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

Разработка моделей оценки эффективности деятельности банка по работе с корпоративными клиентами тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Литвинцева, Асана Михайловна
Место защиты Москва
Год 2011
Шифр ВАК РФ 08.00.13
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Разработка моделей оценки эффективности деятельности банка по работе с корпоративными клиентами"

На правах рукописи

Литвинцева Асана Михайловна

РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ БАНКА ПО РАБОТЕ С КОРПОРАТИВНЫМИ КЛИЕНТАМИ

08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

1 7 НОЯ 2011

Москва 2011

005000826

Работа выпонена на кафедре Математическое моделирование экономических процессов в ФГОБУВПО Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации.

Научный руководитель доктор экономических наук, профессор

Бабешко Людмила Олеговни

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор

Соловьев Юрий Павлович

кандидат экономических наук, доцент Зайцева Юлия Владимировна

Ведущая организация Учреждение Российской академии наук

Институт проблем развития науки РАН

Защита состоится л30 ноября 2011г. в 12-00 часов на заседании совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д505.001.03 при ФГОБУВПО Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации по адресу: 125993, г. Москва, Ленинградский проспект, д.55, ауд. 213.

С диссертацией можно ознакомиться в диссертационном зале Библио-течно-информационного комплекса ФГОБУВПО Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации по адресу: 125993, г. Москва, Ленинградский проспект, д.49, комн. 203.

Автореферат разослан л27 октября 2011г. Объявление о защите диссертации и автореферат диссертации л27 октября 2011г. размещены на официальном сайте ФГОБУВПО Финансовый университете при Правительстве Российской Федерации: Ссыка на домен более не работаетp>

Ученый секретарь совета Д 505.001.03 к.э.н, доцент CL.

О.Ю.Городецкая

I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы исследования.

Обязательным условием успешного функционирования банка в рамках жесточайшей конкуренции на рынке финансовых организаций является эффективное управление его деятельностью, которое невозможно без разработки стратегии развития и моделей оценки достижения целей банка.

Современные реалии развития финансово-экономической сферы убедительно доказывают необходимость разработки и совершенствования аналитической информации, показателей эффективности деятельности, предназначенных для планирования, контроля и улучшения результатов текущей деятельности организации, выявления противоречий в системе корпоративного управления.

Российские банки и банки промышленно развитых стран оценивают эффективность деятельности, ориентируясь преимущественно на результаты анализа финансовой отчетности. Однако в процессе принятия управленческих решений, особенно при территориальном расширении бизнеса, при решении задач оптимизации бизнес - процессов, руководители испытывают возрастающую потребность в нефинансовых показателях, отражающих качество управления, всесторонне и поностью описывающих существующую ситуацию в организации, с учетом специфики бизнеса.

Перечисленные аспекты определяют актуальность темы исследования, нацеленную на построение экономико-математических моделей оценки эффективности деятельности банка, учитывающих как финансовые, так и нефинансовые показатели.

Степень разработанности проблемы исследования.

Проблемами теории стратегического управления и оценки эффективности реализации стратегии, в частности, концепцией системы сбалансированных показателей (далее - BSC) занимались Ю. Вебер, М. Веттер, Р.Каплан, Т. Колер, К. Коффман, С. Майерс, Д.Нортон, П. Нивен, Н. Ольве, Ж. Рой, С. Рой и др. Значительный вклад в исследование стратегического планирования

и проблемы оценки эффективности финансовых организаций внесли О.В. Алексеева, С.Б. Барнгольц, A.C. Бакаев, И.А. Бланк, Е.Б. Герасимова, О.В. Голосов, О.В. Ефимова, В.Э. Керимов, М.В. Мельник, O.E. Николаева, Н.С. Пластова, Г.В. Савицкая и другие.

При увеличении филиальной сети наиболее остро стоит задача оптимизации внутренних процессов и качества управления организации. Это определило внимание стратегического менеджмента к синергии бизнес - единиц, вспомогательных сервисных служб и внешних партнеров. Об этом свидетельствуют, например, исследования Гарвардской школы бизнеса о стратегическом единстве и его роли в увеличении эффективности деятельности финансовых организаций. Оценка взаимодействия структурных единиц финансовой организации отражена в работах Р.Каплана, Д.Нортона, И.Р. Пригожи-на, И. Стенгерс, Е.С. Стояновой, А.Д. Шеремета, Г. Хакена и других.

Эффективность управленческой деятельности банка на практике зависит от своевременности испонения стратегических инициатив руководства, что предполагает разработку инструментария, обеспечивающего своевременное и точное испонение решений руководства; непрерывный контроль всех инициатив; определение критических точек и скрытых функциональных ограничений задач подразделений финансовой организации. Данной проблеме посвящены исследования в области системного анализа, теории управления, социологии, менеджмента, документоведения таких авторов, как Р. Акоффа, А. Маслоу, С.П. Никанорова, Ф.И. Перегудова, Г. Саймона, Ф.П. Тарасенко, Д. Форрестера и других. При этом возникает потребность в рассмотрении вопросов практического применения таких показателей как лоценка своевременности испонения стратегических инициатив и лоценка взаимодействия подразделения в системе BSC _

Математические модели оценки результатов деятельности финансовых организаций разрабатываются в течение последних нескольких десятилетий. Среди них можно выделить регрессионные модели, модели панельных данных, модели с использованием нейронных сетей, модели дискретных мар-

ковских процессов, а также модели с дискретиой зависимой переменной. Последним посвящены труды J.H. AIdrich и F.D. Nelson, P.D. Allison, В. Baltagi, С.А. Cameron и P.K. Trivadi, D.R. Сох и E.J. Snell, W.H. Greene, L.Fahrmeir и G.Tutz, E.W. Frees, J.A. Hausman, C. Hsiao, J.Johnston и J.DiNardo, J.K. Lindsey, G.S. Maddala, L. Matyas и С. Sevestre, H.R. Moon, Th. E. Nijman, P.C.B. Phillips, G.Rodrigues, F. Vdlla, J.M. Wooldbridge, В .А. и O.C. Балаш, M. Вербик, B.B. Давниса, B.B. Домбровского, П.К. Катышева, С. Коленикова, Я.Р. Магнуса, В.П. Носко, A.A. Пересецкого и др., основные положения которых касаются социального и политического направлений деятельности организаций, сферы образования и торговли, решения вопросов рейтингования банков, оценки их надежности и т.д. Количество трудов объясняется не только универсальностью инструментария, но и необходимостью адаптации данных моделей к конкретной области приложения, в частности для анализа эффективности деятельности одного из подразделений банка.

Специфика работы банка с корпоративными клиентами: индивидуальность взаимодействия с каждым клиентом, высокая прибыльность сегмента рынка, приоритетность направления - определила внимание исследования к данному сектору бизнеса.

Представляется актуальным применение инструмента регрессионных моделей и моделей с качественной зависимой переменной для оценки эффективности деятельности подразделения по работе с корпоративными клиентами.

Цель исследования Ч разработка моделей оценки эффективности деятельности корпоративного подразделения банка, основанных на сбалансированной системе показателей - обусловила постановку следующих задач:

1) выявить и систематизировать финансовые ключевые показатели эффективности департамента банка по работе с корпоративными клиентами (далее-ДРК);

2) разработать:

Х агоритмы расчета нефинансовых показателей эффективности: лоценка взаимодействия подразделений и лоценка испонения стратегических инициатив;

Х рекомендации по внедрению BSC в практику деятельности подразделения банка по работе с корпоративными клиентами;

3) сформировать интегральный показатель эффективности для ДРК;

4) построить эконометрические модели оценки интегрального показателя ДРК.

Объект исследования - стратегическое управление в коммерческом банке в сфере работы с корпоративными клиентами.

Предмет исследования - показатели и модели оценки эффективности деятельности ДРК банка.

Область исследования. Содержание диссертации соответствует специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики.

Теоретической и методологической основой исследования послужили теоретические и методологические разработки, содержащиеся в трудах российских и зарубежных авторов в области оценки эффективности бизнеса и эконометрического моделирования. Оценка экономико-математических моделей осуществлялась с использованием приложений Microsoft Excel и Slatis-tica 9.0.

В процессе написания работы были применены следующие методы исследования: методы теории вероятностей и математической статистики, эко-номико-матем этического моделирования, эконометрические методы, методы экспертных оценок.

Информационная база исследования: фундаментальные и прикладные работы отечественных и зарубежных авторов по эконометрическому моделированию; по стратегическому управленческому анализу, оценки деятельности банка, теории BSC, KPI ; нормативно - правовые акты Российской Федерации; интернет-ресурсы; статистические материалы коммерческого банка.

