решений на основе анализа структуры клиентской базы коммерческого банка в области обслуживания физических лиц. Исследование направлено на моделирование параметров управления розничным бизнесом КБ с использованием средств интелектуального анализа данных.

Теоретическую основу исследования составляют труды отечественных и зарубежных ученых, связанные с вопросами совершенствования управленческого и аналитического инструментария коммерческих банков с целью повышения эффективности их деятельности. Этой области посвящены работы многих зарубежных авторов, таких как И. Ансофф, В. Беренс, Г. Бирман, К. Боумен, J1.A. Братайн, Дж. К. Ван Хорн, У. Кинг, Д. Климанд, В. Мори, М. Портер, А.А. Томпсон, К. Уош, С. Шмидт и др. Активная работа в этих областях проведена и российскими специалистами, такими как В.И. Букато, B.C. Геращенко, Е.Ф. Жуков, С.А. Камионский, И.А. Киселева, J1.H. Красавина, О.И. Лаврушин, Ю.С. Масленченков, И.А. Никонова, А.Н. Петров, М.А. Поморина, В.В. Пятенко, Т.О. Самойлов, A.M. Смулов, A.M. Тавасиев, В.М. Усоскин, А.А. Хандруев, Р.Н. Шамгунов и др.

Методологической базой работы послужили труды российских и зарубежных ученых в области финансово-экономического анализа, математического моделирования, технологий интелектуального анализа данных: Айвазяна С.А, Герасименко Г.Г., Дуброва A.M., Дюка В.А., Енюкова И.С., Жамбю М., Маркаряна Э.А., Миркина Б.Г., Мхитаряна B.C., Петровича К.С., Пятецкого-Шапиро Г., Самойленко А.П., Уоссермена Ф., Чубоковой И.А. и др.

Диссертационное исследование учитывает существующую на сегодняшний день нормативно-правовую базу банковской системы России. Основными информационными источниками работы послужили данные Центрального Банка РФ, материалы органов официальной статистики и открытые материалы отчетности коммерческих банков и прочих финансовых организаций, а также данные по ретроспективной розничной клиентской базе ЗАО Райффайзенбанк (РБА).

Основной исследовательский инструментарий составляют методы математического программирования, финансовой математики, структурный метод маркетинговых исследований, методы интелектуального анализа данных, в частности методы кластерного анализа и самоорганизующихся карт-признаков Кохонена.

Практическая реализация исследования осуществлена с использованием программных продуктов SAS Enterprise Miner (SAS Institute Inc.), Statgraphics Plus (Statistical Graphics Corp.), NeuroShell 2 (Ward Systems Group Inc.), Excel 2003 (Microsoft Office).

Научная новизна диссертационной работы заключается в применении методов математического моделирования и технологий интелектуального анализа данных для обоснования управленческих решений на основе исследования фактической и перспективной структуры клиентской базы розничного бизнеса КБ. Основные результаты, определяющие научную новизну работы, заключаются в следующем.

1. Выявлена необходимость и обоснована возможность совершенствования процедур принятия управленческих решений в области обслуживания физических лиц на основе технологий интелектуального анализа данных.

2. Разработана базовая модель оценки управляющих параметров развития розничного бизнеса коммерческого банка.

3. Предложены модификации базовой модели определения управляющих параметров развития розничного бизнеса КБ, позволяющие определить перспективную структуру клиентской базы коммерческого банка с учетом эффективности различных категорий физических лиц.

4. Сформирована комплексная процедура принятия управленческих решений с использованием модели определения управляющих параметров развития розничного бизнеса коммерческого банка на основе анализа фактической и перспективной структуры клиентской базы физических лиц, в рамках которой:

- предложен подход для анализа конкурентных сил в сфере розничного банковского сектора с помощью методов кластерного анализа и метода самоорганизующихся карт-признаков Кохонена;

- определена методика сегментирования и оценки доходности операций по группам частных клиентов банка.

5. Выработаны рекомендации по выбору инструментального средства и способу его внедрения в условиях конкретного коммерческого банка.

