Моделирование технологии анализа и прогнозирования финансовых потоков коммерческого банка тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
Автореферат
| Ученая степень | кандидат экономических наук |
| Автор | Солянкин, Александр Анатольевич |
| Место защиты | Москва |
| Год | 1998 |
| Шифр ВАК РФ | 08.00.13 |
Диссертация
Автореферат диссертации по теме "Моделирование технологии анализа и прогнозирования финансовых потоков коммерческого банка"
всероссийский заочный финансово-экономический ииститут
^ ^^ На правах рукописи
Солянкин Александр Анатольевич
Моделирование технологии анализа и прогнозирования финансовых потоков коммерческого банка
'пециалъность 08.00.13: Экономико-математические методы
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук
Москва - 1998
Диссертация выпонена на кафедре автоматизированной обработки экономической информации Всероссийского заочного финансово-экономического института.
Научный руководитель - кандидат экономических наук, профессор Титоренко Галина Антоньевна
Официальные оппоненты:
- доктор экономических наук, профессор Жеребин Всеволод Михайлович
- кандидат экономических наук, доцент Литвиненко Алевтина Федоровна
Ведущая организация - Нижегородский Государственный Университет им. Н.И.Лобачевского
Защита состоится ^/а с/1 Я 199$г., в /2 час. в аудитории ^ -на заседании Диссертационного совета К 053.09.03 Всероссийского заочного финансово-экономического института по присуждению ученой степени кандидата экономических наук (121807, Москва, ул. Олеко Дундича, 23)
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Всероссийского заочного финансово-экономического института.
Автореферат разослан л6
Ученый секретарь Диссертационного совета кандидат экономических наук, доце:
В. Д. Мостова
Общая характеристика работы
Актуальность темы. Стремительное развитие финансовой системы в России, расширение сферы банковских услуг, жесткая конкуренция на финансовых ринках привели к тому, что основным фактором успеха в банковском бизнесе является качество управления. Перечень банков, обанкротившихся в результате финансового кризиса, свидетельствует о том, что просчеты в определении стратегических и тактических задач могут перечеркнуть годы благополучной работы. Главным элементом управления является процесс выработки и принятия решений. Принятие решений дожно основываться на анализе ситуации и прогнозировании ее развития в будущем. При этом большое значение имеет наличие научно обоснованного подхода, позволяющего создать в банке систему поддержки принятия решений. Соответственно растет интерес к автоматизации таких систем. Принимая во внимание, что в процессе развития российских банков происходит упорядочение их организационных структур, налаживаются межбанковские связи, проблема разработки и внедрения аналитических систем становится особенно акту-хтьной.
Настоящее исследование посвящено вопросам компьютеризации анализа и прогнозирования финансового состояния коммерческого банка. К настоящему моменту б банках автоматизированы в основном функции учета и операционной деятельности. Существующие аналитические программы обладают рядом недостатков. Зарубежные программы не применимы к российским условиям или требуют дорогостоящей адаптации. Отечественные системы строятся, как правило, на системе показателей и не могут в поной мере удовлетворить аналитиков, желающих создать поноценную систему поддержки принятия управленческих решений. В основном усилия разработчиков направлены на создание систем анализа финансовых рынков для проведения спекулятивных операций.
Разработка методики анализа и прогнозирования и описание доступной технологии ее реализации на средствах вычислительной техники позволит вывести аналитическую работу в коммерческих банках на другой качественный уровень. При этом аналитик сможет оперативно оценивать ситуацию и наглядно показывать последствия конкретного управленческого решения. В свою очередь, поноценная аналитическая поддержка позволит руководству банка обеспечивать планомерную финансовую деятельность с предсказуемыми результатами.
Актуальность темы диссертационного исследования заключается в необходимости создания компьютерных технологий аналитической работы, доступных для реализации в средних и меких коммерческих банках.
Цели и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка математической модели финансовых потоков в коммерческом банке и технологии ее использования при анализе и прогнозировании финансовой деятельности банка.
Для достижения указанной цели в диссертационной работе поставлены и решены следующие задачи:
- проведена классификация методов финансового анализа и пользователей результатов аналитической работы, сформулированы цели аналитической работы в банке;
- рассмотрено применение методов математического моделирования в процессе выработки и принятия управленческих решений в банковском менеджменте;
- сформулированы требования к экономико-математическим моделям, проанализированы различные виды моделей, их преимущества и недостатки, обоснована необходимость применения имитационного моделирования;
- разработана имитационная модель финансовых поюков и методика анализа финансовой деятельности банка;
- разработаны агоритмы расчетов показателей и технология их реализации на ЭВМ;
- рассмотрены и классифицированы различные виды обеспечения компьютеризации аналитической работы: информационного, методологического, технического, программного и организационного;
- выработаны рекомендации по практическому использованию предлагаемой модели в аналитической работе коммерческого банка;
- выпонена практическая апробация указанных методов на примере Муниципального коммерческого банка г.Рязани.
Предмет и объект исследования. Предметом диссертационного исследования является имитационное моделирование финансовых потоков при анализе г прогнозировании финансового состояния банка и организация аналитической работы в банке в условиях применения новых информационных компьютеризированных технологий.
Объектом исследования является деятельность меких и средних банков, специализирующихся на обслуживании бюджетов различного уровня. В качестве характерного представителя этой группы банков выбран Муниципальный коммерческий банк им.Сергия Живаго города Рязани.
Методика исследования. Методической основой исследования являются труды отечественных и зарубежных ученых по проблемам теории принятия решений, экономико-математического моделирования, инвестиционного анализа, реинжиниринга бизнес-процессов, машинной обработки информации, теории проектирования систем и создания программного обеспечения. В процессе исследования использовались нормативные документы и информационные материалы Центрального Банка России, данные деятельности муниципальных коммерческих банков и результаты маркетингового обследования, проведенного среди клиентов банков.
Научная новизна работы состоит в исследовании и разработке имитационной модели финансовых потоков, а также компьютерной технологии ее реализации в процессе анализа и прогнозирования финансового состояния коммерческого банка. В процессе исследования были получены следующие научные результаты:
- описана структура и схема финансовых потоков в коммерческом банке;
- разработана имитационная модель финансовых потоков применительно к анализу и прогнозированию финансового состояния коммерческого банка;
- предложена технология реализации имитационной модели с использованием современных компьютерных технологий;
- разработан комплекс мер по совершенствованию анализа и прогнозирования финансового состояния банка на основе новой информационной технологии.
Практическая значимость работы заключается в том, что сформулированные в хеде исследования результаты, выводы и рекомендации могут быть использованы для:
- создания в коммерческом банке компьютеризированной системы поддержки принятия управленческих решении;
- анализа финансового состояния банка;
- прогнозирования финансового состояния как банка.в целом, так и по отдельным направлениям его деятельности на различные периоды времени;
- реинжиниринга банковских бизнес-процессов на базе новой информационной технологии;
- создания специализированного программного обеспечения аналитической работы.
Внедрение и апробация результатов работы. Новая информационная технология анализа и прогнозирования на базе имитационного моделирования финансовых потоков внедрена в работу Муниципального коммерческого банка г. Рязани. Использование новой технологии позволило повысить достоверность оценки предстоящей сигуации, представлять результаты анализа в наглядном виде. В результате повысилось качество банковского менеджмента.
Публикации. Основные результаты выпоненных исследований отражены в монографии и статьях автора.
Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложения.
Содержание работы
Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цели и задачи исследования, выявлена научная новизна и определена практическая значимость полученных результатов.
В первой главе Анализ и прогнозирование деятельности коммерческого банка определена актуальность проблемы повышения качества банковского менеджмента и, в частности, финансового анализа и прогнозирования. Для обоснования этих положений в диссертации приводятся статистические данные по банковской системе России и результаты маркетингового обследования, проведенного в Муниципальном банке г. Рязани. По результатам статистических исследований и маркетингового обследования был сделан следующий вывод: для успешного функционирования и дальнейшего развития региональному коммерческому банку, каким является Муниципальный банк г. Рязани, следует брать курс на укрупнение, поддержание высокого уровня надежности, расширение спектра услуг. Путь к реализации этих задач заключается в том, чтобы разработать методику процесса принятия решений и использовать ее как при выработке стратегических направлений, так и при оперативном руководстве банком. И такая методика дожна быть основана на новейших информационных технологиях.
Исследования показывают, что в настоящее время все основные методики финансового анализа построены без привязки к возможностям современных компьютерных систем, используемых в банках. Без соответствующей теоретической поддержки автоматизация банковской деятельности развивалась в основном в области учета. В то же время интелектуальный и технический потенциал, сосрсдо-
точенный в банках, позволяет создавать и эксплуатировать аналитические системы, наилучшим образом отвечающие требованиям конкретного банка. В главе делается вывод об актуальности методов и агоритмов, которые можно самостоятельно реализовать и использовать в практической работе.
В работе приведена классификация видов финансового анализа. По отношению к объекту исследования виды анализа классифицируются, как:
- внешний, когда банк рассматривается, как черный ящик с ограниченной информацией о его функциях и возможностях;
- внутренний, когда аналитику доступна вся информация, имеющая отношение к цели анализа.