Научная новизна диссертации заключается в разработке и применении эконометрических моделей для оценки эффективности деятельности подразделения банка по работе с корпоративными клиентами. В частности новыми являются следующие результаты:

1) выявлены ключевые показатели эффективности ДРК банка на основе BSC, являющиеся регрессорами эконометрических моделей. Показатели отражают специфику работы департамента и позволяют всесторонне ее описать;

2) разработаны:

Х агоритм расчета нефинансового показателя эффективности лоценка испонения стратегических инициатив, позволяющий количественно оценить выпонение ключевых задач руководства, которые напрямую связаны с реализацией стратегии банка;

Х агоритм расчета нефинансового показателя лоценка взаимодействия подразделений банка, направленный на выявление ресурсов подразделения, проблемных зон и рисков, которые могут отрицательно влиять на деятельность банка;

3) построены эконометрические модели оценки эффективности деятельности подразделения банка по работе с корпоративными клиентами, позволяющие решать задачи по планированию распределения бонусного фонда департамента;

4) на основе проведенного сравнительного анализа моделей оценки эффективности деятельности департамента банка по работе с корпоративными клиентами выбраны, из числа построенных (п.З), модели с наилучшими точностными характеристиками.

Теоретическая и практическая значимость результатов исследования. Теоретическая значимость научных результатов заключается в возможности использования основных положений и выводов диссертации для определения теоретико-методологических основ оценки эффективности деятельности финансово-кредитной организации, прежде всего в части разработки

нефинансовых показателей, а также для решения прикладных задач прогнозирования результативности деятельности банков.

Практическая значимость полученных результатов заключается в том, что разработанные в диссертации методики расчета нефинансовых показателей и агоритмы эконометрических моделей оценки эффективности деятельности коммерческой организации ориентированы на широкое применение в различных подразделениях банка и в финансовых компаниях.

Результаты диссертации могут быть использованы при обучении и повышении квалификации специалистов в области эконометрического моделирования и стратегического управления.

Самостоятельное практическое значение имеют:

Х агоритм расчета нефинансового показателя эффективности лоценка испонения стратегических инициатив, отражающего качество выпонения стратегических задач руководства банка;

Х агоритм расчета нефинансового показателя лоценка взаимодействия подразделений, позволяющего количественно оценить качество предоставления подразделениями услуг внутренним клиентам банка, повышая, тем самым, эффективность управленческой деятельности;

Х модели множественной регрессии для прогнозирования интегрального показателя эффективности деятельности подразделения банка по работе с корпоративными клиентами;

Х модели с дискретной зависимой переменной, позволяющие решить задачу формирования бонусного фонда подразделения банка.

Апробация и внедрение результатов исследования. Основные положения и результаты исследования докладывались и получили одобрение на: VII Международной научной конференции Молодежь и экономика Военного финансово-экономического института (Ярославль, 2010); V Международной научно-практической конференции (Воронеж, 2009); на Лебедевских чтениях Российской академии государственной службы при Президенте РФ (Москва, 2009).

Результаты исследования используются в практической деятельности Управления планирования и прогнозирования ОАО НОРДЕА Банк. Модели и методы, описанные в диссертации, внедрены в практику стратегического управления подразделениями банка: показатели оценки взаимодействия подразделений и испонения стратегических инициатив, входящие в систему оценки эффективности работы подразделений банка.

Материалы исследования используются кафедрой Математическое моделирование экономических процессов ФГОБУВПО Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации в преподавании учебной дисциплины Эконометрика и Эконометрическое моделирование.

Внедрение результатов диссертации в указанных организациях подтверждено соответствующими справками.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 печатных работ, общим объемом 2,07 п.л. (авторский объем - 1,79 п.л.), в том числе три работы авторским объемом 1,0 пл. в журналах, определенных ВАК.

Структура и объем работы. Структура диссертации обусловлена целью, задачами и логикой исследования и включает в себя введение, три главы, заключение, список литературы включает 133 источника и 14 приложений; 5 рисунков и 29 таблиц. Общий объем диссертации составляет 127 страниц.

II. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

1. Выявлены ключевые показатели эффективности подразделения банка по работе с корпоративными клиентами на основе сбалансированной системы показателей.

Важнейшая цель банка - получение высокого дохода на вложенный капитал. Стратегия финансово-кредитной организации - генеральный план действий, определяющий приоритеты, стратегические задачи, ресурсы и последовательность шагов по достижению целей.

Основные этапы формирования стратегии ДРК:

Х анализ внешней среды - состояние экономики, основных конкурентов, ресурсов и правового поля деятельности организации;

Х определение миссии, ценностей и видения организации. Миссия банка: Помогаем решать проблемы. Видение: Ведущий российский банк, известный своим качеством человеческих ресурсов, создающий наибольшую стоимость для акционеров и клиентов;

Х анализ и выбор общей банковской стратегии - Увеличение доли бизнеса банка в системе коммерческих организаций в целом, рост общего кредитного портфеля банка, внедрение новых продуктов;

Х определение стратегии бизнеса по работе с корпоративными клиентами: Рост дохода банка в сегменте крупнейших и крупных предприятий, рост доли корпоративного бизнеса банка, развитие региональной сети продаж;

Х выбор целей банка по работе с корпоративными клиентами:

- увеличение дохода направления бизнеса (увеличения корпоративного кредитного портфеля, роста и улучшения качества клиентской базы, увеличение количества филиалов и представительств банка в регионах);

- оптимизация внутренних процессов и удовлетворение клиентов и персонала (автоматизация систем обслуживания, совершенствование кредитных процедур, разработка и внедрение новых продуктов, разработка системы эффективности работы клиента в банке).

Стратегия ДРК разрабатывается на основе стратегии и целей банка в целом. Для оценки достижения целей, выпонения стратегии и эффективности подразделений банка выбрана BSC. Анализ внедренных на практике систем оценок результатов деятельности показывает, что система сбалансированных показателей является гибким инструментом, адаптирующимся к специфике конкретной организации.

В рамках BSC определены ключевые показатели эффективности

(KPI- key performance indicators) - инструмент измерения поставленных

целей, устанавливающие причинно-следственные связи между показателями

и позволяющие сбалансировать всю систему. При управлении по KPI ис-

пользуются нефинансовые и финансовые показатели, причем последние признаются в качестве результирующих критериев уровня управления, тогда как нефинансовые позволяют транслировать стратегию до всех уровней организации.

Ключевыми показателями эффективности деятельности подразделения банка по работе с корпоративными клиентами являются следующие:

1) финансовые показатели:

- объем корпоративного кредитного портфеля;

- ставка по корпоративному кредитному портфелю;

- объем совокупных доходов корпоративного направления;

- доля просроченных корпоративных кредитов в общем портфеле подразделения;

- структура доходов от крупных, крупнейших корпоративных клиентов.

- чистая прибыль на одного сотрудника;

- чистая прибыль на активы;

- доходность кредитного портфеля;

2) клиентские показатели:

- доля корпоративного сектора банка;

- количество корпоративных клиентов;

- количество новых клиентов за отчётный период;

- средний оборот на одного клиента;

- среднее время, затраченное на общение с клиентом;

- степень удовлетворённости клиентов;

- количество выпущенных банковских карт;

- количество банковских карт в обращении.

3) показатели, характеризующие бизнес-процессы в подразделении:

- оценка взаимодействия с другими подразделениями;

- оценка своевременного испонения стратегических инициатив;

- себестоимость внедрения / совершенствования продукта;

- среднее время ожидания клиента при звонке в Call-center;

- количество операций / транзакций на одного сотрудника;

- количество выявленных мошеннических операций за отчётный период;

4) показатели, описывающие обучение и рост:

- доля незакрытых вакансий.

- оценка текучести кадров;

- количество клиентов на одного сотрудника;

- средние затраты на обучение нового сотрудника / повышение квалификации работников;

- степень удовлетворённости сотрудников;

- средняя заработная плата персонала по категориям.

Для оценки интегрального показателя эффективности выбран класс эко-нометрических моделей (модели множественной регрессии и модели с дискретной зависимой переменной). На основе сбалансированной системы сформирована регрессионная модель, в которой в качестве эндогенной переменной выбран интегральный показатель эффективности деятельности подразделения банка по работе с корпоративными клиентами (F), а в качестве регрессоров - ключевые показатели эффективности, отобранные с учетом доступной информации, уровня развития организации и ситуации в самом банке. На основе этого составлена следующая спецификация:

Yf ~а0+а1- ^portfolio j + а2 ' KPIrale,1 + аз ' &income,! +

+ а4 Х KPImerdmhamj + а5 Kihare i + а6 Х KPIcUemsJ + + a-j KPIin,eraatcn j + cc8 Х Kopen l + a9 KPIimpiememauon j +

где К^ГфЯо - отношение фактического значения показателя лобъем корпоративного кредитного портфеля к плановому, %;

- показатель ставка по корпоративному кредитному портфелю, %;

- отношение фактического значения показателя лобъем совокупных доходов корпоративного направления к плановому, %;

KPIoverdneha as ~~ показатель доля просроченных корпоративных кредитов в общем портфеле подразделения, %;

^share ~ отношение фактического значения показателя доля корпоративного сектора рынка к плановому, %;

КР1с1тД -показатель количество корпоративных клиентов, чел;

KPI hueractio и~ показатель лоценка взаимодействия с другими подразделениями,

К п Ч отношение фактического значения показателя доля незакрытых вакансий к плановому, %;

K-PI mpkmenta поп ~ показатель лоценка своевременного испонения стратегических инициатив, ед.;

aj-коэффициенты модели.