Практическая значимость исследования состоит в повышении эффективности обоснования принимаемых управленческих решений и совершенствовании аналитического обеспечения управления развитием розничного бизнеса КБ. Экспериментальное применение моделей и методики, разработанных автором, позволили выработать конкретные рекомендации по совершенствованию процедур принятия управленческих решений в области сегментации участников рынка розничных услуг, профилирования и оценки доходности частных клиентов коммерческого банка, разработки тарифной политики обслуживания физических лиц, планирования маркетинговых кампаний розничных банковских продуктов и услуг. Использование методов математического моделирования, в том числе технологий интелектуального анализа данных, позволило существенно повысить обоснованность разрабатываемых в системе управления КБ расчетных характеристик и вариантов плановых мероприятий. В частности:

- проведена кластеризация крупнейших финансовых организаций розничного банковского сектора в рамках выбранной территориальной единицы (г.Москва);

- идентифицирована сложившаяся структура частных клиентов коммерческого банка;

- составлены профили полученных клиентских сегментов (описание социально-демографического портрета и характерного поведения клиентов);

- оценена доходность выделенных клиентских сегментов для коммерческого банка;

- определен состав параметров управления развитием клиентской базы коммерческого банка для проведения вариантных расчетов и оптимизации их численных значений в системе тарификации услуг;

- даны конкретные рекомендации по совершенствованию организации обслуживания частных лиц.

Внедрение и апробация работы. Предложенные концепции и разработанные в диссертации технологии были проверены на ретроспективных данных коммерческого банка и приняты для практического использования в ЗАО Райффайзенбанк.

Основные положения теоретической части диссертационной работы, а также сделанные на их основе рекомендации и результаты их практического воплощения были представлены автором, и получили одобрение на международных и всероссийских научных и научно-практических конференциях, в частности на: 11-м Всероссийском студенческом семинаре Проблемы управления - 2003, 20-ой Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов "Реформы в России и проблемы управления Ч 2005", 20-х Международных Плехановских чтениях (3-6 апреля 2007г.), 12-ой Международной научно-практической конференции "Актуальные проблемы управления - 2007", 23-й Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов "Реформы в России и проблемы управления - 2008", 13-ой Международной научно-практической конференции "Актуальные проблемы управления Ч 2008".

По теме диссертации в открытой печати автором было опубликовано 10 научных статей общим объемом 4,4 п.л. (авторских - 2,9 п.л.), в том числе, три в журналах, рекомендуемых ВАКом (авторских -1,5 п.л.).

Объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения. Работа содержит 127 страниц основного машинописного текста, 4 приложения, 27 таблиц, 10 рисунков. Список использованной литературы включает 165 наименований трудов отечественных и зарубежных авторов.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Голуб, Наталья Игоревна

Заключение

Эффективная деятельность коммерческих банков невозможна без четкого планирования развития бизнеса. Особую остроту этой проблеме предают изменения, произошедшие в банковской сфере, а именно:

- универсализация банковской деятельности, выход ее за границы традиционных операций;

- общих рост конкуренции и существенное возрастание доли розничных банков с иностранным капиталом;

- резкое повышение спроса на розничные банковские услуги в РФ;

- появление у банков конкурентов в лице небанковских учреждений;

- высокой динамикой развития банковских технологий.

В сложившихся условиях повышение конкурентоспособности коммерческого банка невозможно без использования последних достижений в области математического моделирования и информационных технологий. Поэтому все больше внимания уделяется возможностям применения технологии интелектуального анализа данных для повышения обоснованности принятия управленческих решений.

В данной работе предложены возможные направления совершенствования аналитического обеспечения управления развитием розничного бизнеса коммерческого банка на основе анализа структуры клиентской базы с помощью методов математического моделирования и средств интелектуального анализа данных. При этом был решен следующий комплекс взаимосвязанных задач.

1. В результате анализа предметной области были выявлены специфические проблемы управления развитием коммерческого банка в розничной сфере, а также определена процедура принятия управленческих решений на основе анализа фактической и перспективной структуры клиентской базы физических лиц КБ, которая состоит из четырех основных блоков:

I. Мониторинг рынка розничных банковских услуг.

II. Сегментация и оценка доходности операций по группам клиентов.

III. Определение параметров управления развитием клиентской базы.

IV. Разработка рекомендаций по организации обслуживания групп физических лиц.

2. Изучено современное состояние банковского сектора РФ, выявлены основные тенденции дальнейшего развития. Проведена оценка интенсивности конкуренции рынка банковских услуг г.Москвы при помощи структурного метода маркетинговых исследований, основанного на расчетно-аналитических показателях, таких как ёмкость рынка, характер распределения рыночных долей, темп роста и рентабельность рынка. Дан пример расчета интенсивности конкуренции рынка вкладов и кредитов физических лиц.