Кроме того, анализ может быть ретроспективным или перспективным (прогнозным). Прогноз, по степени удаленности конца прогнозируемого периода от момента анализа, может быть: догосрочным, среднесрочным, оперативным или текущим. В исследовании обосновывается, что наиболее поную отдачу от аналитической работы в банке можно получить, если она является составной частью системы поддержки принятия решений. По целям использования системы поддержки принятия решений делятся на системы поддержки генерации решений и системы поддержки выбора решений. Более актуальным является внедрение в практику аналитической поддержки банковского менеджмента и маркетинга именно систем иоддержки выбора решений. В этом контексте основная задача финансового анализа сформулирована как агрегирование (сжатие) многокритериальной информации об анализируемых объектах до объема и формы представления, воспринимаемых лицом, принимающим решения (ПР).
Применение статистических и экспертных методов поддержки управленческих решений не дает возможности охватить все стороны финансовой деятельности банка с достаточной понотой. Объединить преимущества различных методов можно, используя методы математического моделирования. Использование модели позволяет как решать отдельные задачи, так и подойти к комплексной оценке финансовой деятельности. Учитывая предельную сложность анализируемого объекта (банка) и окружающей его среды, предлагается использовать имитационную модель. Место имитационной модели в системе анализа финансового состояния банка показано на рисунке 1.
Если рассматривать финансовую составляющую банковской деятельности, то она естественных образом представляется, как перемещение денежных средств,
или совокупность финансовых потоков. Исходя из этого, имитационную модель банка следует строить на базе финансовых потоков.
В качестве допонительных преимуществ, получаемых при использовании имитационной модели, в исследовании изучена возможность применения подобной модели при реструктуризации бизнес-процессов. Банковский аналитик становится в этом случае ключевой фигурой, его деятельность принимает конструктивный, созидательный характер.
Рис.1. Система анализа финансового состояния банка с применением
имитационной модели
Особое внимание к перспективам имитационного моделирования и, в частности, имитационной модели финансовых потоков определяется тем, что оно наилучшим образом удовлетворяет следующим требованиям:
- универсальность;
- гибкость;
- понота;
- реализуемость на ЭВМ;
- возможность сопряжения с существующими информационными системами по входным и выходным данным;
- легкость интерпретации получаемых результатов.
Во второй главе Моделирование деятельности коммерческого банка на снове финансовых потоков описана методика анализа и прогнозирования дея-ельности банка на основе имитационной модели финансовых потоков и примене-не результатов анализа в процессе принятия управленческих решений.
В работе отмечено, что принятие решений Ч составная часть любой управ-енческой функции. Рассматривая решение, как выбор альтернативы, в главе приедены типы решений, обусловленные степенью осведомленности и наличием пита у лица, принимающего решения. Так, выделены решения интуитивные, ос-ювэнные на суждениях и рациональные, а также этапы процесса рационального >ешения проблемы, который состоит из:
1) установления проблемы;
2) формулировки ограничений и критериез для принятия решений;
3) выявления альтернатиз;
4) оценки альтернатив;
5) окончательного выбора решения.
В главе сформулировано понятие модели, используемой в процессе подго-опки принятия решений, как описания объекта, отражающего его существенные 1ля исследования стороны. Более конкретное понятие экономико-математической модели определяется, как математическое выражение количественных зависимо-:тей в каком-либо реальном экономическом процессе. Также проанализированы 1ричины, обусловливающие необходимость использования модели при управле-1ии банком и проведена классификация экономико-математических моделей:
1) по объекту моделирования;
2) по целевому назначению;
3) по характеру зависимости от временного фактора;
4) по глубине временного горизонта;
5) по характеру изменения переменных;
6) по характеру отображения причинно-следственных связей;
7) по характеру взаимосвязи между переменными;
8) по степени открытости.
Кроме того, указаны конкретные методы математики, на использовании которых строится любая экономико-математическая модель (рис.2.).
Рис.2. Методы, используемые в экономико-математических моделях.
В рамках исследования принято определение прогнозирования, как процесса получения информации о будущих состояниях анализируемого объекта (коммерческого банка). На основании этого в главе вводится понятие прогностической модели - модели объекта прогнозирования, исследование которой позволяет получить информацию о возможных состояниях объекта в будущем и путях достижения этих состояний. Цель прогностической модели - получение информации не об объекте вообще, а о его будущих состояниях.
В главе раскрыты требования, предъявляемые к прогностической модели:
- понота, адаптивность и эволюциокность;
- абстрактность;
- ограничение времени решения задачи;
- реализуемость;
- преемственность терминологии;
- возможность проверки истинности, соответствия ее оригиналу.
Помимо вышеперечисленных требований к модели, надо учитывать, что
банк - не замкнутая система, он функционирует как часть российского финансового рынка, который в настоящее время характеризуется высокой нестабильностью, зависимостью от неэкономических факторов. Кроме того, российский финансовый рынок в современной его форме еще слишком молод, чтобы можно было с успехом применять статистические методы. Эта неопределенность макроэкономической ситуации затрудняет построение адекватной экономико-математической модели коммерческого банка. Для преодоления такого рода трудностей существует метод имитационного моделирования.
В диссертации под имитационной моделью понимается агоритм функционирования сложной системы, в данном случае - коммерческого банка, выпоненный на ЭВМ и по результатам реализации которого делаются выводы относительно оригинала. Выводы могут носить и неформальный характер. Процесс эксплуатации модели на ПЭВМ является имитационным экспериментом, в ходе которого
реализуется математическая модель, предназначенная для имитации поведения сложных банковских систем с целью просчета альтернативных вариантов управления финансовыми потоками. В главе описаны особенности применения имитационной модели и приведены основные этапы ее реализации.
Имитационная модель представляет собой математическую модель, предназначенную для моделирования поведения сложных систем с целью просчета альтернативных вариантов. Входными данными служат случайные выборки, сгенерированные на основе статистических исследований, или детерминированные значения, определяемые экспертом или лицом, принимающим решения. В процессе построения имитационной модели ставится задача максимального использования имеющейся информации о системе с целью преодоления аналитических трудностей и ответа на вопросы о повелении системы. Вместо случайных переменных при каждом имитационном эксперименте применяются некоторые их значения, что позволяет в процессе имитации оперировать с ними, как с нестохастическими параметрами. Процесс имитации разбивается на такты, каждый такт соответствует определенному периоду реального времени.
При построении имитационной модели деятельность банка описывается в виде совокупности финансовых потоков, что соответствует определению банка, как финансового посредника (рис.3.). Имитационная модель финансовых потоков банка позволила не только рассчитывать всевозможные показатели, как в традиционной модели, но и проводить вычислительные эксперименты для проверки различных сценариев развития ситуации, а также использовать ее инструментальные средства на разных этапах реинжиниринга бизнес-процессов.
Финансовый поток в диссертации определяется, как объем поступлений (платежей) денежных средств, представленных в функции времени, причем финансовый поток поступающих денежных средств является входным, афинансовый поток платежей - выходным. Финансовый поток представляет собой совокупность однородных элементов. Под элементом финансового потока (ЭФП) понимается единичное перечисление (перераспределение) денежных средств, относящихся к соответствующему финансовому потоку. Это определение принято как основополагающее в исследовании, поэтому рассмотрим более подробно понятие элемента финансового потока.
Экономический смысл элемента финансового потока заключается в том, что он является показателем. Показатель принято описывать набором терминов в виде структурной формулы, раскрывающей семантический смысл показателя:
Р=>Э,Х>,
где Р - показатель;
=> - знак соответствия;
О - идентификатор;
X Ч числовое значение показателя.
В идентификатор входят такие характеристики, как наименование показателя. единицы измерения, время, привязка к конкретному экономическому объекту.
Рис. 3. Схема финансовых потоков в банке
С позиции компьютеризации аналитической работы и создания соответствующего программного и информационного обеспечения элемент финансового потока представляет собой единичную запись в базе данных, состоящую из полей, содержащих всю необходимую информацию. В рамках данного исследования под понятием элемента финансового потока отождествляются оба этих понятия - экономический показатель и элемент информации.
Любая комбинация потоков или их подмножество также является потоком Таким образом, модель финансовых потоков позволяет представить в стандартно.\
виде представлять практически любые финансовые инструменты, используемые в банке и использовать одно и то же математическое обеспечение для анализа на всех уровнях детализации - от отдельных договоров до деятельности банка в це-'
В главе рассмотрено лее многообразие финансовых потоков в банке и делается вывод о том, что имитационная модель банка, построенная на основе финансовых потоков, поностью отвечает требованиям, предъявляемым к аналитической и прогностической моделям и позволяет применять единый методологический подход к задачам ретроспективного и прогнозного анализа. Анализ финансового состояния банка с помощью имитационной модели можно разбить на два этапа: 1) определение всех элементов финансовых потоков (ЭФП), имеющих отношение к решению задачи, и 2) непосредственно анализ. Процесс анализа изображен на рис.4., причем момент проведения анализа обозначен через (0, а начало и кснец анализируемого периода, соответственно, Тв и Те (Тв ^ ТЕ).
| Определение соотношения !
| *о и Тв.те] |
Определение ЭФП из системы учета
Определение 1 прогнозных значений I ЭФП !