Стратегические показатели включены в спецификацию модели в относительной форме:

_ FACT(KPI]) 7 ~ PLAN(KPIj)'

где Kj- процент выпонения плана по KPIj,

KPI- (key performance indicators - ключевые показатели эффективности) - показатель, характеризующий достижение целей и эффективность деятельности,

FACT(KPIj ) - фактическое значение показателя KPIj,

PLAN(KPIj ) - плановое значение показателя KPI -.

Экономический смысл эндогенной переменной заключается в определении процента выпонения плана, который отражает текущие результаты деятельности и процесс бизнес - планирования.

При выборе регрессоров была проведена работа по устранению частичной мультиколинеарности. Использованы метод пошагового включения / исключения регрессоров (в дальнейшем вариант 1) и метод главных компонент (вариант 2).

2. Разработан агоритм расчета нефинансового показателя лоценка взаимодействия подразделений банка, позволяющий выявить ресурсы подразделения, проблемные зоны и риски, которые могут оказать значительное влияние на эффективность деятельности банка.

Принципиально новая возможность эффективного развития банка - создание комплексных технологий прогнозирования тенденций развития через анализ процессов, определяющих деятельность персонала. Для понимания актуальной ситуации развития организации и составления прогнозов ее тенденций следует понять характер взаимоотношений и процессов взаимодействия, сложившихся между группами (подразделениями). Их деятельность напрямую связана с реализацией основных бизнес-процессов банка. Поэтому в спецификацию регрессионной модели включены показатели оценки взаимодействия подразделений банка и оценки испонения стратегических инициатив; предложены соответствующие процедуры и описаны методики расчета КР1 показателей.

Цель процедуры взаимной оценки деятельности - повышение эффективности взаимодействия подразделений банка. Задачи процедуры:

- описание подлежащих оценке функциональных задач структурных подразделений банка в специальных формах;

- запонение оценивающими подразделениями специальных форм;

- анализ результатов.

По предложенной в диссертации методике проанализированы задачи, по которым департамент по работе с корпоративными клиентами ОАО НОР-ДЕА Банка взаимодействует с другими подразделениями; определена степень детализации и декомпозиции задач; сформирован список подразделений, участвующих в оценке.

Для этой процедуры в исследовании предложена форма, отражающая функциональные цели, задачи оцениваемого подразделения, проблемы, с которыми стакиваются сотрудники при работе с подразделениями взаимодействия. Аналогично для оценивающего подразделения разработан вариант

формы, в котором каждой задаче оцениваемого подразделения по параметрам срок и качество ставится в соответствие критерий: поностью удовлетворен, скорее удовлетворен, скорее не удовлетворен, поностью не удовлетворен, решаю задачу самостоятельно, не стакивася с данной услугой.

Для уточнения и конкретизации оценки для каждого варианта ответа проранжнровано соответствующее число (по шкале от 0 до 10) (см. рис.1):

Рис. 1. Шкала оценок

В диссертации разработаны показатели для расчета доли каждого из вариантов ответов. Оцениваются только критерии, отражающие качество работы подразделения банка:

Ал + кг+1 и

Л, + Л.2+А.З

Ал + А.2+А.З

Ал+А.а+А.з +/ы' /1+/2+/3+/4=1, где 1 - количество ответов по параметрам срок и качество с отметкой Поностью удовлетворен для данного подразделения по всем оценивающим;

/,, - количество ответов по параметрам срок и качество с отметкой Скорее удовлетворен для данного подразделения по всем оценивающим;

113 - количество ответов по параметрам срок и качество с отметкой Скорее не удовлетворен для данного подразделения по всем оценивающим;

/| 4 - количество ответов по параметрам срок и качество с отметкой Поностью не удовлетворен для данного подразделения по всем оценивающим;

/, - доля отчетов с пометкой Поностью удовлетворен в общем количестве ответов, данных оценивающими сотрудниками;

/, - доля отчетов с пометкой Скорее удовлетворен в общем количестве ответов, данных оценивающими сотрудниками;

/, - доля отчетов с пометкой Скорее не удовлетворен в общем количестве ответов, данных оценивающими сотрудниками;

/4 - доля отчетов с пометкой ((Поностью не удовлетворен в общем количестве ответов, данных оценивающими сотрудниками.

Разработанный показатель КР1 Ыега(Л!о Д - оценка взаимодействия с другими подразделениями - вычисляется по формуле:

где величины , I = 1,2,3,4 получены как среднее по соответствующему интервалу (см. рис. 1);

На рис. 2 представлены результаты анализа удовлетворенности работой департамента по работе с корпоративными клиентами. По оси ОХ представлены значения удовлетворенности; по оси ОУ- степени удовлетворенности.

Поностью не удовлетворен | /4=2% Скорее не удовлетворен Щ -"3=5% Скорее удовлетвори ИГЕ.* ^' -" Поностью удовлетворен ЦИИИИЕ^^^^Ш^! ^

0% 25% 50Н 75% 100%

Рис. 2. Распределение оценок по шкале

Анализ значений /,, /2,/3,/4 позволил сделать вывод: половина сотрудников, оценивающих работу ДРК, рассматривают отношения с ним как Поностью удовлетворен.

Общая оценка взаимодействия ДРК с другими подразделениями:

КР1тыаюД = 0,49 Х 9,5 + 0,44 Х 7 + 0,05 4 + 0,02 Х 1 = 8,0

Таким образом, ДРК справляется со своими задачами, т.е. необходимые результаты достигаются, хотя возможны определенные противоречия и претензии.

Для анализа причин отличной работы подразделений в исследовании составлена анкета, запоняемая оценивающими подразделениями после основной процедуры. Результаты анкетирования показали: четкое понимание сотрудниками целей и задач, а также способов их достижения, - ключевые в работе подразделения. Отсутствие отношений, основанных на поддержке и взаимопомощи, сдерживают развитие ДРК. Поэтому необходимо принять меры для повышения результативности его деятельности. Решение возникших проблем достигается увеличением персонала.

Сделан вывод: взаимодействие ДРК с другими подразделениями носит характер Сотрудничество. Однако существуют конфликтные ситуации, вызванные негативными эмоциональными переживаниями, мешающими повысить эффективность деятельности подразделения.

3. Разработан агоритм расчета нефинансового показателя эффективности лоценка своевременного испонения стратегических инициатив.

Процедура оценки испонения стратегических инициатив основана на эффективности управленческой деятельности в организации. Основная цель процедуры контроля испонения инициатив - повысить эффективность работы подразделений банка по выпонению стратегических инициатив.

Разработанная процедура оценки испонения стратегических инициатив включает в себя:

Х создание базы данных с информацией об инициативах, подлежащих испонению;

Х расчет показателя эффективности с учетом степени важности инициативы, важности задачи, испонения в срок и ее перенос;

Х анализ результатов.

Предложены таблицы для ранжирования:

1) документов, подлежащих контролю испонения (см. табл.1);

Таблица 1

Общий перечень вилов документов, подлежащих контролю испонения

№ Тип документа на контроле Количество балов

1 Поручения Председателя Правления 3

2 Приказы Правления 3

3 Документы, утвержденные на кредитном, финансовом, рисковом комитетах 2

4 Инициативы топ - менеджеров 2

5 Поручения заместителей Председателя Правления 2

6 Заявки к юристам и программистам 1

7 Документы, принятые на рамках проектов 1

8 Документы, принятые на совещаниях между подразделениями 1

2) задач в рамках одного документа (см. табл. 2):

Таблица 2

Ранжирование задач по степени важности на контроле

№ Тип задачи на контроле Количество балов

1 Согласование 1

2 Инициатива 1

3 Основная 1

4 Поручения Председателя Правления 2

3) штрафов за перенос задачи (см. табл.3):

Таблица 3

Шкала балов за срок, на который перенесена задача (штрафы)

Количество календарных дней, на которые перенесено выпонение задачи Бал за перенос срока

От 1 до 7 0,25

От 8 до 14 0,5

От 14 до 30 0,75

Более 31 1

Предложены показатели, отражающие качество и сроки испонения стратегических инициатив организации:

а. Показатель, учитывающий долю невыпоненных в срок задач, рассчитывается по формуле:

фшШу т , т '

12 + 1 з /, = /, , + /| 2 + /, з ,

где 1 - сумма всех невыпоненных на отчётную дату задач, умноженная на бал за тип инициативы (табл. I) и на бал тип задач (табл. 2);

2 ~ сумма всех невыпоненных перенесённых задач, умноженная на бал за тип задачи, на бал за тип инициативы, на бал за перенос срока выпонения задачи (табл. 3);

3 - сумма всех выпоненных за отчётный период задач с опозданием, умноженная на бал за тип задач и на бал за тип инициативы;

/2 - гумма всех невыпоненных задач, умноженная на бал за тип задач и на бал за тип инициативы;

/3 - сумма всех выпоненных за отчётный период задач, умноженная на бал за тип задач и на бал за тип инициативы.