3. Обоснована необходимость и возможность совершенствования процедур принятия управленческих решений о развитии розничного бизнеса на основе технологий интелектуального анализа данных, проведен анализ состояния рынка программного обеспечения DM-технологий, в том числе, определены критерии оценки инструментов; проведено сравнение различных вариантов внедрения программного обеспечения; дано описание наиболее популярных универсальных коммерческих инструментов. Выработаны рекомендации по выбору инструментального средства, способу его внедрения в условиях коммерческого банка.

4. Выявлен и обоснован перечень параметров управления развитием розничного бизнеса коммерческого банка. Сформулирована постановка задачи анализа и оптимизации параметров клиентского обслуживания в розничном секторе КБ. Предложена модель оценки управляющих параметров развития розничного бизнеса коммерческого банка, позволяющая определить оптимальные управленческие параметры для работы с физическими лицами: ставки предоставления кредитов, размещения депозитов, обслуживания текущих счетов, привлечения межбанковских кредитов.

5. Разработана процедура вариантных расчетов с использованием модели определения управляющих параметров развития розничного бизнеса коммерческого банка.

6. Предложена модель определения оптимальной структуры клиентской базы с учетом эффективности различных категорий физических лиц.

7. Осуществлен анализ стратегического положения ЗАО Райффайзенбанк на рынке банковских услуг г.Москвы с помощью методов кластерного анализа и метода самоорганизующихся карт-признаков Кохонена.

8. Определена методика сегментирования частных клиентов банка, с помощью которой идентифицирована сложившаяся структура частных клиентов КБ, в частности, составлены профили полученных сегментов (описание социально-демографического портрета и характерного поведения клиентов), оценена доходность выделенных сегментов для банка. Определены оптимальные значения управляющих параметров развитием клиентской базы, с учетом которых предложены рекомендации по совершенствованию организации обслуживания частных клиентов банка.

Предложенные и разработанные в диссертации концепции, модели, технологии и процедуры были проверены на ретроспективных данных коммерческого банка и приняты для практического использования в ЗАО Райффайзенбанк. Полученные в работе результаты могут быть распространены на организации финансового сектора и использованы в области совершенствования управления развитием розничного бизнеса, а также в области тарифной политики, планировании маркетинговых кампаний, разработки и внедрении новых продуктов и услуг.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Голуб, Наталья Игоревна, Москва

1. Аглицкий Д.С., Аглицкий И.С. Российский рынок информационных технологий: проблемы и решения. М.: "Ламинфо", 2000.

2. Азоев Г.Л. Конкуренция: анализ, стратегия и практика. М.: Центр экономики и маркетинга, 1996.

3. Айвазян С. А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика. Основы эконометрики: Учебник для вузов: В 2 т. 2-е изд., испр. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.

4. Айвазян С. А., Бухштабер В. М., Юнюков И. С., Мешакин JL Д. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989.

5. Амурский О.Р. Корпоративная информационно-аналитическая система банка на базе технологии интеграции данных, оперативной аналитической обработки, моделирования и выявления закономерностей. М.: Группа компаний "Терн", 2005.

6. Анализ экономической деятельности банка / Под ред. О.И. Лаврушина. -М.: ИНФРА, 1996.

7. Андрусенко Т. Современный анализ данных: поиск скрытых закономерностей // Корпоративные системы, №3, 2005.

8. Анищук Н. Бизнес с искусственным интелектом // 1Т+Финансы, №25(163), 2006.

9. Анурин В., Муромкина И., Евтушенко Е. Маркетинговые исследования потребительского рынка. СПб.: Питер, 2004.

10. Банковские розничные услуги в России // ПЛАС, №5, 2006.

11. Банковский бизнес РФ стал привлекательным для инвестиций // ИА "Альянс Медиа", 2006.

12. Банковское дело / Под ред. Колесникова В.И. М.: Финансы и статистика, 1995.

13. Банковское дело / Под ред. О.И. Лаврушина. М.: Финансы и статистика, 1998.

14. Банковское дело в России. Т.З. Анализ деятельности КБ / Под ред. М.В. Кумок. М.: ВЕЧЕ, 1994.

15. Банковское дело в России. Т.4. Банковский маркетинг / Под ред. А.В. Фалько. М.: ВЕЧЕ, 1994.

16. Белявский И., Кулагина Г., Коротков А. Статистика рынка товаров и услуг / Под общ. ред. И. Белявского. М.: Финансы и статистика, 1995.

17. Бернштам Е.С., Лузанов А.Н. Региональные аспекты организации и государственного регулирования банковской сферы: зарубежный и российский подходы. -М.: Эдиториал УРСС, 2001.

18. Блаженкова О., Гурова Т. Стиль потребления среднего класса // Эксперт, №34 (245), 2000.