Анализ (прогноз) финансового состояния
Рнс.4. нзлиз финансового состояния банка с помощью модели финансовых
потоков
При прогнозе финансового состояния элементам потоков необходимо задать конкретные значения. Для средне- и догосрочного прогноза ЭФП, зависящие от внешних факторов, определяются на основе статистических исследований и имитационный эксперимент строится по методу Монте-Карло. Для задач оперативной
поддержки принятия управленческих решений достаточно рассчитать несколькч альтернативных вариантов, входные параметры для которых определяются экс пертом или лицом, принимающим решения. В рамках настоящего исследовани) рассматривается второй вариант, который отличается от первого лишь на этат формирования ЭФП.
Самым простым и естественным видом анализа финансовых потоков явля ется расчет на основе номинальных величин элементов потоков. Например, есл1 выделить потоки, формирующие финансовый результат, отсортировать по датам i просуммировать, получится ни что иное, как обороты балансовых счетов Доходь банка и Расходы банка. Вычислив итоговую сумму за весь период, получил финансовый результат - прибыль или убыток, в зависимости от знака. Такж< можно получить информацию о состоянии платежного баланса банка в целом ил1 по какой-либо выборке активов и пассивов.
Кроме номинальных величин, финансовые потоки характеризуются рядо!^ показателей, учитывающих временную стоимость денег.
Показатель чистой приведенной стоимости потока, или NPV (net presen value) определяется, как разность между абсолютными величинами приведенные стоимостей входного и выходного потока:
npv = pv+ - pv (1)
или, в общем виде: . nv
npv=E L 'где (2)
1 (1+1)т
г - ставка дисконтирования;
Т - период капитализации;
to - текущий момент времени;
t - момент времени i-ro элемента финансового потока;
NV - номинальная величина i-ro элемента финансового потока.
Другим показателем финансового потока, тесно связанным с чистой приведенной стоимостью, является отношение абсолютных величин приведенных стой мостей входного и выходного потоков. Стандартное обозначим этого показателя -PI (profitability index). Ypv+
PI " (3)
Этот показатель можно использовать вместо NPV, если по каким-либо причинам предпочтительнее использовать оценку в относительных величинах. В не
следовании сформулированы правила применения показателей NPV и PI для анализа финансовых потоков в банке.
Для определения критического значения ставки дисконтирования для выбора альтернативных вариантов служит внутренняя норма доходности финансового потока, или IRR (internal rate of return) - ставка дисконтирования, при которой чистая приведенная стоимость потока NPV равна нулю.
[RR, в отличие от NPV и PI, не зависит от внешних данных, таких, как ставка альтернативного размещения (привлечения). Это объективная характеристика финансового потока, учитывающая временную стоимость денег и не зависящая от выбора точки отсчета для анализа.
В исследовании были отмечены и отрицательные стороны использования внутренней нормы доходности. Во-первых, расчет IRR представляет собой трудоемкий вычислительный процесс. При обработке реальных исходных данных объем вычислений настолько велик, что невозможно обойтись без использования компьютера. Вторым серьезным недостатком IRR является ограниченность области применения этого показателя. IRR является корнем уравнения NPV=0, где N'PV(r) - нелинейная функция. Следовательно, решение в общем случае не единственно и из множества решений не всегда можно выбрать дзжс одно, разумно интерпретируемое. Единственность решения гарантирована лишь и случае, когда знак финансового потока меняется только один раз.
При оценке отдельного договора определяющими параметрами являются объем договора, цена ресурсов (процентная ставка) и срочность договора. При оценке финансовых потоков также можно пользоваться подобными параметрами. Роль объема играет приведенная стоимость потока Р. В качестве процентной ставки выступает внутренняя норма доходности IRR. Характеристикой срочности, или средней длительностью финансового потока является дюрация, обозначаемая D (duration), которая определяется, как средневзвешенное время осуществления всех поступлений (для входного потока) или платежей (для выходного потока). Взвешивание проводится по приведенным стоимостям поступлений:
n = Vt_J^L_. (4)
-г т+г)''
Для смешанного финансового потока дюрацию можно интерпретировать, как средневзвешенное время между платежами и соответствующими им поступлениями. Дюрация финансового потока, как и внутренняя норма доходности, не зависит от выбора точки отсчета. Кроме того, эти два показателя объединяет то, что при расчете дюрации потока в качестве дисконтной ставки берется IRR. Сле-
довательно, все оговорки относительно области применения внутренней норм доходности справедливы и для дюрации.
Применение в анализе номинальных величин позволяет достичь поной с< вместимости результатов с системой учета, что снимает проблемы с интеррет; цией результатов. Все движения денежных средств легко представляются к ПЭВМ в графическом виде, что повышает наглядность результатов. При ретр< спективном анализе, когда в наличии имеется поная достоверная информация всех элементах финансовых потоков, этот подход позволяет внести изменения посмотреть, как могла бы измениться ситуация. При прогнозе ценность подобно! анализа особенно велика на небольших периодах времени, когда ючность пре, сказания элементов финансового потока достаточно высока. Показатели, рассч! тываемые на основе приведенной стоимости элементов финансовых потоке имеют, в свою очередь, два ценных качества: интегрированность и учет временнс стоимости денег.
В диссертации указано, что различные методы анализа финансовых потоке дожны допонять друг друга. Например, при анализе взаимосвязанных креди ной и депозитной схем основу для принятия решения дают показатели, учить вающие временную стоимость денег и степень риска. Но при этом существенну помощь оказывает график платежей и поступлений, на котором будут видны уч; стки возможной потери или избытка ликвидности. После такого анализа моп быть приняты корректирующие решения.
В главе была обоснована возможность применения имитационной моде." финансовых потоков в реструктуризации банка. При проведении реинжинирию бизнес-процессов дожны быть описаны два взгляда (вида) на банк: внешний внутренний. Это требуется на этапах прямого и обратного инжиниринга. Взгл* лизнутри отражает структуру банка, взаимодействие различных подразделени: организацию бизнес-процессов. Для этих целей служит объектно-функциокальн; модель, описывающая объекты, выпоняемые ими функции и связи между ним Внешний вид банка показывает результативность деятельности. Естественно, ос эти вида дожны согласовываться. Каждое что во внешнем виде дожно име: соответствующее как во внутреннем.
Имитационная модель финансовых потоков наилучшим образом подход; для описания внешнего вида банка или реструктурируемого подразделения. О; позволяет рассчитать как номинальные показатели эффективности, так и показ тели, учитывающие временную стоимость денег. При этом сохраняется возмо;
юсть соотнести каждый элемент финансового потока с породившим его объектом. Имитационная модель финансовых потоков даст возможность применять .Хдиный методологический подход для оценки мероприятий, направленных на ре-:труктуриззцию любых банковских технологий.
Применение имитационного моделирования в реинжиниринге бизнес-процессов в банке не ограничено использованием в качестве инструментария при реализации проекта. Возможно, более ценным является внедрение имитационного моделирования в практику работы в результате реинжиниринга бизнес-процессов. Универсальность метода является огромным плюсом. Чем активнее будет происходить использование имитационного моделирования на всех этапах реинжиниринга бизнес-процессов, тем больше впоследствии будет доверия со стороны лиц, принимающих решения, к результатам финансового анализа и прогноза, построенных с применением этой методики. Но для этого необходимо включать банковских аналитиков в состав группы по проведению реинжиниринга бизнес-процессов.
В третьей главе Компьютерные технологии реализации модели финансовых потоков рассмотрены различные аспекты реализации имитационной модели финансовых потоков на ПЭВМ, описана технология создания соответствующего программного обеспечения и приведены примеры применения имитационной модели в задачах анализа и прогнозирования с использованием табличного процессора Microsoft F.xcei.
Автоматизация финансового анализа в банке позволяет аналитической рабо-ie перейти на качественно другой уровень. Некоторые задачи могут быть решены только с применением компьютера. Как правило, необходимость применения компьютера вызвана следующими причинами:
- сложные расчеты;
- большие объемы обрабатываемой информации;
- жесткие требования к срокам получения результата анализа.
Иными словами, поноценный по содержанию и форме анализ в современном банке невозможно сделать без применения вычислительной техники. В ходе исследования были изучены следующие виды обеспечения аналитической работы в процессе ее компьютеризации:
- информационное;'
- методологическое; '
- техническое;
- программное;
- организационное.
При рассмотрении современных технологий обработки и хранения ннфор мацмн. используемых для решения задач поддержки принятия решений, был проанализированы транзакцнонные и аналитические информационные системь На основе проведенного анализа был сделан вывод о целесообразности непользе вання концепции хранилищ данных (Data Warehouse) - специальных баз данны? содержащих предметно-ориентированные, интегрированные, нензменчнвые, по; держивающне хронологию наборы данных, предназначенных служить осново для получения справочной и аналитической информации (в отличие от транзакш онной базы с данными для текущей оперативной работы).
Структура информационных потоков в аналитической системе с использс ванне'м хранилищ данных представлена на рис.5.
Рнс.5. Структура информационных потоков при анализе с использование* хранилища данных.
Из методологий, используемых при создании компьютеризированной сис
темы банковского анализа, в диссертации выделены в первую очередь объектно
ориентированный подход и САБЕ-технологии.
При рассмотрении вопросов создания соответствующего программной
обеспечения в работе отмечено, что имитационная модель банка, основанная н
финансовых потоках, представляет собой сложный объект, и сложность его про
порциональна требуемой степени адекватности модели оригиналу. Соответствен
ной сложностью будет обладать и программное обеспечение при реализации мо
дели на средствах вычислительной техники.