Ь. Показатель , отражающий среднее количество дней просрочки и

вычисляемый как отношение количества дней просрочки по невыпоненным задачам к количеству невыпоненных задач на контроле, рассчитывается по формуле:

1 dam -г '

/4 =(DL~task,),

где /4 - количество дней невыпонения по всем невыпоненным задачам относительно отчетной даты;

/5 - количество невыпоненных на отчётную дату задач, взвешенных на бал за тип задач, на бал за тип инициативы каждой.

DL - отчетная дата;

taskj - плановый срок выпонения по / - ой задаче.

По показателям Idae и вычисляется KPI impkmeMa ,im - оценка

своевременности испонения стратегических инициатив:

KPJ -- у | ^уюЩу т/

implemento tion j j 1 т г 2

где ~ нормативное значение, Н] = 30%;

- нормативное значение, Н2= 14 дней; УХ,У2- веса двух показателей, УХ=У1Ч 0,5.

Для анализа стратегических инициатив предложена табл.4 как хранилище всех управленческих решений, поставленных на контроль.

Таблица 4

Характеристика всех стратегических инициатив на контроле

ГО инициативы Вид докуме нта Дата регист рации Загол овок Планов ая дата выпол нения Отвестве иное подразде ление Дата после переноса срока Фактическ ая дата выпонен ия Пробле мные зоны

Для отражения задач в рамках одного документа предложены следующие характеристики (см. табл.5).

Таблица 5

База данных по задачам на контроле

ГО задачи Тип задачи Заголовок задачи Срок плановый для задачи Ответственный за испонение задачи Дата после переноса срока задачи Фактическая дата выпонения задачи

Методика оценки испонения стратегических инициатив подразумевает, что в течение отчетного периода суммируются балы по каждой задаче, рассчитывается количество балов по просроченным задачам и по выпоненным

в срок. Вычисляются значения 1иас, и КР11тркшШ ДДД-оценка свое-

временного испонения стратегических инициатив.

По результатам отчетного периода департамента по работе с корпоративными клиентами КР1, ктш ,,ДД = 0,1, что существенно ниже планового

значения 0,13, принятого в практике ОАО НОРДЕА Банка, причем 14ме = 13,2 и = 18,5.

Анализ допонительной загрузки персонала показал: коэффициент загрузки для данного департамента не превышает таковой других подразделений. Однако возникают некоторые противоречия и претензии, отраженные в

дереве проблем. Среди наиболее значимых следует отметить несоблюдение сроков предоставления документов. Следовательно, для выпонения текущей работы требуется увеличение штата сотрудников.

4. На основе проведенного сравнительного анализа построенных моделей оценки эффективности деятельности департамента банка по работе с корпоративными клиентами выбраны модели с наилучшими точностными характеристиками.

Для решения задачи оценки эффективности и размере бонусного фонда важен факт выпонения, невыпонения и перевыпонения плана деятельности подразделения. Для решения этой задачи выбран класс моделей с дискретной зависимой переменной. Построены модели бинарного и множественного выбора на базе регрессионной модели, использующей в качестве регрессоров показатели, отобранные методом пошагового исключения рег-рессоров и методом главных компонент.

Для оценки эффективности и принятия решения о распределении бонусного фонда использована модель бинарного выбора, в которой эндогенная переменная принимает два значения 0 и 1 в зависимости от значения интегрального КР1 - показателя эффективности (см. табл.6).

Таблица б

Значения эндогенной переменной бинарной модели

Нижняя граница интегрального показателя КР1, % Верхняя граница интегрального показателя КР1, % Значение бинарной переменной У

100 200 1

Для разработанных моделей в качестве базы данных используется статистика по ключевым показателям эффективности подразделения ОАО НОР-ДЕА Банка по работе с корпоративными клиентами за 2007-2009 гг. Для оценки и проверки адекватности модели выборка разделена на обучающую и контролирующую.

Оцененные логит-модели бинарного выбора имеют следующий вид:

Х вариант 1:

-26%+55-КР0фц0 ,-125-А:,Д<,яД ,-Л1Ъ-КореД ,+877 -К!кт ,-2Л-КР1 ,трктша

Р(У = 0) = Ч---

Х вариант 2:

0,81+1,3 ^,-4,2^2,

Р(У,= 0) = Ч

0,81+1,3-К ,-4,2 Л , '

Р(Х, = 1) = 1 - Р(У, = 0). Оценка пробит-модели бинарного выбора:

Х вариант 1:

Р(У,= 0) = ^ [ б

Р(7; = 1) = 1 - Р(У1 = 0);

Х вариант 2:

1 0,46+0,75 Г, ,-2,5 А'2 ,

Р(Г,=0) = -7== /'

Р(Г, = 1) = 1-Р(Г, =0).

Для решения задачи о размере распределяемого бонусного фонда была построена модель в ранговых шкалах, в которой эндогенная переменная принимает три значения (1, 2, 3), соответствующие уровню выпонения плана, в зависимости от значения интегрального КР1 (см. табл. 7).

Таблица 7

Значения эндогенной переменной модели множественного выбора

Нижняя граница интегрального показателя КР1, % Верхняя граница интегрального показателя КР1, % Значение переменной У

95 109 2

110 200 3

Модели в ранговых шкалах использованы при определении размера бонусного фонда.

Оценённая логит- модель множественного выбора: Х вариант 1:

-И-13-Кр^м- 23-A-ina,m -П-К^,, +104,, -3-КП,тркД,м ,Д,, ,

j + -28-1Ъ-КрапИ,а J , -А2-КореД , +104-A'aД j-2-KPl шрктДа ,,ДД

-12-1 j - A p0rif0n0 >t -2jХ А. ,-wcomi -42-К0реп j +104 -К si,an -3-КРIД,р}еД,епш ,,оп ,

P{Yt =2) =

~P(Y,= I), Р(Г,=3) = 1-/>(У,=1)-Щ=2);

Х вариант 2:

-9,1+8,2-К ,-13,6-F-, ,

16,8+8,2-/', ,-13,6 F2 ,

W = 2) = . С ,м+,^,-,6.^, - = О,

1 + е Х

P{Yl=3) = l-P(Yi=l)-P(Yl=2). Оцененные пробит-модели в ранговых шкалах принимают вид:

Х вариант 1:

1 -16-7,6-Кpnrq-aiioj -13ХKillComt , -24 КoptДr, -60-Kihare l -1,7-KffiinplenleДiil[imt

P(Y,= 1) = -== J e4r,

л/2 7t -ОС

1 portfolio,1 income,I Open,I j

P(Y,= 2) = -= J e 'г-

Щ = 3) = 1 - Р(У, = 1) - P{Y, = 2);

Х вариант 2:

-5,2+4,7-F, ,-7,8 F2 ,

^(^/-2)- 9,6+4,7-^,-7,8.^2, ^^

1 + е Х -

Р(Х, = 3) = 1 - Щ = 1) - Р^ = 2).

Проверка статистической значимости коэффициентов всех построенных моделей с качественной зависимой переменной выпонены с помощью ста-

тистики Вальда. Их значения для регрессоров всех моделей показали значимость всех экзогенных переменных.

5. Проведен сравнительный анализ результатов оценивания подразделения банка по работе с корпоративными клиентами в рамках построенных моделей.

Сравнение построенных моделей проведено по трем критериям: точности прогнозов значения эндогенной переменной, показателям качества моделей (индексу отношения правдоподобия Макфаддена), количеству ошибок оценивания.

Полученные результаты для подразделения ОАО НОРДЕА Банка по работе с корпоративными клиентами представлены в табл. 8.

Таблица 8

Прогнозы зависимой переменной в рамках моделей бинарного и множественного выбора

Варианты модели Прогноз значения У Значение ыи Количество неточных предсказанных значений в обучающей выборке

Бинарная логит - модель, вариант 1 Р{У = 0)=1 0,83 2

Бинарная пробит -модель, вариант 1 Р{У = 0)=1 0,84 2

Бинарная логит - модель, вариант 2 Р(Г = 0)=о,б 0,58 5

Бинарная пробит -модель, вариант 2 Р(У = 0)=0,56 0,59 5

Логит - модель в ранговых шкалах, вариант 1 Р(У = 2) =0,998 0,77 2

Пробит - модель в ранговых шкалах, вариант 1 Р(У = 2) =0,999 0,77 2

Логит - модель в ранговых шкалах, вариант 2 Р(У = 2) =0,998 0,87 3

Пробит - модель в ранговых шкалах, вариант 2 Р(У = 2) =0,997 0,86 3

Данные табл. 8 свидетельствуют о том, что пробит - модель в ранговых шкалах дает результат с наиболее высоким значением индекса отношения правдоподобия Макфаддена и вероятностью прогнозных значений.