19. Большаков П.С. Уникальные возможности STATISTICA Data Miner. www.statsoft.tu

20. Бор М.З., Пятенко В.В. Менеджмент банков: организация, стратегия, планирование. М.: ИКЦ ДИС, 1997.

21. Бортников Г.П., Голуб В.Ф. Можно ли управлять прибыльностью клиента // Управление в кредитной организации, №4, 2006.

22. Букатов М. Автоматизированные системы комплексного анализа и прогноза новый уровень развития // Банковский вестник, №9, 2002.

23. Бюлетень банковской статистики №1 2004 год. М.: Центральный банк РФ, 2004.

24. Бюлетень банковской статистики №1 2005 год. М.: Центральный банк РФ, 2005.

25. Вагапова Д.З., Вагапов Э.Р., Сорокина М.Г. Оценка чувствительности результатов принимаемых решений к изменению параметров конъюнктуры депозитно-кредитного рынка. Ч Самара, Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета, №2, 2003.

26. Викулов B.C. Маркетинг банковских продуктов на основе сегментационных моделей // Маркетинг в России и за рубежом. №1, 2005.

27. Волошина О.Б. Оценка прибыльности банковской деятельности // Повожский гуманитарный журнал, №2, 2001.

28. Гареев Е.П. Маркетинг в банковской сфере. М.: Финансы и статистика, 1992.

29. Годовой отчет Сбербанка России 2005. М.: Сбербанк России, 2005.

30. Голуб Н.И. Основные тенденции развития рынка банковских услуг московского региона. Реформы в России и проблемы управления Ч 2005: Материалы 20-й Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов. Вып.2/ГУУ. М., 2005.

31. Голуб Н.И. Оценка конкурентной среды рынка банковских услуг с помощью технологии Data Mining. Сборник научных работ Экономика. Управление. Культура. Вып. 14/ГУУ. -М., 2007.

32. Голуб Н.И. Классификация клиентов коммерческого банка с помощью технологии Data Mining. Актуальные проблемы управления 2007. Вып. 12/ ГУУ. - М., 2007.

33. Голуб Н.И. Data Mining-технологии в стратегическом анализе деятельности коммерческих банков. Реформы в России и проблемы управления Ч 2008: Материалы 23-й Всероссийской научной конференции молодых ученых и студентов. Вып.З/ ГУУ. М., 2008.

34. Голуб Н.И. Оценка потенциала доходности групп клиентов коммерческого банка на основе использования DM-технологий. М., ГУУ, Вестник университета, №7(17), 2008.

35. Голуб Н.И. Методология сегментирования частных клиентов банка. Актуальные проблемы управления 2008. Вып. 13/ ГУУ. - М., 2008.

36. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования: теория, методология и практика. М.: Финпресс, 1998.

37. Голубков Е.П. Исследование и анализ рыночной ситуации // Маркетинг в России и за рубежом, №3, 2001.

38. Готовчиков И.Ф. Комплексная оптимизация управления экономическим состоянием коммерческих банков // Финансовый менеджмент №2, 2003.

39. Гранберг А.Г. Основы региональной экономики: Учебник для вузов. М.: ГУ ВШЭ, 2001.

40. Грей К., Ларсон Э. Управление проектами // Менеджмент в России и за рубежом, №1, 2003.

41. Гупта С., Леманн Д. Золотые покупатели. Стоят ли клиенты тех денег, что вы на них тратите? / Пер. с англ. СПб.: Питер, 2007.

42. Дик В.В. Методология формирования решений в экономических системах и инструментальные средства их поддержки. М.: Финансы и статистика, 2002.

43. Дихтль Л., Хершген X. Практический маркетинг. М.: Высшая школа, 1995.

44. Доугерти К. Введение в эконометрику. М.: ИНФРА-М, 2001.

45. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы: Учебник. -М.: Финансы и статистика, 2000.

46. Дудорин В.И., Блинов О.Е., Годин В.В., Филинов-Чернышев Н.Б. Методы социально-экономического прогнозирования (Общие методы прогнозирования). М.: ГАУ, 1991.

47. Дюк В., Самойленко A. Data minimg интелектуальный анализ данных. www.olap.ru

48. Евсюков В.В. Интелектуальный анализ данных в банковской деятельности // Банковское дело, №7, 2006.

49. Егоршин А.А. Многомерные методы статистического анализа: Учебное пособие. Харьков: ХГЭУ, 1997.

50. Екина В.И., Загоруйко Н.Г. Количественные критерии качества таксономии и их использование в процессе принятия решений. Новосибирск: Наука, 1969.