В исследовании выделены основные направления борьбы со сложностьк
при проектировании программных систем:
- введение иерархии в структуру системы;
- разбиение системы на отдельные компоненты (модули) и минимизация вязей между ними.
Чтобы следовать этим направлениям при проектировании программного )беспечения имитационной модели, в диссертации рекомендовано прндерживать-:я принципов композиционного проектирования.
Композиционное проектирование - это методология проектирования про-раммного обеспечения, цель которой состоит в построении иерархической струк--уры независимых модулей, обладающих заданными свойствами. На этапе проек-ирования строится схема иерархии (структурная схема программы), которая от-?ажает функции и взаимодействие модулей. Основные принципы борьбы со ложностью системы при помощи композиционного проектирования:
- проектирование по методу сверху-вниз: метод предусматривает по-ггапную детализацию (декомпозицию) задачи и системы;
- сегментация программного обеспечения в соответствии с теми функциями, которые дожны выпонять компоненты системы.
Для описания структуры модулей (составляющих системы) и их функцио-^альных взаимосвязей в работе использована методология ГОЕРО, в терминах которой процедура представляется графически на диаграмме в виде комбинации функциональных блокоз и интерфейсных дуг, изображаемых соответственно в визе прямоугольников и стрелок с текстовыми комментариями (рис.6.).
Управление
Механизм
Рис.6. Функциональный блок и интерфейсные дуги на диаграмме ЮЕРО.
Блоки используются для представления функций, составляющих процедуру. Дуги представляют объекты, гакие как физические объекты или информация н образуют связи между функциональными блоками. Методология ЮЕИО позволяет декомпозировать любой функциональный блок на диаграмме нижнего уровня, со-
держащей подмножество функций данного блока. ЮЕГО не ограничивает количество уровней декомпозиции, что позволяет получить описание модели с требуемой степенью детализации.
Функциональная схема имитационной модели, реализованной на ЭВМ, изображена на рис.7.
Первичные данные
Указания руководства
Нормативные документы
Анализ на основе
моделирования финансовых потоков
Аналитик
Технические средства
Результаты
Рис.7. Функциональная схема имитационной модели финансовых потоков
Процесс анализа или прогноза финансового состояния банка на основе имитационной модели финансовых потоков можно разделить на три последовательно выпоняемых функции или этапа:
.Обработка первичных данных и формирование на их основе элементов финансовых потоков;
2. Выделение релевантных финансовых потоков для анализа;
3. Непосредственно анализ (расчет показателей, построение графиков и т.п.). Процесс может неоднократно повторяться, причем начиная с разных этапов.
Соответствующая диаграмма показана на рис.8.
В работе проведена дальнейшая декомпозиция этой схемы до уровня отдельных модулей.
Указания руководства
Нормативные документы
Пераичные данные
Рис.8. Декомпозиция модели финансовых потоков
Помимо функциональной схемы, в диссертации приведена примерная структура записи в информационной базе данных, представляющей собой описание единичного элемента финансового потока. Запись может состоять из следующих полей:
- дата (календарная дата движения денежных средств);
- сумма (номинальная величина перемещаемых денег. Знак числа указывает направление движения: платежам соответствуют отрицательные суммы, посту плениям - положительные);
- признак участия в формировании финансового результата (логическа5 переменная: листина - элемент участвует в формировании прибыли или убытка ложь - не участвует);
- признак участия в платежном балансе (логическая переменная, подобна; предыдущей);
- вид финансового потока (краткое обозначение финансового потока, к ко торому относится данный элемент. Это может быть: кредит, вексель, сертификат налоги, средства клиентов, резервы в ЦБ и т.д.);
- номер договора (поле запоняется, если элемент является результатои действий по какому-то договору);
- наименование клиента (так же, как и предыдущее поле, запоняется, еаш элемент является результатом действий по конкретному договору).
Первые два поля, дата и сумма, являются обязательными для любых видо анализа. Остальные поля нужны, если однажды сформированные элементы фи нансовых потоков будут использоваться в различных аналитических процедура: и релевантные потоки для этих процедур будут отличаться. Можно добавить структуру записи другие поля в зависимости от того, какие признаки будут ис пользоваться при отборе элементов. В работе указано, что, несмотря на единуь структуру записи, по способу формирования все элементы финансовых потоко условно делятся на три группы:
1) ретроспективные;
2) прогнозные;
3) вторичные.
При анализе выбора инструментальных средств реатизации модели н ПЭВМ в диссертации в первую очередь уделено внимание использованию систе управления базами данных (СУБД) и табличных процессоров.
Ясли обратиться к структуре данных, обрабатываемых в модели, то можно еть. что что произвольное, иногда очень большое, количество записей с однна-эй структурой, соответствующих элементам финансовых потоков. Для обрати таких данных предпочтигсльио использовать системы управления базами пых. Примером такой СУБД может служить Microsoft Access.
Несмотря на всю привлекательность использования СУБД, наиболее понурым инструментом банковского аналитика для проведения каких-либо расче-являются табличные процессоры. В исследовании рекомендовано восполыо-Хся самой распространенной системой Microsoft Excel.
Рекомендации основаны на возможностях этого табличного процессора. Как ccess, электронная таблица Excel позволяет импортировать различные форма-жешних данных. Выходные результаты представляются в виде отчетов пронз-,ной формы, включая графики и диаграммы. Данные в электронной таблице но сортировать и фильтровать по заданному набору параметров. В формулах -упен широкий выбор встроенных функций по обработке данных. Есть воз-ность использовать^ собственные процедуры, написанные на языке Visual с. Для решения сложных уравнений и оптимизационных задач в системе су-гвуег встроенная система поиска решений.
Немаловажным представляется и тот факт, что при использовании таблич-ироцессороа весь процесс вычислений происходит как бы на глазах у пользо-ля, который оперирует не с абстрактными переменными, а с конкретными шми. Это важно для аналитиков, которые не являются профессиональными раммистами и испытывают затруднения при попытках записать процедуру иза на каком-либо агоритмическом языке.
В работе приведены описания примеров реализации имитационной модели iHCOBbix потоков в среде Microsoft Excel и демонстрации возможностей, пре-авлясмых при этом аналитику. В частности, платежный баланс банка пред-лястся в графическом виде, что существенно облегчает его анализ. Пример та-графнка приведен на рис.9. Из графика видно, в какие дни банк будет иметь щек, а когда - нехватку платежных средств.
Ост то*, ял.
Рис.9. График остатка платежных средств с учетом входящего остатка
дням месяца
В главе подробно рассмотрено составление прогноза финансового резуль-та банка на примере анализа предстоящих доходов и расходов. Описание элем< тоб финансовых потоков, соответствующих процентным активам и пассивам б; ка, сводятся в таблицу, подобную приведенной в приложении к диссертации, левой части этой таблицы указаны движения денежных средств по договор; действующим на дату составления прогноза, а в правой - предполагаемые дохо (расходы), которые будут иметь место до конца квартала, если высвобождающ ся суммы будут задействованы в новых кредитных (депозитных) договорах, ключенных на тех же условиях, что и истекшие. Прогноз делается при следуюц допущениях:
- объем платных активов и пассивов на протяжении периода прогноз вания остается неизменным;
- процентные ставки при возобновлении договоров не меняются;
- все движения денежных средств осуществляются точно в срок и в no.ni сумме.
Далее, в ходе проведения имитационного эксперимента руководитель мо; давать допонительные оценки по изменению каких-либо параметров финансос потоков. После внесения соответствующих изменений в итоговой строке табли автоматически происходит перерасчет результата.
Также а работе приведены примеры анализа платежного баланса и расчета оказателей, учитывающих временную стоимость денег (чистой приведенной гонмости NPV, внутренней нормы доходности IRR, дюрации потока D). Расчеты деланы на основе формул (1) - (4) с использованием встроенных возможностей licrosoft Excel.
Практическое использование имитационной модели требует принятия опре-егнных мгр и учета ряда условий, гарантирующих внедрение имитационной юдели в практику работы банка. В исследовании подробно описан организацион-ый аспект этого процесса и выработаны рекомендации по предотвращению воз-южных проблем. К этим рекомендациям относятся, в частности:
- участие в создании модели лиц. которые впоследствии дожны ее ис-ользовать;
- поэтапность внедрения;
- доступность результатов моделирования;
- применение современных табличных процессоров;
- четкое разграничение функции анатитика и лица, принимающего реше-
В заключении изложены основные результаты диссертационного исследо-ания, даны краткие выводы и рекомендации, а также дана оценка перспектив ис-ользовзния методов имитационного моделирования в коммерческом банке.
Основные выводы
В работе предложен новый подход к решению задач анализа и прогнозиро-ания в коммерческом банке. При использовании традиционных методик показа-ели несут обобщенную, абстрагированную информацию. Чтобы принимать на ее снове рациональные решения, необходимы определенные навыки, а нередко поученный набор показателей попросту невозможно однозначно интерпретировать. Ьедложенные для целей финансового анализа методы имитационного моделиро-ания финансовых потоков снимают проблемы интерпретации и улучшают визуа-изацию результатов. Исследование позволяет сделать вывод, что применение митационного моделирования дает реальный эффект только на базе комплексной омпьютеризации банковском деятельности. Это предъявляет повышенные требо-ания к квалификации аналитикал лица, принимающего решения.