Модели с дискретной зависимой переменной были использованы для бизнес - планирования результатов деятельности департамента по работе с корпоративными клиентами ОАО НОРДЕА Банка: при определении уровня эффективности деятельности; планировании распределения бонусного фонда - по прогнозным результатам значения интегрального показателя эффективности подразделения. Модель бинарного выбора позволила (на первом этапе) решить вопрос о премировании (премировать или нет департамент), а модели множественного выбора (на втором этапе) - о сумме поощрения сотрудников.

Таким образом, можно сделать вывод, что модели с качественной зависимой переменной позволяют количественно оценить эффективность деятельности подразделения банка и автоматизировать этот процесс.

Основные положения и результаты исследования отражены в следующих публикациях:

Статьи, опубликованные е журналах, определенных ВАК:

1. Литвинцева A.M. Оценка деятельности корпоративного подразделения банка [текст]/ A.M. Литвинцева// Микроэкономика. - М., 2009. - №5. С. 137-140. (0,25 пл.);

2. Литвинцева A.M. Оценка деятельности корпоративного подразделения банка с помощью мультиномиальной логит-модели [текст]/ A.M. Литвинцева// Управление риском. - М., 2010. -№ 2. С. 17-20. (0,25 пл.);

3. JlumeuHijeea A.M. Метод расчета нефинансового показателя испонения распоряжений руководства [текст]/ A.M. Литвинцева// Экономика. Предпринимательство. Окружающая среда. - М., 2011. - № 2 (46). С.57-62. (0,5 п.л.);

Статьи, опубликованные в других научных изданиях:

4. Литвинцева A.M. Оценка деятельности корпоративного подразделения банка [текст]/ A.M. Литвинцева// Экономическое прогнозирование: материалы V Международной научно-практической конференции. - Ярославль, 2010. Ч. 1. С. 383-385. (0,31 пл.);

5. Литвинцева A.M. О проблемах мотивации в период кризиса [текст]/ A.M. Литвинцева, М.И. Родионова// Национальная экономическая система России: состояние и перспективы: материалы научной конференции. - М., 2009.С. 311-319. (0,56 п.л./ 0,28 пл.);

6. Литвинцева A.M. Оценка деятельности корпоративного подразделения банка с помощью модели множественного выбора [текст]/ A.M. Литвинцева // Материалы VII Международной научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов Молодежь и экономика. - Воронеж: изда-тельско - полиграфический центр Воронежского государственного университета, 2009. том IV. С. 234-238. (0,2 пл.).

Подписано в печать:

19.10.2011

Заказ № 5999 Тираж -120 экз. Печать трафаретная. Объем: 1,5усл.п.л. Типография л11-й ФОРМАТ ИНН 7726330900 115230, Москва, Варшавское ш., 36 (499) 788-78-56 www.autoreferat.ru

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Литвинцева, Асана Михайловна

ОГЛАВЛЕНИЕ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. Анализ существующих подходов оценки эффективности деятельности банка.

1.1. Методология формирования стратегии корпоративного подразделения банка

1.2. Системы,оценок результатов деятельности банка.

1.3. Методологические основы ключевых показателей эффективности' деятельности банка.

Г.4. Обзор существующихэкономико-математическихмоделей оценки эффективности деятельности организации.

Выводы.39'

ГЛАВАМ. Построение спецификации регрессионной модели оценки интегрального показателя эффективности деятельности подразделения банка по работе с корпоративными, клиентами.

2.1. Формирование регрессоров модели на основе сбалансированной системы.40*

2.2.' Методики расчетов нефинансовых! показателей.

2.2.1. КРГ Ч оценка взаимодействия подразделений организации как проекция бизнес-процессов.

2.2.2. KPI Ч испонение стратегических инициатив организации как проекция бизнес-процессов.

23. Регрессионная модель оценки интегрального показателя.

ГЛАВА 3. Оценка эффективности деятельности подразделения банка в рамках эконометрических моделей.

3lli Оценка эффективности деятельности подразделения банка в рамках регрессионной модели.

3.2. Модели с дискретными зависимыми переменными как инструмент оценки эффективности деятельности подразделения банка.78^

3.2.1. Модели бинарного выбора.

3.2.2. Модели множественного выбора.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Разработка моделей оценки эффективности деятельности банка по работе с корпоративными клиентами"

Актуальность проблемы исследования.

Обязательным условием успешного функционирования банка в рамках жесточайшей конкуренции на рынке финансовых организаций является эффективное управление его деятельностью, которое невозможно без разработки стратегии развития и моделей оценки-достижения целей банка.

Современные реалии развития, финансово-экономической сферы убедительно доказывают необходимость разработки^ и совершенствования- аналитической информации, показателей эффективности деятельности, предназначенных для планирования, контроля и улучшения результатов текущей деятельности организации, выявления противоречий в системе корпоративного управления.

Российские банки и банки промышленно развитых стран оценивают эффективность деятельности, ориентируясь преимущественно на результаты анализа финансовой отчетности. Однако в процессе принятия управленческих решений, особенно при территориальном расширении бизнеса, при решении задач оптимизации бизнес Ч процессов, руководители испытывают возрастающую потребность в нефинансовых показателях, отражающих качество управления, всесторонне и поностью описывающих существующую ситуацию в*организации, с учетом специфики бизнеса.

Перечисленные аспекты определяют актуальность темы исследования, нацеленную на построение экономико-математических моделей оценки эффективности деятельности банка, учитывающих как финансовые, так и нефинансовые показатели.

Степеньразработанности проблемы исследования.

Проблемами теории стратегического управления и оценки эффективности реализации стратегии, в частности, концепцией системы сбалансированных показателей (далее - BSC ) занимались Ю. Вебер, М. Веттер, Р.Каплан, Т. Колер, К. Коффман, С. Майерс, Д.Нортон, П. Нивен, Н. Ольве, Ж. Рой, С.

Рой и др. Значительный вклад в исследование стратегического планирования и проблемы оценки эффективности финансовых организаций внесли О.В. Алексеева, С.Б. Барнгольц, A.C. Бакаев, И.А. Бланк, Е.Б. Герасимова, О.В. Голосов, О.В. Ефимова, В.Э. Керимов, М.В. Мельник, O.E. Николаева, Н.С. Пласкова, Г.В. Савицкая и другие.

При увеличении филиальной сети наиболее остро стоит задача оптимизации внутренних процессов и качества* управления организации. Это определило внимание стратегического менеджмента к синергии бизнес - единиц, вспомогательных сервисных служб и внешних партнеров. Об этом свидетельствуют, например, исследования Гарвардской, школы бизнеса о стратегическом' единстве и его роли в увеличении эффективности деятельности финансовых организаций. Оценка взаимодействия структурных единиц финансовой организации- отражена в работах Р.Каплана, Д.Нортона, И.Р. Пригожи-на, И. Стенгерс, E.G. Стояновой; А.Д. Шеремета, Г. Хакена.и других.

Эффективность управленческой деятельности банка на'практике зависит от своевременности испонения стратегических инициатив руководства, что предполагает разработку инструментария, обеспечивающего своевременное и точное испонение решений руководства; непрерывный контроль всех инициатив; определение критических точек и скрытых функциональных ограничений* задач подразделений финансовой организации. Данной проблеме посвящены исследования в области системного анализа, теории управления, социологии, менеджмента, документоведения таких авторов, как Р. Акоффа, А. Маслоу, С.П. Никанорова, Ф.И. Перегудова,.Г. Саймона, Ф.И. Тарасенко, Д. Форрестера и других. При этом возникает потребность в рассмотрении вопросов практического применения^ таких показателей как лоценка своевременности испонения стратегических инициатив и лоценка взаимодействия' подразделения в системе BSC ш

Математические модели оценки результатов деятельности финансовых организаций разрабатываются в течение последних нескольких десятилетий.

Среди них можно выделить регрессионные модели, модели панельных данных, модели с использованием нейронных сетей, модели дискретных марковских процессов, а также модели с дискретной зависимой переменной. Последним посвящены труды J.H. Aldrich и F.D. Nelson, P.D. Allison, В. Baltagi, С.А. Cameron и P.K. Trivadi, D.R. Сох и Е J. Snell, W.H. Greene, L.Fahrmeir и G.Tutz, E.W. Frees, J. A. Hausman, C. Hsiao' J Johnston и J.DiNardo, J.K. Eindsey, G.S. Maddala, L. Matyas w C. Sevestre, H:R. Moon, Th. E. Nijman, P.C.B. Phillips, GiRodrigues, F. Vella, J.M. Wooldbridge, B'.A. и O.C. Балаш, M. Вербик, B.B. Давниса, B.B. Домбровского, П.К. Катышева, С. Коленикова, Я.Р. Магнуса, В.П. Носко, A.A. Пересецкого и др., основные положения которых касаются социального и политического направлений деятельности организаций, сферы образования И'торговли, решения вопросов рейтингования банков, оценки их надежности и т.д. Количество трудов объясняется не только универсальностью инструментария, но и необходимостью адаптации данных моделей к конкретной области/приложения, в частности* для анализа1 эффективности деятельности одного из подразделений банка.