51. Еманова Н. Введение в Data Mining // КомпьютерПресс, №8, 2003.

52. Енюков И. С. Методы, агоритмы, программы многомерного статистического анализа. М.: Финансы и статистика, 1986.

53. Жамбю М. Иерархический кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988.

54. Жуков Е.Ф., Максимова JI.M., Маркова О.М. Банки и банковские операции. М.: Банки и биржи. ЮНИТИ, 1997.

55. Жуков Е.Ф. Менеджмент и маркетинг в банках. М.: Банки и биржи. ЮНИТИ, 1997.

56. Загоруйко Н.Г. Методы распознания и их применение. М.: Сов. радио, 1972.

57. Заявление Правительства РФ и Центрального банка РФ о Стратегии развития банковского сектора РФ на период до 2008 года. №0101/1617 от 05.04.2005г.

58. Ивантер А. Средний класс // Эксперт, №7, 2004.

59. Ильясов С. Банковские услуги и их сущность и перспективы развития // Банковское дело в Москве, №10, 2005.

60. Интелектуальные модели анализа экономической информации: курс лекций-Base Group Lab 2005. www.basegroup.ru

61. Информационное обеспечение управления конкурентоспособностью / Под ред. проф. C.r.CBeTyHbKOBa.www. marketing.spb.ru.

62. Исследование стиля жизни среднего класса // Исследование PremierTGI группы КОМКОН-Медиа, 2005.

63. Каурова Н.Н. Тенденции и перспективы развития розничного бизнеса коммерческих банков в России // Банковский ритейл, №2(2), 2006.

64. Киселева И.А. Коммерческие банки: модели и информационные технологии в процедурах принятия решений. М.: Едиториал УРСС, 2002.

65. Клейнер Г.Б. Стратегия предприятия. М.: Издательство Дело АНХ, 2008.

66. Корнеев С.В. Системы поддержки принятия решений в бизнесе // Сети & Бизнес, №6, 2005.

67. Коробейников О.П., Колесов В.Ю., Трифилова А.А. Стратегическое поведение: от разработки до реализации // Менеджмент в России и за рубежом, №3, 2002.

68. Костерин А.Г. Практика сегментирования рынка. СПб.: Питер, 2002.

69. Котлер Ф. Основы маркетинга. М., Прогресс, 1991.

70. Краевский С.В. Классификация аналитических информационных систем // Финансовая газета, №20 (596), 2003.

71. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник для вузов. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004.

72. Куланчев С.М. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М.: Экономика, 1989.

73. Кутьиин В.М. Data-Mining и стратегический маркетинговый анализ конкуренции банков России // Бизнес и банки, №2, 2007.

74. Лаврушин О.И. Управление деятельностью коммерческого банка (банковский менеджмент) М.: Юристъ, 2003.

75. Ларин С. Выявление обобщенных ассоциативных правил описание агоритма // Exponenta Pro. Математика в приложениях, №3, 2003.

76. Ларин С., Ходжаева И. Использование деревьев решений для оценки кредитоспособности физических лиц // Банковское дело, №3, 2004.

77. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Вошебных странах. М.: Логос, 2002.

78. Ли В.О. Об оценке кредитоспособности заемщика (российский и зарубежный опыт) // Деньги и кредит, №2, 2005.

79. Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей. М.: Финансы и статистика, 1986.

80. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс: Учебник 5-е изд., испр. - М.: Дело, 2001.

81. Макарова Г.Л. Система банковского маркетинга. М.: Финстатинформ, 1997.

82. Маркарьян Э.А., Герасименко Г.Г. Финансовый анализ. М.: ПРИОР, 1997.

83. Маркова В.Д. Маркетинг услуг. М.: Финансы и статистика, 1996.

84. Масличенко B.C. Финансовый менеджмент в коммерческих банках. М.: ВЕЧЕ, 1996.

85. Международная конвергенция измерения капитала и стандартов капитала: новые подходы (Базель II). Банк международных расчетов, 2004. www.cbr.ru/today/pk/basel.htm

86. Менеджмент организаций. Учебник. / Под ред. З.П. Румянцевой и Н.А. Саломатиной. М.: Инфра-М, 1997.

87. Меском М., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. М.: Дело, 1996.

88. Миркин Б.Г. Группировки в социально-экономических исследованиях: Методы построения и анализа. М.: Финансы и статистика, 1985.

89. Милюков А. Государству необходимо развивать банковскую систему // Время & Деньги, №1, 2004.