В качестве перспектив использования методов имитационного моделирова-ия следует рекомендовать распределенную подготовку данных в условиях лояльных вычислительных сетей и сетей глобальных (Интернет). Такой подход по-
зволит сделать информацию действительно актуальной и выведет аналитическу работу в банках на качественно другой уровень. Специалисты-аналитики не буд; тратить львиную долю времени на сбор и актуализацию данных, а смогут больи внимания уделять творческой работе по осмыслению результатов анализа и и пользованию их в системах подготовки принятия решений. Дальнейшее развит] дожны получить научные исследования в области имитационного моделиров ния, в том числе стохастического, макроэкономической ситуации. Сочетай! обоснованных гипотез о поведении объекта (банка) и среды его функциониров ния позволит в результате имитационного эксперимента получать прогнозы с з данной степенью достоверности. В возможности проведения исследований ба ковскон предметной области, выявления присущих ей фундаментальных ззкон мерностей заключена основная ценность предложенной методики.
По теме диссертации опубликованы следующие работы:
1. Солянкин A.A. Компьютеризация финансового анализа и прогнозирования банке / Под ред. Г.А.Титоренко. Ч М.: Финстатинформ, 1998. (бп.л.)
2. Солянкин А., Мельников С. Проблемы финансового анализа в коммерческс банке. // "Экономика и жизнь - Русь", региональный экономический ежен дельник. 1998, №11. (0.2п.л.)
3. Солянкин А. Финансовые потоки и временная стоимость денег. // "Экономика жизнь - Русь", региональный экономический еженедельник. 1998, №1 (0.2п.л.)
4. Солянкин А., Мельников С. Методы оценки финансовых потоков в коммерч ском банке. // "Экономика и жизнь - Русь", региональный экономический еж недельник. 1998, №15. (0.2п.л.)
Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Солянкин, Александр Анатольевич
Введение
Глава 1. Анализ и прогнозирование деятельности коммерческого банка
1.1. Современное состояние коммерческих банков
1.2. Цели и задачи финансового анализа и прогнозирования в коммерческом банке
1.3. Перспективы развития аналитической и прогнозной работы
Выводы по главе 1.
Глава 2. Моделирование деятельности коммерческого банка на основе финансовых потоков
2.1. Анализ методов моделирования
2.1.1. Процесс принятия управленческих решений
2.1.2. Классификация моделей
2.1.3. Применение моделирования при прогнозировании
2.2. Имитационное моделирование финансовых потоков
2.2.1. Имитационное моделирование
2.2.2. Понятие финансовых потоков
2.2.3. Построение имитационной модели финансовых потоков банка
2.3. Методы анализа финансовых потоков имитационным моделированием
2.3.1. Анализ на основе номинальных величин
2.3.2. Показатели, учитывающих временную стоимость денег
2.3.3. Области применения различных методов анализа
2.3.4. Определение релевантных финансовых потоков
2.4. Использование имитационной модели на разных этапах реинжиниринга бизнес-процессов
Выводы по главе 2.
Глава 3. Компьютерные технологии реализации модели финансовых потоков
3.1. Организационно-технологические вопросы компьютеризации аналитической и прогнозной работы
3.2. Информационное и методологическое обеспечение
3.3. Технология реализации имитационной модели с использованием вычислительной техники
3.3.1. Общие принципы проектирования программного обеспечения
3.3.2. Первый уровень декомпозиции
3.3.3. Функциональный блок Формирование элементов финансовых потоков
3.3.4. Функциональный блок Выделение релевантных потоков
3.3.5. Функциональный блок Анализ (прогноз)
3.3. б. Выбор инструментальных средств для реализации модели на ПЭВМ
3.3.7. Примеры использования имитационной модели в среде Microsoft Excel
3.4. Организационные аспекты внедрения имитационной модели
Выводы по главе 3.
Диссертация: введение по экономике, на тему "Моделирование технологии анализа и прогнозирования финансовых потоков коммерческого банка"
Актуальность темы. Стремительное развитие финансовой системы в России, расширение сферы банковских услуг, жесткая конкуренция на финансовых рынках привели к тому, что основным фактором успеха в банковском бизнесе является качество управления. Перечень банков, обанкротившихся в результате финансового кризиса, свидетельствует о том, что просчеты в определении стратегических и тактических задач могут перечеркнуть годы благополучной работы. Главным элементом управления является процесс выработки и принятия решений. Принятие решений дожно основываться на анализе ситуации и прогнозировании ее развития в будущем. При этом большое значение имеет наличие научно обоснованного подхода, позволяющего создать в банке систему поддержки принятия решений. Соответственно растет интерес к автоматизации таких систем. Принимая во внимание, что в процессе развития российских банков происходит упорядочение их организационных структур, налаживаются межбанковские связи, проблема разработки и внедрения аналитических систем становится особенно актуальной.
Настоящее исследование посвящено вопросам компьютеризации анализа и прогнозирования финансового состояния коммерческого банка. К настоящему моменту в банках автоматизированы в основном функции учета и операционной деятельности. Существующие аналитические программы обладают рядом недостатков. Зарубежные программы не применимы к российским условиям или требуют дорогостоящей адаптации. Отечественные системы строятся, как правило, на системе показателей и не могут в поной мере удовлетворить аналитиков, желающих создать поноценную систему поддержки принятия управленческих решений. В основном усилия разработчиков направлены на создание систем анализа финансовых рынков для проведения спекулятивных операций.
Разработка методики анализа и прогнозирования и описание доступной технологии ее реализации на средствах вычислительной техники позволит вывести аналитическую работу в коммерческих банках на другой качественный уровень. При этом аналитик сможет оперативно оценивать ситуацию и наглядно показывать последствия конкретного управленческого решения. В свою очередь, поноценная аналитическая поддержка позволит руководству банка обеспечивать планомерную финансовую деятельность с предсказуемыми результатами.
Стремительно меняющаяся макроэкономическая обстановка в стране и необходимость выходить на качественно новый уровень для соответствия растущим потребностям клиентуры приводят банки к необходимости проводить реструктуризацию бизнес-процессов. Наиболее эффективным способом реструктуризации является реинжиниринг. Реализация реинжиниринга возможна лишь при использовании новейших информационных технологий. Таким образом, ценность информационной технологии определяется еще и возможностью применения ее в реинжиниринге бизнес-процессов.
Актуальность темы диссертационного исследования заключается в необходимости создания компьютерных технологий аналитической работы, доступных для реализации в средних и меких коммерческих, банк а*.
Цели и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка математической модели финансовых потоков в коммерческом банке и технологии ее использования при анализе и прогнозировании финансовой деятельности банка.
Для достижения указанной цели в диссертационной работе поставлены и решены следующие задачи:
Х проведена классификация методов финансового анализа и пользователей результатов аналитической работы, сформулированы цели аналитической работы в банке;
Х рассмотрено применение методов математического моделирования в процессе выработки и принятия управленческих решений в банковском менеджменте;
Х сформулированы требования к экономико-математическим моделям, проанализированы различные виды моделей, их преимущества и недостатки, обоснована необходимость применения имитационного моделирования;
Х разработана имитационная модель финансовых потоков и методика анализа финансовой деятельности банка;
Х разработаны агоритмы расчетов показателей и технология их реализации на ЭВМ;
Х рассмотрены и классифицированы различные виды обеспечения компьютеризации аналитической работы: информационного, методологического, технического, программного и организационного;
Х выработаны рекомендации по практическому использованию предлагаемой модели в аналитической работе коммерческого банка;
Х выпонена практическая апробация указанных методов на примере Муниципального коммерческого банка г.Рязани.
Предмет и объект исследования. Предметом диссертационного исследования является имитационное моделирование финансовых потоков при анализе и прогнозировании финансового состояния банка и организация аналитической работы в банке в условиях применения новых информационных компьютеризированных технологий.
Объектом исследования является деятельность меких и средних банков, специализирующихся на обслуживании бюджетов различного уровня. В качестве характерного представителя этой группы банков выбран Муниципальный коммерческий банк им.Сергия Живаго города Рязани.
Методика исследования и информационная база. Методической основой исследования являются труды отечественных и зарубежных ученых по проблемам теории принятия решений, экономико-математического моделирования, инвестиционного анализа, реинжиниринга бизнес-процессов, машинной обработки информации, теории проектирования систем и создания программного обеспечения. В процессе исследования использовались нормативные документы и информационные материалы Центрального Банка России, данные деятельности муниципальных коммерческих банков и результаты маркетингового обследования, проведенного среди клиентов банков.
Научная новизна работы состоит в исследовании и разработке имитационной модели финансовых потоков, а также компьютерной технологии ее реализации в процессе анализа и прогнозирования финансового состояния коммерческого банка. В процессе исследования были получены следующие научные результаты:
Х описана структура и схема финансовых потоков в коммерческом банке;
Х разработана имитационная модель финансовых потоков применительно к анализу и прогнозированию финансового состояния коммерческого банка;
Х предложена технология реализации имитационной модели с использованием современных компьютерных технологий;
Х разработан комплекс мер по совершенствованию анализа и прогнозирования финансового состояния банка на основе новой информационной технологии.