Специфика работы банка с корпоративными клиентами: индивидуальность взаимодействия с каждым клиентом, высокая прибыльность сегмента рынка, приоритетность направления1Ч определила внимание исследования к данному сектору бизнеса:

Представляется актуальным* применение- инструмента регрессионных моделей'и моделей с качественной зависимой переменной для оценки эффективности деятельности подразделения по работе с корпоративными клиентами.

Цель исследования^ Ч разработка моделей оценки* эффективности деятельности корпоративного подразделения банка, основанных на сбалансированной системе показателей Ч обусловила постановку следующих задач:

1) выявить и систематизировать финансовые ключевые показатели эффективности департамента банка по работе с корпоративными клиентами (далее -ДРК);

2) разработать:

Х агоритмы расчета нефинансовых показателей эффективности: лоценка взаимодействия подразделений и лоценка испонения стратегических инициатив;

Х> рекомендации по внедрению' BSC в практику деятельности подразделения банка по работе с корпоративными клиентами;

3) сформировать интегральный показатель эффективности для ДРК;

4) построить эконометрические модели оценки интегрального показателя ДРК.

Объект исследования Ч стратегическое управление в коммерческом банке в сфере работы с корпоративными клиентами.

Предмет исследования - показатели и модели оценки эффективности деятельности ДРК банка.

Область исследования. Содержание диссертации соответствует специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики.

Теоретической и методологической основой исследования послужили теоретические и методологические разработки, содержащиеся в трудах российских и зарубежных авторов в области оценки эффективности-бизнеса и эконометрического моделирования. Оценка экономико-математических моделей осуществлялась с использованием приложений Microsoft Excel и Statistica 9.0.

В процессе написания работыл были применены следующие методы исследования: методы теории вероятностей и математической статистики, экономико-математического моделирования, эконометрические методы, методы экспертных оценок.

Информационная база исследования: фундаментальные и прикладные работы отечественных и зарубежных авторов по эконометрическому моделированию; по стратегическому управленческому анализу, оценки деятельности банка, теории BSC , KPI; нормативно - правовые акты Российской Федерации; интернет-ресурсы; статистические материалы коммерческого банка.

Научная новизна диссертации заключается в разработке и применении эконометрических моделей для, оценки эффективности, деятельности подразделения банка по работе с корпоративными клиентами. В частности новыми-являются следующие результаты:

Х 1) выявлены-ключевые показатели эффективности ДРК банка на основе BSC , являющиеся регрессорами эконометрических моделей. Показатели отражают специфику работы департамента) и' позволяют всесторонне ее описать;

2) разработаны:

Х агоритм расчета нефинансового показателя эффективности-лоценка испонения стратегических инициатив, позволяющий- количественно оценить выпонение ключевых задач руководства, которые напрямую связаны с реализацией стратегии банка;

Х агоритм расчета нефинансового показателя лоценка взаимодействия подразделений банка, направленный на выявление ресурсов подразделения, проблемных зон и рисков,- которые могут отрицательно^влиять на деятельность банка;

3) построены эконометрические модели оценки эффективности деятельности подразделения банка по работе с корпоративными клиентами, позволяющие решать задачи поt планированию распределения бонусного фонда департамента;

4) на основе проведенного сравнительного анализа моделей оценки эффективности деятельности департамента банка по работе с корпоративными клиентами выбраны, из числа построенных (п.З), модели с наилучшими точностными характеристиками.

Теоретическая и практическая значимость результатов исследования. Теоретическая значимость, научных результатов заключается в возможности использованияосновных положений и выводов диссертации для-определения теоретико-методологических основ оценки эффективности деятельности финансово-кредитной- организации, прежде всего в- части разработки нефинансовых показателей, а также для решения прикладных задач: прогнозирования результативности деятельности банков.

Практическая значимость полученных результатов заключается- вг том, что разработанные в диссертации методики расчета нефинансовых показателей и агоритмы эконометрических моделей* оценки' эффективности деятельности коммерческой- организации' ориентированы на широкое применение вл различных подразделениях банка нефинансовых компаниях.

Результаты диссертациил могут быть использованы при обучении и повышении квалификации'специалистов в области эконометрического моделирования истратегического-управления.

Самостоятельное практическое значение имеют:

Х агоритм расчета нефинансового показателя эффективности лоценка испонения стратегических инициатив, отражающего качество выпонения стратегических задач руководства- банка;

Х агоритм расчета нефинансового показателя лоценка взаимодействия подразделений, позволяющего количественно оценить качество предоставления подразделениями услуг внутренним клиентам банка, повышая, тем самым, эффективность управленческой деятельности;

Х модели множественной регрессии для прогнозирования интегрального показателя эффективности деятельности подразделения банка по работе с корпоративными клиентами;

Х модели с дискретной зависимой переменной, позволяющие решить задачу формирования бонусного фонда подразделения банка.

Апробация и внедрение результатов исследования. Основные положения и результаты исследования докладывались и получили одобрение на: VII Международной научной конференции Молодежь и экономика Военного финансово-экономического института (Ярославль, 2010); V Международной научно-практической конференции (Воронеж, 2009); на Лебедевских чтениях Российской академии'государственной службы при Президенте РФ (Москва, 2009).

Результаты исследования используются в практической деятельности Управления планирования и прогнозирования ОАО НОРДЕА Банк. Модели и методы, описанные в диссертации, внедрены- в практику стратегического управления подразделениями банка: показатели оценки взаимодействия: подразделений и испонения-стратегических инициатив; входящие в систему оценки'эффективности работы подразделений банка.

Материалы, исследования используются' кафедрой' Математическое моделирование экономических процессов ФГОБУВПО Финансовый университет при Правительстве* Российской Федерации в преподавании учебной дисциплины Эконометрика-и Эконометрическое моделирование.

Внедрение результатов диссертации в указанных организациях подтверждено соответствующими справками.

Публикации. По теме диссертации-* опубликовано 6 печатных работ, общим объемом 2,07 п.л. (авторский.объем - 1,79 п.л.), в том числе три работы авторским объемом 1,0 п.л. в журналах, определенных ВАК.

Структура, и объем1 работы. Структура диссертации обусловлена целью, задачами и логикой исследования и включает в себя < введение, три главы, заключение, список литературы включает 133 источника и 14 приложений; 5 рисунков и 29 таблиц. Общий объем диссертации составляет 127 страниц.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Литвинцева, Асана Михайловна

Проведена оценка регрессионной модели результативности деятельности подразделения банка по работе с корпоративными клиентами, которая- показала наличие частичной мультиколинеарности. Для ее устранения применены два подхода: метод исключения незначимых регрессоров и метод главных компонент.

Построены модели с дискретной зависимой переменной, в которых эндогенная переменная принимает значения в зависимости от значения интегрального КР1 - показателя эффективности деятельности подразделения, а в качестве регрессоров Ч факторы моделей множественной регрессии.

В результате проведенного анализа, в качестве наиболее точных моделей с наиболее высоким значением индекса отношения правдоподобия Макфад-дена и наименьшим количеством неточно предсказанных значений в обучающей выборке:

Х для решения задачи о формировании бонусного фонда департамента (формировать или нет) выбрана бинарная пробит-модель;

Х для решения задачи о размере поощрения сотрудников выбрана про-бит-модель множественного выбора.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенного исследования для решения задачи распределения бонусного фонда выбран аппарат моделей с дискретными зависимыми переменными. Эти модели позволили решить задачи об эффективности работы и планировании формирования бонусного фонда подразделения по предварительным результатам значения интегрального показателя эффективности: модель бинарного, выбора позволила в первом приближении решить вопрос премировать или нет департамент, модели-множественного выбора - о сумме поощрения сотрудников. В построенных моделях бинарного и множественного выбора в качестве эндогенной переменной выступает фактор, принимающий значения в зависимости от значения > интегрального КР Ч показателя эффективности^ деятельности подразделения банка по работе с корпоративными клиентами, в качестве регрессоров. включены факторы, сформированные при помощи моделей множественной регрессии.