90. Мисюлин Д.В. О ведущей роли стратегического планирования в деятельности и развитии коммерческого банка // Семинар Проблемы организации финансово-аналитической службы в коммерческом банке, 2003.

91. Мотышина М.С. Методы и модели маркетинговых исследований: Учеб. пособие. СПб: Изд-во СПбУЭФ, 1996.

92. Наумов В.Н. Маркетинг сбыта, www.marketing.spb.ru

93. Новикова В. Возможности российских банков по обеспечению экономического роста и аккумуляций сбережений населения // Аналитический банковский журнал, №3(42), 2002.

94. Орлова Н., Кузьменко И. Удержать плацдарм // Журнал Smart Money, №4, 2003.

95. Официальный сервер Правительства Москвы, www.mos.ru.

96. Панова Г.С. Анализ финансового состояния коммерческого банка. -М.: Финансы и статистика, 1996.

97. Патимов К. Технология Data Mining в отечественной банковской практике // RS-Club, №1, 2005.

98. Петров А.Н. Стратегический менеджмент. СПб.: Питер, 2005.

99. Петрович К.С. Регрессионный анализ и его математическое обеспечение на ЕС ЭВМ: Практическое руководство. М.: Финансы и статистика, 1982.

100. Пиотровский А., Денисов А. Кластерный анализ как инструмент подготовки эффективных маркетинговых решений // Практический маркетинг, №5,2001.

101. Пипко Е.Г. Система стратегического управления предприятием. -Самара, Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета, №2, 2003.

102. Писарева О.М. Базовые методы прогнозирования. М.: ГУУ, 2004.

103. Писарева О.М. Базовые эконометрические методы и модели: Учебное пособие. М.: ГУУ, 2002.

104. Писарева О.М. Проблемы моделирования особенностей структурных и поведенческих характеристик потребителей регионального рынка услуг. Актуальные проблемы управления 2004: Вып. 5./ГУУ. - М., 2004.

105. Писарева О.М., Голуб Н.И. Применение технологий интелектуального анализа данных в решении задач стратегического развития коммерческого банка. М.: ГУУ, Вестник университета, №3(13), 4(14), 2008.

106. Писарева О.М., Голуб Н.И. Моделирование управляющих параметров развития розничного бизнеса коммерческого банка. М., ГУУ, Вестник университета, №10, 2009.

107. Полищук Л.И. Анализ многокритериальных экономико-математических моделей. Новосибирск: Наука, 1989.

108. Прибыль банков РФ в 2005г. составила 262 мрд руб. По материалам агентства РБК // АЛЬЯНС МЕДИА, №3, 2006.

109. Проскурин В.А. Скоринговый метод оценки кредитоспособности частных лиц // Бизнес и банки, №7, 2002.

110. Раковец А. Сущность системы стратегического управления в банке // Банковский вестник, №6, 2006.

111. Розин Б.Б Теории распознавания образов в экономических исследованиях. М.: Статистика, 1973.

112. Рынок Business Intelligent к буму готов // Columbus IT Russia, №3, 2007.

113. Самойлов Г.О., Бачалов А.Г. Банковская конкуренция М.: Экзамен, 2002.

114. Седин А.И. Кредитная политика и кредитная культура: отражение во внутренних инструкциях западных банках // Банковские технологии, №6, 2000.

115. Седова С.В. Методы проверки достоверной экономической информации предприятия в условиях рыночной адаптации: анализ, моделирование, стратегия. М.: ЦЭМИ РАН, 1996.

116. Сошникова Л.А., Тамашевич В.Н., Уебе Г., Шефер М. Многомерный статистический анализ в экономике. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999.

117. Стиль жизни среднего класса // Эксперт, №7, 2004.

118. Стратегия развития коммерческого банка / Под ред. А.С. Маршаловой, Н.А. Кравченко. Новосибирск: Экф, 1996.

119. Татевосян Г.М., Писарева О.М., Седова С.В., Симонова Н.И. (Голуб Н.И.) Сравнительный анализ экономических показателей регионов России // Экономика и математические методы, том 40, №4, 2004.

120. Тельнов Ю.Ф. Интелектуальные информационные системы в экономике: Учеб. пособие. М.: Синтег, 1999.

121. Технология Data Mining для кредитного скоринга // Банковские технологии, №11,2003.

122. Токарев Б.Е. Методы сбора и использования маркетинговой информации. -М.: Юристъ, 2001.

123. Указание ЦБ РФ от 01.02.2008 №1975-У "О размере ставки рефинансирования Банка России"

124. Уоссермен. Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. Пер. с англ. Ю. А. Зуев, В. А. Точенов. М.: Мир, 1992.