Практическая значимость работы заключается в том, что сформулированные в ходе исследования результаты, выводы и рекомендации могут быть использованы для:
Х создания в коммерческом банке компьютеризированной системы поддержки принятия управленческих решений;
Х анализа финансового состояния банка;
Х прогнозирования финансового состояния как банка в целом, так и по отдельным направлениям его деятельности на различные периоды времени;
Х реинжиниринга банковских бизнес-процессов на базе новой информационной технологии
Х создания специализированного программного обеспечения аналитической работы.
Внедрение и апробация результатов работы. Новая информационная технология анализа и прогнозирования на базе имитационного моделирования финансовых потоков внедрена в работу Муниципального коммерческого банка г. Рязани. Использование новой технологии позволило повысить достоверность оценки предстоящей ситуации, представлять результаты анализа в наглядном виде. В результате повысилось качество банковского менеджмента.
Публикации. Основные результаты выпоненных исследований отражены в монографии (Солянкин А.А. Компьютеризация финансового анализа и ^ прогнозирования в банке / Под ред. Г.А.Титоренко. - М.: Финстатинформ, 1998.) и статьях автора.
Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложения.
Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Солянкин, Александр Анатольевич
Выводы по главе 3.
1. В исследовании отмечено, что автоматизация финансового анализа в банке позволяет перевести аналитическую работу на качественно другой уровень. Некоторые задачи могут быть решены только с применением компьютера. Как правило, необходимость применения компьютера вызвана сложными расчетами, большими объемами обрабатываемой информации или жесткими требованиями к срокам получения результата анализа. Иными словами, поноценный по содержанию и форме анализ в современном банке невозможно сделать без применения вычислительной техники.
2. Наличие теоретического описания модели не является достаточным условием для успешной работы аналитической службы. Не менее важны и другие аспекты. В главе перечислены и раскрыты основные виды обеспечения аналитической работы: информационное, методологическое, техническое, программное и организационное.
3. В главе указано, что первым шагом к получению, обработке и хранению данных являются транзакционные системы, ориентированные на операционную, или транзакционную обработку данных. К этому классу относятся автоматизированные банковские системы, которые осуществляют учет и хранение большей части информации по работе банка. Детализированными элементами базы данных такой системы являются проводки, остатки по счетам, информация из сделок и договоров.
Для решения задач поддержки принятия решений существует другой класс информационных систем - аналитические системы, ориентированные на анализ данных. Их можно назвать системами поддержки принятия решений и их основная цель - помочь управляющему персоналу принять правильное и своевременное решение.
В качестве данных для аналитической системы можно использовать базу данных транзакционной системы, но при этом возникает ряд проблем. Системы поддержки принятия решений, построенные только на информации о банковских транзакциях, будут обладать существенными недостатками. Для поноценного информационного обеспечения аналитических систем рекомендовано использовать концепцию хранилищ данных - специальных баз данных, содержащих предметно-ориентированные, интегрированные, неизменчивые, поддерживающие хронологию наборы данных, предназначенных служить основой для получения справочной и аналитической информации. Структура информационных потоков в аналитической системе с использованием хранилищ данных представлена на рис.3.1.
4. Из методологий, используемых при создании компьютеризированной системы банковского анализа, в диссертации выделены в первую очередь объектно-ориентированный подход и СASE-технологии.
Особая роль объектно-ориентированного подхода объясняется тем, что модель банка дожна быть ориентирована не только на данные, но и на процессы, происходящие в банке. Кроме того, объектно-ориентированный подход обеспечивает создание прозрачных, легкомодифицируемых моделей бизнеса и информационных систем, допускающих повторное использование отдельных компонентов. Эти преимущества объектно-ориентированного подхода достигнуты за счет введения понятий объекта, объединяющего данные и методы их обработки, класса, к которому принадлежит объект, и их базовых свойств: инкапсуляция, наследование, полиморфизм.
CASE-технологии - это комплекс средств автоматизации для анализа, проектирования, разработки и сопровождения сложных систем, к которым относятся и банки. Разобраться в сложной предметной области и слабо структурированных знаниях о ней позволяют CASE-средства, предоставляющие возможности декомпозиции и получения иерархического представления информации. Построение модели с использованием CASE-средств вынуждает системного аналитика глубоко разобраться в моделируемом объекте, связать воедино разрозненные и непоные данные о нем.
5. Имитационная модель банка, основанная на финансовых потоках, представляет собой сложный объект, и сложность его пропорциональна требуемой степени адекватности модели оригиналу. Соответственной сложностью будет обладать и программное обеспечение при реализации модели на средствах вычислительной техники.
В исследовании выделены основные направления борьбы со сложностью при проектировании программных систем:
- введение иерархии в структуру системы;
- разбиение системы на отдельные компоненты (модули) и минимизация связей между ними.
Чтобы следовать этим направлениям при проектировании программного обеспечения имитационной модели, в диссертации рекомендовано придерживаться принципов композиционного проектирования, а именно: проектирования по методу сверху-вниз и функциональной сегментации программного обеспечения.
6. Для описания структуры модулей (составляющих системы) и их функциональных взаимосвязей в работе рекомендовано использовать методологию IDEF0, которая позволяет графически представлять модули в виде комбинации функциональных блоков и интерфейсных дуг. Пошаговая декомпозиция функциональных блоков, из которых состоит имитационная модель финансовых потоков, изображена на рис.3.3. - 3.6.
7. В ходе исследования процесс анализа или прогноза финансового состояния банка на основе имитационной модели финансовых потоков был разделен на три последовательно выпоняемых функции или этапа:
1. Обработка первичных данных и формирование на их основе элементов финансовых потоков;
2. Выделение релевантных финансовых потоков для анализа;
3. Непосредственно анализ (расчет показателей, построение графиков и т.п.).
Процесс может неоднократно повторяться, причем начиная с разных этапов.
Дальнейшая декомпозиция описана в п.п.3.3.3. - 3.3.S.
8. В результате исследования для создания информационной базы рекомендована структура записи, представляющей собой описание единичного элемента финансового потока. Два поля из этой структуры, дата и сумма, являются обязательными для любых видов анализа. Остальные поля нужны, если однажды сформированные элементы финансовых потоков будут использоваться в различных аналитических процедурах и релевантные потоки для этих процедур будут отличаться.
9. В работе отмечено, что современный уровень развития средств вычислительной техники и программного обеспечения позволяет реализовать имитационную модель на персональном компьютере без преодоления каких-либо принципиальных трудностей. В п.3.3.6. рассмотрены различные аспекты использования в процессе компьютеризации аналитической работы СУБД и табличных процессоров. Пункт 3.3.7. посвящен описанию примеров реализации имитационной модели финансовых потоков в среде Microsoft Excel и демонстрации возможностей, предоставляемых при этом аналитику. В качестве примера рассмотрено составление прогноза финансового результата банка и расчет ряда показателей, характеризующих качество активов и пассивов.
10. Практическое использование имитационной модели требует принятия определенных мер и учета ряда условий, гарантирующих внедрение имитационной модели в практику работы банка. В исследовании подробно описан организационный аспект этого процесса и выработаны рекомендации по предотвращению возможных проблем.
Заключение
Проведенное диссертационное исследование посвящено вопросам компьютеризации анализа и прогнозирования финансового состояния коммерческого банка. Объектом исследования является деятельность меких и средних банков, специализирующихся на обслуживании бюджетов различного уровня. В качестве характерного представителя этой группы банков выбран Муниципальный коммерческий банк им.Сергия Живаго города Рязани.
В работе обоснована актуальность темы и рассмотрены основные пути развития аналитической работы в банке. Анализ и прогнозирование финансового состояния рассматриваются, как базовые части системы поддержки принятия управленческих решений, обеспечивающей качество банковского менеджмента. Приведенные в работе статистические данные и результаты маркетингового исследования убедительно доказывают необходимость развития этого направления. Результаты диссертационного исследования дожны в некоторой мере запонить образовавшийся разрыв между имеющимся в российских банках высоким научным и техническим потенциалом и недостаточным уровнем существующих методик компьютеризации аналитической работы. В настоящее время все основные методики финансового анализа построены без привязки к возможностям современных компьютерных систем, используемых в банках. Разработка методики анализа и прогнозирования и описание доступной технологии ее реализации на средствах вычислительной техники позволит вывести аналитическую работу в коммерческих банках на другой качественный уровень. При этом поноценная аналитическая поддержка позволит руководству банка обеспечивать планомерную финансовую деятельность с предсказуемыми результатами.
В диссертационном исследовании отмечен и еще один важный аспект научного подхода к компьютеризации финансового анализа. Стремительно меняющаяся макроэкономическая обстановка в стране и необходимость выходить на качественно новый уровень для соответствия растущим потребностям клиентуры приводят банки к необходимости проводить реструктуризацию бизнес-процессов. Наиболее эффективным способом реструктуризации является реинжиниринг. Реализация реинжиниринга возможна лишь при использовании новейших информационных технологий. Таким образом, ценность информационной технологии определяется еще и возможностью применения ее в реинжиниринге бизнес-процессов.