В* качестве наиболее точных моделей с наиболее высоким значением индекса отношения* правдоподобия Макфаддена и наименьшим количеством неточно предсказанных значений в обучающей выборке:

Х для решения задачи о формировании бонусного- фонда департамента (формировать или нет) выбрана бинарная пробитЧмодель;

Х для решения задачи о размере поощрения' сотрудников выбрана про-бит-модель множественного выбора, в которых экзогенными переменными выступают следующие показатели:

Кроф1ю Ч отношение фактического значения показателя Объем корпоративного кредитного портфеля к-плановому, %;

Ктсоте Ч отношение фактического значения показателя Объем совокупных доходов корпоративного направления к плановому, %;

Кх1шге - отношение фактического значения показателя Доля корпоративного сектора рынка к плановому, %;

К open ~ отношение фактического значения показателя Доля незакрытых вакансий к плановому, %;

KPI implementa tlon Ч показатель Своевременного испонения стратегических инициатив, ед.;

Построены регрессионные модели оценки эффективности деятельности подразделения банка. В них в качестве эндогенной переменной выбран интегральный показатель эффективности деятельности департамента по работе1 с корпоративными клиентами, а в качестве регрессоров Ч ключевые показатели эффективности сбалансированной системы; среди которых присутствуют и нефинансовые показатели.

Анализ-регрессионной модели показал наличие в ней частичной мульти-колинеарности. Для ее устранения применены два метода: метод исключения незначимых регрессоров и, метод главных компонент. В результате построены две модели, экзогенные переменные которых являются входными параметрами модели с целочисленной зависимой переменной.

Сбалансированная система показателей сформирована на основе стратегии корпоративного бизнеса банка: Рост объема бизнеса банка в сегменте крупнейших и крупных предприятий, рост доли корпоративного бизнеса банка-в банковской системе РФ, развитие региональной сети продаж. BSC позволила выделить и.систематизировать ключевые показатели эффективности деятельности банка по четырем основным проекциям:

1) финансовые:

- объем корпоративного кредитного портфеля;

- ставка по корпоративному кредитному портфелю;

- объем совокупных доходов корпоративного направления;

- доля просроченных корпоративных кредитов в общем портфеле подразделения;

2) клиентские:

- доля корпоративного сектора банка;

- количество корпоративных клиентов;

3) показатели, характеризующие бизнес-процессы в подразделении:

- взаимодействие с другими подразделениями;

- своевременное испонение стратегических инициатив;

4) показатели, описывающие обучение и рост:

- доля незакрытых вакансий.

Разработаны, агоритмы расчетов нефинансовых показателей лоценка? взаимодействия подразделений и лоценка своевременного испонение стратегических инициатив, которые позволили количественно описать эти процессы, выявить пути оптимизации внутренних бизнес Ч процессов и повысить качество управления банком.

Первый показатель позволил:

Х количественно охарактеризовать деятельность департамента по работе с корпоративными клиентами по шкале от 0< до 10

КРI пиегасио п = 8,0);

Х определить структуру и характер процессов взаимодействия, сложившихся между подразделениями банка. Половина сотрудников, оценивающих подразделение, рассматривают отношения с департаментом по работе с корпоративными клиентами как Поностью удовлетворен. Тогда как менее 10% респондентов не удовлетворены работой оцениваемого подразделения;

Х выделить сильные стороны, проблемные зоны и возможности изменений в деятельности* подразделений банка, влияющие нафункционирование и тенденции его развития в целом. Анализ причин хорошей работы ДРК показал: четкое понимание сотрудниками целей и задач, а также способов их достижения, Ч ключевые факторы эффективной деятельности бизнеса. Отсутствие отношений, основанных на поддержке и взаимопомощи, сдерживает развитие подразделения. Важным представляется принятие ряд мер для повышения результативности деятельности.

Взаимоотношения департамента по работе с корпоративными клиентами с другими подразделениями носит характер Сотрудничество. Однако существует ряд конфликтных ситуаций, связанных, скорее, с негативными эмоциональными переживаниями, что мешает повысить эффективность деятельности департамента.

Разработан метод непрерывного повышения качества взаимодействия подразделений и системы управления банка.

Для второго нефинансового показателя (КР1 Ч оценка своевременного испонения стратегических инициатив) предложена методика, основанная на двух характеристиках: процент неиспоненных в срок заданий в общем числе поставленных на контроль; средний срок просроченных заданий. Это позволило: создать единую базу данных всех стратегических инициатив; содействовать своевременному и точному испонению решений, заданий и поручений руководства. Сопоставление фактического значения нефинансового показателя (КР1 тр1етепШ поп = ОД) с плановым позволило сделать вывод: департамент по работе с корпоративными клиентами справляется с поставленными на испонение документами; необходимые результаты достигаются.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Литвинцева, Асана Михайловна, Москва

1. Aldrich J.H., Nelson F.D: Linear probability, logit and probit models. Ч Beverly Hills: Sage, 1984.

2. Allison P.D. Fixed Effects Regression Methods for Longitudinal Data Using SAS. Ч SAS Publishing, 2005.

3. Ampuero M:, Goranson J:, Scott J. Solving the Measurement Puzzle: How EVA andthe BalancedScorcard Fit Together.Ч The Gap Gemini Ernst & Young Center for- Business Innovation; Issue 2 лMeasuring Business Performance, 1998;

4. Arellano M. Discrete choices with panel data.Madrid: CEMFI; 2003;

5. Arellano M:, Hospido L. Estimating nonlinear models with multiple fixed effects: a computational note. Ч Madrid: CEMFI, 2006Ч2008.

6. Baltagi Badi II. Economitric analysis of Panel data. Ч 2nd; edition Ч New York: Wiley, 2001. Х " '

7. Bartels K., Boztug Y., Muller M. Testing the multinomial logit model. Ч Germany, 1999.

8. Chiapello E:, Lebas M The Tableau de Bord, a French Approach to Management Information; Working Paper. Ч France, 2001.

9. ChungЧki Mint Efficient-estimation of:'the'^ fixed1 effects-models for panel: datas. // International Academy of Business and Economics, Review of Business Research. Ч 2008. Ч № 8. '

10. Cobbold 1., Lawrie G. Classification of Balanced Scorecards based: on their effectiveness as strategic control or management control tools. Ч Performance Measurement Association, 2002.

11. Combining EVA with the Balanced Scorecard to improve strategic focus and alignment: 2GC Discussion Paper. UK: 2GC Active Management, 2001.

12. Cox D.R., Snell E.J. Analysis of binary data. Ч London: Chapman and hall, 1989.

13. Dow J.K., Endersby J.W. Multinomial probit and multinomial logit: a comparison of choice models for voting research. Ч USA, 2004.

14. Dunson D. Random effect and latent variable model selection. Ч NY: Springer, 2008.

15. Fahrmeir L., Tutz G. Miltivariate statistical modelling based on generalized linear models. ЧNY: Springer, 1994.

16. First Training group. Библиотека KPI. Ч M., 2007.

17. Frees E.W. Longitudinal and Panel Data. Ч Cambridge Univer. Press, 2004.

18. Habing B. Random effects models. Ч Univer. of South Carolina, 2001.

19. Hajargasht G. Flexible estimation of stochastic frontiers time varying, panel data models. Ч Australia: ESAM, 2007.

20. Hausman J.A. Panel data and unobservable effects // Econometrica, 1981.

21. Hsiao C. Analysis of panel data. Ч Cambridge university press, 1986.

22. Gibbons R.D., Hedeker Di Random effect probit and logistic regression models for threeЧlevel*data // Biometrics. Ч USA , 1997. Ч № 4, vol.53.

23. Greene W.H. Econometric analysis. Ч Macmillan, 1993.

24. Greene W.H. Estimating Econometric Models with Fixed Effects. Ч USA: New York University, 2001.

25. Johnston J., Di Nardo J. Econometric methods. Ч McGraw Ч Hill Companies, 1997

26. Kaplan R.S., Klein N. Chemical Bank: Implementing the Balanced Scorecard. Ч USA: Harvard Business School Press, 1995.

27. Kaplan R, Norton D. The Balanced Scorecard Ч Measures that drive performance. Ч USA: Harvard Business School Press, 1992.

28. Kaplan R., Norton D. The Balanced Scorecard: Translating strategy into action. ЧUSA: Harvard Business School Press, 1996.

29. Kaplan R., Norton D. The Strategy Ч Focused Organization: How Balanced Scorecard Companies Thrive in the New Business Environment. Ч USA: Harvard Business School Press, 2001.

30. Laverty J., Demeestere R. Les nouvelles regies du contrle de gestion industrielle.Ч France: Dunod, 1990.

31. Lebas M. Managerial Accounting in France: Overview of Past Tradition and Current Practice // The European Accounting Review. Ч France, 1994. Ч №3, Vol.3.

32. Lindsey J.K. Nonlinear models in medical statistics. Ч NY: Oxford unisversity press, 2001.

33. LoningH., Pesqueux Y. Le contrle de gestion. Ч France: Dunod, 1998.

34. Maddala> G.S. Introduction to econometrics. Ч 3nd edition Ч New York: Wiley, 2001.

35. Matyas L., Sevestre C. The econometries of panel data Ч A handbook of the theory with application. Kluwer academic publishers, 1995.