125. Усоскин В.М. Современный коммерческий банк: управление и операции. М: ИПЦ Вазар-Ферро, 1997.

126. Фатхутдинов Р.А. Стратегический маркетинг: Учебник. М.: ЗАО Бизнес-школа Интел-Синтез, 2000.

127. Федеральный закон от 25 февраля 1999г. №40-ФЗ О банкротстве кредитных организаций.

128. Федеральный закон от 8 июля 1999г. №144-ФЗ О реструктуризации кредитных организаций.

129. Федерального закона от 10 июля 2002г. №86-ФЗ О Центральном банке Российской Федерации (Банке России).

130. Федеральный закон от 30 декабря 2004г. №395-1 О Банках и банковской деятельности.

131. Федеральный закон от 23 декабря 2003г. №177-ФЗ О страховании вкладов физических лиц в банках Российской Федерации.

132. Федосимова С., Жаров Д. Комплексный анализ эффективности работы с клиентами // Банковское дело в Москве, № 11(83), 2001.

133. Федорец М.Н. Маркетинговые исследования и анализ потребителя рынка услуг // Маркетинг в России и за рубежом, №6, 2002,

134. Фетисов Г.Г. Устойчивость коммерческого банка и рейтинговые системы ее оценки. М.: Финансы и статистика, 1999.

135. Филинов Н.Б., Борисова В.В. Методы принятия решений: Учебное пособие.-М.: ГУУ, 2001.

136. Филинов Н.Б., Борисова В.В. Математическое моделирование в анализе и разработке управленческих решений: Учебное пособие. М.: ГУУ, 1999.

137. Финансовой менеджмент: теория и практика: Учебник / Под ред. Е.С. Стояновой. 6-е изд. - М.: Перспектива, 2008.

138. Хаксевер К., Рендер Б., Рассел Р., Мер дик Р. Управление и организация в сфере услуг, 2-е издание. СПб.: Питер, 2002.

139. Центральный банк РФ Отчет о развитии банковского сектора и банковского надзора в 2004 году, www.cbr.ru

140. Центральный банк РФ Отчет о развитии банковского сектора и банковского надзора в 2006 году, www.cbr.ru

141. Центральный банк РФ Отчет о развитии банковского сектора и банковского надзора в 2007 году, www.cbr.ru

142. Чубукова И.A. Data Mining: Учебное пособие. М.: Интернет-Университет Информационных технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006.

143. Шапот М. Интелектуальный анализ данных в системах поддержки решений// Открытые системы, №1, 1998.

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

145. Эджел Д.Ф., Блэкуэл Р.Д. и Миниард П.У. Поведение потребителей. -СПб.: Питер, 1999.

146. Ядов В. Социологическое исследование: методология, программа, методы.-М.: Наука, 1995.

147. Belk R.W. Studies in the new consumer behavior // A review of New Studies. London and New York. Routledge, 1995.

148. Borgelt C. Efficient Implementations of Apriori and Eclat. Department of Knowledge Processing and Language Engineering School of Computer Science, Otto-von-Guericke-University of Magdeburg, Germany, 2003.

149. Carroll Mohn, Thomas H. Land A Guide to Quality Marketing Research Proposals and Reports, Business 39,1989.

150. Colvin G., Selden L. Angel customers and demon customers // Portfolio, May 2003.

151. Customer profitability analysis and management // Hyperion, August 2004.

152. Dolan Robert J. Conjoint Analysis: a Manager's Guide. Harvard Business School, 1990.

153. Gregory G. Dess, Alex Miller. Strategic Management. New York: McGraw-Hill, Inc., 1993.

154. Gronroos C. Service Management and Marketing: Managing the moment of truth in the service sector. Cambridge, Mass: Marketing Science Institute, 1990.

155. Identifying Strategic Groups in Services Through Cluster. www.sbaer.uca.edu/Research/1995/SMA/95swa009.htm.

156. Machine Learning, Data Mining, and Knowledge Disxovery: An Introduction, Gregory Piatetsky-Shapiro. www.kdnuggets.com

157. Marketing (International Edition) William M. Pride O.C. Ferrell, Houhton MiffliN Company Boston, 1995.

158. Mastering Marketing: Complete MBA Companion in Marketing. Edinburg: Financial Times, 1999.

159. Parsaye K. A Characterization of Data Mining Technologies and Processes // The Journal of Data Warehousing, №1, 1998.