В результате изучения проблемы в диссертации сформулированы требования к математическим моделям, используемым в задачах финансового анализа и прогнозирования. По итогам подробного обзора и сравнительного анализа экономико-математических моделей и применяющихся в них методов выбор остановлен на имитационной модели финансовых потоков. Финансовый поток в работе определяется, как объем поступлений (платежей) денежных средств, представленных в функции времени, причем финансовый поток поступающих денежных средств является входным, а финансовый поток платежей - выходным. В ходе исследования было рассмотрено все многообразие финансовых потоков в банке и сделан вывод о том, что имитационная модель банка, построенная на основе финансовых потоков, поностью отвечает требованиям, предъявляемым к аналитической и прогностической моделям и позволяет применять единый методический подход к задачам ретроспективного и прогнозного анализа.
Имитационная модель финансовых потоков позволяет анализировать деятельность банка как по номинальным значениям движений денежных средств, так и по показателям, отражающим временную стоимость денег. С целью повышения практической значимости исследования была разработана методика получения платежного баланса и прогнозирования финансового результата на основе номинальных величин элементов финансовых потоков.
Особое внимание при рассмотрении финансовых потоков уделено показателям, учитывающим временную стоимость денег. В работе указано на наличие определенной аналогии между параметрами отдельного договора по привлечению или размещению денежных средств и параметрами финансового потока, как более общего понятия. При этом для финансового потока роль объема ресурсов, процентной ставки и срочности договора играют соответственно следующие показатели: чистая приведенная стоимость NPV, внутренняя норма доходности финансового потока IRR и дюрация потока D, суть и методика расчета которых раскрыта в п.2.3.2. На основе этих показателей предложена разработанная в ходе исследования методика оценки отдельных потоков и их совокупностей.
В диссертации раскрыты аспекты использования имитационной модели на разных этапах реинжиниринга бизнес-процессов в банке. В процессе исследования было показано, что имитационная модель финансовых потоков является оптимальным вариантом описания банка или реструктурируемого подразделения. Помимо возможности расчета показателей, как номинальных, так и учитывающих временную стоимость денег, при ее использовании сохраняется возможность соотнести каждый элемент финансового потока с породившим его объектом. В исследовании отмечено, что имитационная модель финансовых потоков дает возможность применять единый методический подход для оценки мероприятий, направленных на реструктуризацию любых банковских технологий. В качестве практических рекомендаций предложено не ограничивать применение имитационного моделирования в реинжиниринге бизнес-процессов в банке использованием в качестве инструментария при реализации проекта. Не менее ценным является внедрение имитационного моделирования в практику работы в результате реинжиниринга.
Третья глава диссертации посвящена компьютерным технологиям реализации имитационной модели финансовых потоков. В работе перечислены и раскрыты все основные виды обеспечения аналитической работы:
- информационное;
- методологическое;
- техническое;
- программное;
- организационное.
Имитационная модель банка, основанная на финансовых потоках, представляет собой сложный объект, и сложность его пропорциональна требуемой степени адекватности модели оригиналу. Чтобы облегчить практическую реализацию на ПЭВМ изложенной методики, в работе проведена пошаговая декомпозиция функциональных блоков, из которых состоит имитационная модель финансовых потоков.
В работе отмечено, что современный уровень развития средств вычислительной техники и программного обеспечения позволяет реализовать имитационную модель на персональном компьютере без преодоления каких-либо принципиальных трудностей. При анализе инструментальных средств, используемых в процессе компьютеризации аналитической работы особое внимание уделено СУБД и табличным процессорам, как наиболее доступным для банковских аналитиков. Для облегчения процесса внедрения методики в банковскую практику в работе подробно описаны примеры реализации имитационной модели финансовых потоков в среде Microsoft Excel и продемонстрированы возможности, предоставляемые при этом аналитику. Рассмотрено составление прогноза финансового результата банка и расчет ряда показателей, характеризующих качество активов и пассивов. В исследовании также подробно описан организационный аспект процесса внедрения модели в практику и выработаны рекомендации по предотвращению возможных проблем.
В процессе исследования получены следующие результаты:
Х описана структура и схема взаимодействия финансовых потоков в коммерческом банке;
Х предложена имитационная модель финансовых потоков применительно к анализу и прогнозированию финансового состояния коммерческого банка;
Х предложена технология реализации модели с использованием средств вычислительной техники;
Х внедрена в работу Муниципального коммерческого банка г.Рязани новая информационная технология оценки и прогнозирования финансового состояния банка.
Эти результаты могут быть использованы для:
Х создания в коммерческом банке компьютеризированной системы поддержки принятия управленческих решений;
Х анализа финансового состояния банка;
Х прогнозирования финансового состояния как банка в целом, так и по отдельным направлениям его деятельности на различные периоды времени;
Х реинжиниринга банковских бизнес-процессов на базе новой информационной технологии
Х создания специализированного программного обеспечения аналитической работы.
В качестве перспектив использования методов имитационного моделирования следует рекомендовать распределенную подготовку исходных данных на базе локальных вычислительных сетей, а при дальнейшем развитии и глобальных сетей (Интернет). Такой подход позволит сделать информацию действительно актуальной и выведет аналитическую работу на качественно другой уровень. Специалисты-аналитики не будут тратить львиную долю времени на сбор и актуализацию данных, а смогут больше внимания уделять творческой работе по осмыслению результатов анализа и использованию их в системах подготовки принятия решений.
В завершение приведем цитату из [89]: Истинная ценность имитационных моделей заключается в возможности проведения исследований банковской предметной области, выявления присущих ей фундаментальных закономерностей. Такое использование моделей позволит перейти от эмпирических методов решения банковских задач к строгим, математическим, научно обоснованным. Рентабельность такого использования моделей не сразу становится очевидной, однако именно такое их применение определит будущий успех банка в конкурентной борьбе.
Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Солянкин, Александр Анатольевич, Москва
1. Федеральный закон от 02.12.90 № 394-1 О Центральном Банке Российской Федерации (Банке России).
2. Федеральный закон от 02.12.90 № 395-1 О банках и банковской деятельности.
3. Инструкция от 01.10.97 № 1 О порядке регулирования деятельности банков.
4. Инструкция от 01.10.97 № 17 О составлении финансовой отчетности.
5. Положение от 28.08.97 №509 Об организации внутреннего контроля в банках.
6. Положение от 01.06.98 №31-П О методике расчета собственных средств (капитала) кредитных организаций.
7. Абдрахимов Д., Иоффин А. Информационно-аналитические технологии и выбор решений. // Банковские технологии. 1997, №4.
8. Акиишна Н. Автоматизация финансового анализа веление времени. II Банковские технологии. 1997, №4.
9. Андрианов Д., Полуиишна Г. Прогноз анализ - решение. // Банковские технологии. 1997, №8.
10. Банковское дело / Под ред. О.И.Лаврушина. М.: РоСТо, 1992.
11. Банковское дело: справочное пособие / Под ред. Ю.А.Бабичевой. М.: Экономика, 1993.
12. Бекин Н.В., Степанов В.И., Титоренко Г.А. АСУ материально-техническим снабжением. Стратегическое управление банковской деятельностью. / Под ред. Г.А.Титоренко. ~ М.: Финансы и статистика, 1987.
13. Бовин А., Романовский А. Оперативное управление финансами банка. II Банковские технологии. 1997, №4.
14. Богарева Е., Эпов А. Моделирование пассивной эволюции в управлении финансами. // Банковские технологии. 1997, №1.
15. Бор М.З., Пятенко В.В. Стратегическое управление банковской деятельностью. М.: ПРИОР, 1995.
16. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения. ~ М.: Конкорд, 1992.
17. Бюлетень банковской статистики. 1998, №4
18. Ван ТассеД. Стиль, разработка, эффективность, отладка и испытание программ. -М.: Мир, 1985.
19. Ван ХорнДж. К Основы управления финансами. -- М.: Финансы и статистика, 1997.
20. Bupm Н. Агоритмы + структуры данных = программы. М.: Мир, 1985.
21. Горстко А.Б. Познакомьтесь с математическим моделированием. Ч М.: Знание, 1991.
22. Гостомельский А., Соловьев В. Инвестиции, банки и автоматизация. // Банковские технологии. 1997, №9.
23. Григорьев JI., Романовский А., Сапов Г. Имитационное моделирование финансового управления банка. // Банковские технологии. 1996, №8.
24. Гусев В.И., Лукасевич И.Я. Имитационное моделирование и деловые игры на персональном компьютере. Ч М.: Экономическое образование, 1996.
25. Двинин О., Дмитриев Н., Шеромова Л. Банковский анализ: взгляд разработчика. // Банковские технологии. 1996, №8.
26. Долан ЭДж. Деньги, банковское дело и денежно-кредитная политика. СПб.: Санкт-Петербург оркестр, 1996.
27. Евпиошкин А. Банковский кризис по-российски. // Банковские технологии. 1996, №8.
28. Евпиошкин А. Выбирая автоматизированную банковскую систему. // Банковские системы и оборудование. 1994, №1.
29. Евтюшкин А. Диалоги о стратегии. // Банковские технологии. 1997, №4.
30. Евтюшкин А. Еще о классификации АБС. // RS-Club. 1998, №1.
31. Евтюшкин А. Российский рынок АБС: вчера и сегодня. // RS-Club. 1997, №4.
32. Екушов А. Модель пассивной эволюции в задачах анализа и управления. // Банковские технологии. 1995, №8.
33. Екушов А.И. Вопросы моделирования рисков в коммерческом банке. // Материалы семинара Практические вопросы информационно-аналитической работы в коммерческом банке. М.: НТЦ АРБ, 1998.