36. McNair C.J., Lunch R.L., Cross K.F. Do financial and nonfinancial performance measures have to agree? // Management accounting, nov. 1990.

37. Niven P.R. BSC Step by - step: Maximizing performance and maintaining results. Ч England: Wiley & Sons, 2006.

38. Olve N., Roy J., Wetter M. Performance Drivers: A Practical Guide to Using the Balanced Scorecard. Ч England: Wiley & Sons, 1999.

39. Olve N., Roy, J. and Wetter, M. Making Scorecards Actionable: Balancing Strategy and Control. Ч New York: Wiley, 2003.

40. Porter M.E. What is Strategy? ЧUSA: Harvard Business Review, 1996.

41. Schumacher M., Robner R, Vach W. Neural networks and logistic regression. Germany, 1994.

42. Snijders T.A.B. Fixed- and random effects // Encyclopedia of statistics in Behavioral science. NY, 2005. Ч vol.2.

43. Staikouras, S.K. Multinational banks, fredit risk and financial crises // Emerging markets, finance and trade. London, 2005 Ч№ 2, vol:41.

44. Акулов В.Б. Теория организации. Петрозаводск, 2002г.

45. Амазова Е.Г., Микшина B.C. Математическая модель оценки-эффективности профилактических осмотров населения // Фундаментальные исследования. 2007. - № 7 - С. 79-83

46. Альберт М., Мескон М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. Ч М.: Дело, 2002.

47. Бакай Ю. Оценка взаимодействия подразделений компаний // Управление персоналом. М., 2009. Ч № 16. Ч С. 62Ч69.

48. Балаш В.А., Балаш О. С. Модели линейной регрессии для панельных данных. Ч М.: МГУ экономики, статистики и информатики, 2002.

49. Безлепкина И.П: Сельскохозяйственное производство в российских регионах: анализ по хозяйственных панельных данных. Ч Консорциум экономических исследований и образования.'

50. Белов< А. В поисках потерянной эффективности // URL: Ссыка на домен более не работаетp>

51. Брунер Р.Ф., Икер MP, Фрътен Р.Э., Спекман P.E., Тайсбёрг Э:0: MB Краткий Курс.ЧМ: Олимп Бизнес, 2000.

52. Бьори Э. Оценивание моделей дискретного выбора и моделей с цензурированием // Квантиль. -М., 2009. Ч № 6. Ч О. 49Ч57. .

53. Владиславлев Д.Н. Формирование стратегии банка; Ч URL: Ссыка на домен более не работаетp>

54. Вербик М Путеводитель но современной эконометрике. Перевод с английского. Ч М.: Научная книга, 2008.

55. Fepuiyn A.M., Нефедъева Ю С. Разработка сбалансированной системы показателей. Ч 2007. URL: Ссыка на домен более не работаетp>

56. Гершун A.M., Нефедъева Ю. Сбалансированная система показателей. // Контролинг в России. Ч 2003.Ч№ 3 (7).

57. Горлова JI.IL, Крыжановкая Е.П., Муравская ВВ. Организация функциональноЧстоимостного анализа предприятий. Ч- Mi: Финансы; m статистика, 1982.

58. Гуриев С.М., Колотилин А.Д., Сонин К.И. Цена на нефть и риск национализации: о чем говорят панельные данные // Экономический журнал ВШЭ. Ч М., 2008. Ч №2.

59. Давние В.В., Тинякова В.И. Прогнозные модели экспертных предпочтений. Ч Воронеж: Воронеж, гос. университет, 2005.

60. Домбровский В.В. Эконометрика. ЧМ.: Новый учебник, 2004.

61. Доугерти К. Введение в эконометрику. Перевод с английского. Ч М.: ИНФРАЧМ, 1999.

62. Елисеева И.И. Эконометрика. ЧМ.: Финансы и статистика, 2003'.

63. Исхаков Ф.Вt Многопериодная модель выбора альтернатив на основе рандомизированной оценочной функции. // Вестник Санкт-Петербургского университета. Ч Спб., 2005. Ч №3, сер.5.

64. Как разработать систему ключевых* показателей деятельности // Финансовый директор. Ч М., 2006. Ч № 10.

65. Каплан Р. С, Нортон Д. Стратегическое единство: создание синергии.организации с помощью-сбалансированной системы показателей. Перевод сiанглийского. Ч М.: Вильяме, 2006:

66. Каплан Р., Нортон, Д.П: Организация, ориентированная на стратегию. Перевод с английского1. Ч М:: Олимп-Бизнес, 2003.

67. Карпунин М.Г., Майданчик Б.И. Функционально-стоимостной анализ в отраслевом управлении эффективностью. Ч М.: Экономика, 1983.

68. Кирсанов С.Г. Особенности-практического применения нефинансовых показателей. Ч URL: Ссыка на домен более не работаетp>

69. КлочковА. К. KPI и мотивация персонала.' полный1 сборник практических, инструментов. Ч М.: Эксмо, 2010.

70. Колеников С. Прикладной эконометрический анализ в статистическом пакете Stata. -М.: Российская экономическая школа, 2000.

71. Крылова З.В. Об особенностях моделей с дискретными зависимыми переменными // Теория оптимальных решений. Ч Киев, 2008. Ч №7.

72. Лакман И.А. Преимущества использования панельных данных // Прикладная и фундаментальная математика: сборник статей,Ч Уфа, 2007. Ч Т.2. Ч С. 179Ч188.

73. Лакман И.А., Никулъшина Л.М., Шамуратова Н.М. Поддержка, принятия решения при выборе пакета обработки статистических данных. www://window.edu.ru

74. Лапыгин Ю.Н., Лапыгин Д.Ю. Лачинина Т.А. Стратегическое развитие организации. -М.: КНОРУС, 2005 г.

75. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий A.A. Эконометрика. Начальный курс. Ч М.: Дело, 2004'.

76. Мальцева Г.И., Луговой Р.AI, Содатова Ю.А. Применение системы сбалансированных показателей в-процессе стратегического планирования вуза // Университетское управление. Ч Екатеринбург, 2004: Ч № 5Ч6 (33).

77. Малюгин В., Пытляк Е. Оценка устойчивости банков на основе эко-нометрических моделей // Банковский вестник. Ч Беларусь, 2007. Ч JSfb 4.

78. Мильнер Б.ЗТеория организации. Ч М.: Инфра Ч М, 2001.

79. Мицкевич А.А\ Сбалансированная- система показателей фирлугы. Ч М., Институт экономических стратегий, 2005.

80. Мухарямов Т.Ш. Контрольные показатели эффективности: от теории к практике. Ч URL: Ссыка на домен более не работает/ Теория оптимальных решений. Ч Киев, 2008.-№ 7.1. С. 88Ч95.

81. Нивен П.Р. Сбалансированная система показателей шаг за шагом: Максимальное повышение эффектности и закрепление полученных результатов. Перевод с английского. Ч Днепропетровск: Баланс Ч клуб, 2003.

82. Носко В.П. Эконометрика, для'начинающих (допонительн&хе главы).ЧМ.: ИЭПП, 2005.

83. Ольве Н.Г., Рой Ж., Ветер М. Оценка эффективности деятельности компании. Практическое руководство по использованию сбалансированной системы показателей. Перевод с английского. Ч М.: Вильяме, 2003.

84. Панов M.B. Balanced Scorecard и EVA: совместное применение // Аналитический банковский журнал. М., 2008. Ч №8.

85. Пузов E.H., Яшин С.Н. Сравнительная оценка совокупного экономико-организационного эффекта функционирования предприятия. // Экономический анализ: теория и практика, 2005г. № 6 (39), С. 8-14

86. Ратникова ТА. Введение в эконометрический анализ панельных данных// Эконометрический журнал ВШЭ. Ч М., 2006. Ч № 2, 3, 4.

87. Редченко К. EVAmouyS. сбалансированной системы показателей. Ч URL: Ссыка на домен более не работаетp>

88. Редченко К. Показательное несогласие: Balanced Scorecard и Tableau De Bord. Ч www.gaap.ru.

89. Суслов В.И., Jlanno В.Ф., Ибрагимов H.M. Эконометрия. URL: Ссыка на домен более не работаетp>

90. Тютюнник A.B., Машонская K.M. Система сбалансированных показателей^ банке Ч миф или необходимость // Управление в кредитной организации. M., 2009.1 Ч №3.

91. Филимонова А., Лекомцев П. Управление по KPI в многоуровневых компаниях // Менеджмент сегодня.1 Ч М., 2005. Ч № 2.

92. Харин Ю.С., Малюгин В.И., Харин А.Ю. Эконометрическое моделирование:Ч Минск: БГУ, 2008.

93. Чумаченко Н.Г., Дегтярёва В.М., Игумнов Ю.С. Функционально-стоимостной анализ. Ч К.: Вища школа, 1985.

94. Шандалов А. В. Построение регрессионных моделей эффективности управления деятельностью производственной компании, Ссыка на домен более не работаетp>

Похожие диссертации