160. Some Dimensions for Strategic Groups, www.bus.iastate.edu/demarie/courses/ MG T4 78/strategic %20groups. htm.

161. Thomas L. Wheelen, J.David Hunger. Strategic Management (5th ed.). New York: Addison-Wesley Publishing Company, 1995.

162. АВАНГАРД 4 325 33950 708 4247 3 278 10 451,2 3 804 111,40

163. АЛЬФА-БАНК 40 898 377540 6489 19982 47 204 157 130,9 12 615,3 2012,99

164. БАНК МОСКВЫ 30 596 368130 7264 31895 84 785 185 494,0 48 269,3 1106,44

165. БАНК СОСЬЕТЕ ЖЕНЕРАЛЬ ВОСТОК 3 276 48692 594 12433 7165 10 422,7 137,3 132,54

166. БИНБАНК 8162 63613 952 4981 19 450 25 754,1 4 447,7 111,82

167. ВОЗРОЖДЕНИЕ 6 503 76997 1592 8968 37 003 24 481,0 4 228,6 89,32

168. ВТБ 24 18 025 169687 1423 41285 71 838 29 654,7 7 600,8 259,68

169. ГАЗПРОМБАНК 85 576 735081 18681 20817 66 669 297 116,7 103 168,3 2,91

170. ЕВРОФИНАНС МОСПАРБАИК 8139 55656 1498 1153 3 548 15 184,3 7 601,5 0,70

171. ЗЕНИТ 13 414 95281 2856 2707 9 088 34 135,9 14 414,8 18,76

172. И ИМПЭКСБАНК 7 247 66328 865 20346 27131 12 513,6 6 621,3 626,25

173. МБРР 4 297 57811 612 9226 11068 29 596,3 1 714,5 233,69

174. МДМ-БАНК 22 661 207734 4567 17058 10 929 76 234,0 26 421,9 711,15

175. МЕЖДУНАРОДНЫЙ МОСКОВСКИЙ БАНК 21 057 247309 5439 22077 21 060 116 048,3 46 087,4 353,45

176. МОСКОВСКИЙ ИНДУСТРИАЛЬНЫЙ БАНК 3 292 39166 1124 1223 12 873 19 142,0 3 430,4 86,25

177. НАЦИОНАЛЬНЫЙ РЕЗЕРВНЫЙ БАНК 18 705 35439 12393 3590 4 909 5 159,3 6 238,2 10,701 2 3 4 5 6 7 8 9 10

178. НОМОС-БАПК 11527 106778 3312 2163 17 569 29 461,0 7 508,5 11,72

179. ПЕТРОКОММЕРЦ 14 620 134023 4499 4516 26 256 52 553,1 16 774,2 51,98

180. ПРОМСВЯЗЬБАНК 14 866 183764 3787 12268 22 096 74 216,9 15 552,4 139,49

181. РАЙФФАЙЗЕНБАНК 17 932 232149 5435 27301 52 384 63 538,6 27 060,3 840,32

182. РОСБАНК 26 331 290382 5875 74630 63 199 144 138,5 11 466,9 3522,54

183. РОССЕЛЬХОЗБАНК 23 614 244776 2695 20789 10 006 62 697,8 4 871,8 175,04

184. РУССКИМ СТАНДАРТ 19 189 222430 14867 146088 10 758 62 530,7 482,63 28757,42

185. СБЕРБАНК РОССИИ 356 616 3634481 112757 690437 2 020 276 724 817,8 473 089,9 6586,77

186. СВЯЗЬ-БАНК 5 764 57724 639 815 2 914 29 553,2 11 398,3 23,65

187. СИТИБАНК 11 790 130524 1837 15097 27 198 58 242,4 35 799,0 665,17

188. СОЮЗ 7 806 56048 2313 8291 7 545 20 266,8 10 625,9 155,21

189. ТРАНСКРЕДИТ 5 862 74132 2814 17186 11785 40 112,2 6 119,9 95,21

190. УРАСИБ 41 566 302605 6517 34885 59 612 117 765,3 44 433,0 1163,76

191. ХКФ БАНК 8 369 43898 1442 24968 2 775 8 747,0 2 054,9 4480,51

Похожие диссертации

• Управление деловой репутацией коммерческих банков посредством интегрированных маркетинговых коммуникаций
• Методы комплексной оценки надежности и устойчивости коммерческих банков
• Оптимизация кредитного портфеля коммерческих банков с учетом факторов риска
• Развитие взаимоотношений коммерческих банков с корпоративными клиентами
• Повышение эффективности функционирования регионального коммерческого банка