34. Екушов А.И. Модели учета и анализа в коммерческом банке. / Под общ. ред. А.В.Евтюшкина. Калининград: Янтар.сказ, 1997.
35. Жуков Е.Ф., Максимова Л.М., Зеленкова Н.М. и др. Общая теория денег и кредита. / Под ред. Жукова Е.Ф. Ч М: Банки и биржи, 1995.
36. Жуков Е.Ф., Максимова Л.М., Маркова О.М. и др. Банки и банковские операции. / Под ред. Жукова Е.Ф. М: Банки и биржи, 1997.
37. Заратуйченко О. Филиалы, данные, анализ. // Банковские технологии. 1998, №1.
38. Заратуйченко О.В. Особенности современного инструментария для информационно-аналитической работы в банках. // Материалы семинара Практические вопросы информационно-аналитической работы в коммерческом банке. М.: НТЦ АРБ, 1998.
39. Зековиц М., Шоу А., ГэннонДж. Принципы разработки программного обеспечения. М.: Мир, 1982.
40. Зиссер Ю. Кризис жанра. // Банковские технологии. 1996, №10.
41. Иванов В.В. Анализ надежности банков. М.: Русская деловая литература, 1996
42. Ивлев В., Огороднийчук Д., Попова Т. CASE-средства и модель банка. // Банковские технологии. 1997, №9.
43. Йодан Э. Структурное проектирование и конструирование программ. Ч М.: Мир, 1979.
44. Каляное Г.Н. Консатинг при автоматизации предприятий. М.: СИНТЕГ, 1997.
45. Ковалев В. В. Финансовый анализ: Управление капиталов. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. Ч М.: Финансы и статистика, 1996.
46. Краснова В. Микроэкономика это не про бактерии. // Эксперт. 1996, №39.
47. Курочкин С. Нейронные сети: просто о сложном. // Банковские технологии. 1997, №9.
48. Лаптырев Д. Формируем оптимальный банковский портфель. // Банковские технологии. 1997, №4.
49. Лаптырев Д.А., Батенко И.Г., Буковский А.В., Митрофанов В.И. Планирование финансовой деятельности банка: необходимость, возможность, эффективность. ~ М.: АСА, 1995.
50. Липаев В.В., Позин Б.А., Штрих А.А. Технология сборочного программирования. / Под ред. В.В.Липаева. М.: Радио и связь, 1992.
51. Лукасевич И.Я. Анализ финансовых операций. -- М.: ЮНИТИ, 1998.
52. Майерс Г. Надежность программного обеспечения. М.: Мир, 1980.
53. Максимов В.И., Корноушенко Е.К., Качаев С.В. Когнитивный мониторинг выявления и прогнозирования критических ситуаций для банка. II Материалы семинара Практические вопросы информационно-аналитической работы в коммерческом банке. М.: НТЦ АРБ, 1998.
54. Масленченков Ю.С. Технологии и организация деятельности банка. Ч М.: ДЕКА, 1998.
55. МедовниковД, СавеленокЕ. Амбиции выбора. // Эксперт. 1998, №20.
56. Мекумов Я.С. Теоретическое и практическое пособие по финансовым вычислениям. М.: Инфра-М, 1996.
57. Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. ~ М.: Дело, 1997.
58. Методология IDEF0. Стандарт. М.: МетаТехнология, 1993.
59. Мицкевич А.А. Деловая математика в экономической теории и практике. Ч М.: Высшая школа экономики, 1995.
60. Мотыль Д. Управление доходностью и ликвидностью портфеля активов банка. // Рынок ценных бумаг. 1997, №14.
61. Новоженов Ю.В. Объектно-ориентированные технологии разработки сложных программных систем. Ч М.: Издание A.S., 1996.
62. О'Брайен Дж., Шривастава С. Финансовый анализ и торговля ценными бумагами (FAST). М.: "Дело ТД", 1995г.
63. Ованесов А., Четвериков В. Поток платежей. // Рынок ценных бумаг. 1996, №№ 17,19,21.
64. Ойхман Е.Г., Попов Э.В. Реинжиниринг бизнеса: Реинжиниринг организаций и информационные технологии. Ч М.: Финансы и статистика, 1997.
65. Павловский Ю.Н. Имитационные системы и модели. // Математика, кибернетика. 1990 №6.
66. Первозванская Т.Н., Первозванский А.А. Финансовый рынок: расчет и риск. М.: Инфра-М, 1994.
67. Пржияковский В.В. Сложный анализ данных большого объема. // СУБД. 1996, №4.
68. Романов А.Н., Лукасевт И.Я., Титоренко Г.А. Компьютеризация финансово-экономического анализа коммерческой деятельности предприятий, корпораций, фирм. Учебное пособие для ВУЗов. М.: Интерпракс, 1994.
69. Роуз Питер С. Банковский менеджмент. М.: Депо тд, 199S.
70. Сахаров А.А. Концепции построения и реализации информационных систем, ориентированных на анализ данных. II СУБД. 1996, №4.
71. Сахаров А.А. Принципы проектирования и использования многомерных баз данных. //СУБД. 1996, №3.
72. Сидельников Ю. Истина и заблуждения. // Банковские технологии. 1997, №4.
73. СинкиДж. мл. Управление финансами в коммерческих банках. М.: Catallaxy, 1994.
74. Солянкин А.А. Компьютеризация финансового анализа и прогнозирования в банке / Под ред. Г.А.Титоренко. Ч М.: Финстатинформ, 1998.
75. Солянкин А., Мельников С. Проблемы финансового анализа в коммерческом банке. // "Экономика и жизнь Русь", региональный экономический еженедельник. 1998, №11.
76. Солянкин А. Финансовые потоки и временная стоимость денег. // "Экономика и жизнь Русь", региональный экономический еженедельник. 1998, №12.
77. Солянкин А., Мельников С. Методы оценки финансовых потоков в коммерческом банке. // "Экономика и жизнь Русь", региональный экономический еженедельник. 1998, №15.
78. Теория прогнозирования и принятия решений: Учеб. пособ. Под ред. Саркисяна С.А. Ч М.: Высшая школа, 1977.
79. Титоренко Г.А. Компьютеризация банковской деятельности. Ч М.: Финстатинформ,1997.
80. Титоренко Г.А., Суворова В.И. и др. Автоматизированные информационные технологии в банковской деятельности. М.: Финстатинформ, 1997.
81. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: СИНТЕГ,1998.
82. Усоскин В.М. Современный коммерческий банк: управление и операции. М.: Все для вас, 1993.
83. Фалько А. О классификации банковских аналитических программ. // Банковские технологии. 1996, №8.
84. Фалько А. Построение экспертной системы в банке. // Банковские технологии. 1997, №9.
85. Чаусов В. Автоматизация банков: итоги и перспективы. // Банковские технологии. 1997, №10.
86. Чаусов В. Автоматизация банковских технологий. // RS-Club. 1998, №1.
87. Черкасов В.Е. Финансовый анализ в коммерческом банке. М.: ИНФРА-М, 1995.
88. Черте М. Имитационная модель банка основа аналитической системы // Банковские технологии. 1997, №5.
89. Чернявский В. Реинжиниринг бизнес-процессов.//Банковские технологии. 1996, №9.
90. Четыркин Е.М. Методы финансовых и коммерческих расчетов. Ч М.: Дело тд, 1995.
91. Шебеко Ю. В ожидании BPR. // Банковские технологии. 1997, №8.
92. Шебеко Ю. Простые технологии для тех, кто принимает решения. // Банковские технологии. 1996, №8.
93. Ширинская Е.Б. Операции коммерческих банков и зарубежный опыт. М.: Финансы и статистика, 1993.
94. Щетинин А. Анализ деятельности банка: методологический подход. // Банковские технологии. 1996, №8.
95. Эддоус М. Стэнсфид Р. Методы принятия решений. М.: Аудит, ЮНИТИ, 1997.
96. Экономическая информация. Методологические проблемы / Под ред. Е.Г.Ясина. ~ М.: Статистика, 1974.
97. Codd E.F., Codd S.B., Salley С.Т. Providing OLAP to User-Analysts: An ГГ Mandate. E.F.Codd&Associates, 1993
98. Davenport Т.Н. Business Innovation, Reengineering Work through Information Technology. Boston: Harvard Business School Press, 1993.
99. Hammer M., Champy J. Reengineering the Corporation: A Manifesto for Business Revolution. N-Y: HarperCollins, 1993.
100. Hettier M. OLAP Serves Up Your Data. // Byte. 1997, №3.
101. Higgins, Robert C. Analysis for financial management. -- Richard D.Irwin,Inc., 1989.
102. Peter P. Schoderbek Management Systems, 2nd ed. New York: Wiley, 1971.
103. Robert E. Shannon Systems Simulation: The Art and Science. Englewood Cliffs, N.Y.: Prentice-Hall, 1975.
Похожие диссертации
- Совершенствование методов анализа и прогнозирования финансово-экономической деятельности промышленного предприятия
- Динамический анализ и программная формализация деятельности коммерческого банка
- Финансовое состояние коммерческого банка: оценка и управление
- Финансовая устойчивость коммерческого банка
- Формирование системы анализа и прогнозирования финансового состояния коммерческих организаций