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

Совершенствование математического моделирования процесса управления кредитным учреждением тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Иванов, Николай Алексеевич
Место защиты Ростов-на-Дону
Год 2012
Шифр ВАК РФ 08.00.13

Автореферат диссертации по теме "Совершенствование математического моделирования процесса управления кредитным учреждением"

На правах рукописи

ИВАНОВ НИКОЛАЙ АЛЕКСЕЕВИЧ

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ КРЕДИТНЫМ УЧРЕЖДЕНИЕМ: СОВРЕМЕННЫЕ ТРЕНДЫ ПОЛИТИКИ ПРИВЛЕЧЕНИЯ И РАЗМЕЩЕНИЯ РЕСУРСОВ

08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

1 1 МАЙ 2и<2

Ростов-на-Дону - 2012

005044190

005044190

Диссертация выпонена на кафедре экономики Технологического института ФГАОУ ВПО Южный федеральный университет в г. Таганроге

Научный руководитель: доктор экономических наук, профессор

Боровская Марина Александровна

Официальные оппоненты: Сидельников Владимир Иванович

доктор технических наук, профессор, ФГАОУ ВПО Южный федеральный университет, заведующий кафедрой экономики и прикладной математики

Арженовский Сергей Валентинович

доктор экономических наук, профессор, ФГБОУ ВПО Ростовский государственный экономический университет (РИНХ), профессор кафедры математической статистики, эконометрики и актуарных расчетов

Ведущая организация: ФГБОУ ВПО Государственный университет

управления

Защита диссертации состоится л28 мая 2012 года в 15:00 часов на заседании объединённого диссертационного совета ДМ 212.208.28 по экономическим наукам при ФГАОУ ВПО Южный федеральный университет по адресу: 344002, г. Ростов-на-Дону, ул. М. Горького 88, ауд. 118.

С диссертацией можно ознакомиться в Зональной научной библиотеке Южного федерального университета по адресу: г. Ростов-на-Дону, ул. Пушкинская 148, с авторефератом - на официальном сайте ВАК Минобрнауки РФ: Ссыка на домен более не работает и сайте Южного федерального университета: Ссыка на домен более не работаетp>

Автореферат разослан л27 апреля 2012 г.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, подписанные и заверенные печатью, просим направлять по адресу: 347928, г. Таганрог, ГСП-17а, пер. Некрасовский, 44, объединённый диссертационный совет ДМ 212.208.28, ученому секретарю.

Ученый секретарь диссертационного совета к.э.н., доцент

М.А. Масыч

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы исследования. В настоящее время для каждого коммерческого банка более чем актуальной является задача выживания в условиях мирового финансового кризиса. Это во многом зависит от качества и оперативности принятия стратегически важных решений топ-менеджментом банка. Причем если менеджером учитывается только текущая ситуация на рынке без прогноза возможных колебаний различных рыночных факторов, то подобная политика управления несомненно приведет к банкротству, а кризис только ускорит его наступление.

Целью деятельности любого традиционного кредитного учреждения является максимизация его прибыли. Работая в высоко конкурентной среде, банки вынуждены постоянно лавировать между альтернативой повышения-понижения учетной ставки с целью сохранения и расширения клиентской базы, и как следствие, увеличением прибыли. Данная задача является многомерной по структуре и динамической по сущности. Ее решение становится возможным при динамическом моделировании основных параметров деятельности банков в зависимости от принимаемых менеджментом управляющих воздействий. Данное обстоятельство позволяет констатировать, что тема диссертационного исследования является актуальной.

Тенденции технологического развития кредитных учреждений, направленные на - организационное управление политикой привлечения и размещения средств могут быть различными, и, следовательно, моделирование неоднородных событий дожно осуществляться по отдельности. Основным препятствием для практического. использования внутренних систем оценки является дефицит статистических данных. По мере того как банки накапливают собственную статистику и анализируют сведения о привлечении и размещении финансовых средств, возможности применения экономико-математических моделей расширяются.

Рациональное решение данной проблемы предоставит менеджменту коммерческих банков надежный инструментарий, позволяющий осуществлять

имитационное моделирование их деятельности в краткосрочной и среднесрочной перспективах. Как следствие, у менеджмента банков возникают предпосыки для выработки управленческих решений, оптимальных с точки зрения максимизации прибыли и удовлетворения социально-экономических запросов обслуживаемого региона.

Степень разработанности проблемы. Важные теоретико-методологические аспекты моделирование социально-экономических систем отражены в работах отечественных ученых: В. Буркова, В. Воковой, А. Караваева, В. Могилевского, Д. Новикова, А. Петрова' и других. Большой вклад в разработку концептуальных подходов к исследованию социально-экономических проблем создания систем поддержки принятия решений внесли И. Ансоф, В. Арнольд, С. Баркалов, Г. Клейнер, Л. Матвеева, С. Мирская, И. Прангишвили, В. Сидельников2 и др.

Широкий спектр подходов по совершенствованию аппарата математического моделирования банковской деятельности представлены в работах М. Андреева, С. Гуриева, Н. Егоровой, А. Петрова, И. Поспелова, А. Смулова, Г. Щербакова3 и других.

Бурков В.Н., Квон О.Ф., Цитович ЛА. Модели и методы мультипроектного управления. - М.: (Препринт i Институт проблем управления). 1997. - 62 е.; Вокова В Н.. Денисов A.A. Основы теории систем и системного анализа. -СПб.: Издательство СПбГТУ, 2005. - 520 е.; Караваев АЛ. Модели и методы управления составом активных систем. - М.: ИПУ РАН (научное издание), 2003. -151 е.; Могилевский В.Я Методология систем. Ч М.: Экономика, 1999, с. 202; Новиков ДА. Механизмы функционирования многоуровневых организационных систем. - М.: Фонд Проблемы управления, 1999. - 161 е.; Петров A.A. Опыт использования математических моделей для анализа экономики переходного периода // Вестник РАН. 1997. № 4.

Ансофф И. Стратегическое управление. Спб.: Питер, 1999. - 414 е.; Арнольд ВН. "Жесткие" и "мягкие" модели / Математическое моделирование социальных процессов. М.: МГУ, 1998. С. 29 - 51.; Баркалов С.А, Бурков ВН. Минимизация упущенной выгоды в задачах управления проектами. М.: ИПУ РАН, 2001. - 56 е.; Клейнер Г. Стратегический менеджмент: актуальные проблемы и новые направления // Проблемы теории и практики управления. - 2009. - №1.; Матвеева Л.Г., Шевченко И.К. Использование информационных технологий в процессе управления сложiюструктур ировашшми экономическими системами // Перспективные системы и задачи управления: Мат-лы 2-ой Всероссийской научно-практической конф. - Таганрог Изд-во ТТИ ЮФУ, 2007.; Мирская С.Ю., Сидельников M B. Построение динамической математической модели производственного предприятия. //Изв. ТРТУ. Тематический выпуск Ч Системный анализ в экономике и управлении, J's 17, 2006. - с. 342-346.; Праагишвили И.В. Системный подход и общесистемные закономерности. Серия: Системы и 1фоблемы управления. - М.: СИНТЕГ, 2000. - 528 е.; Сидельников M.B, Мирская С.Ю. Об эффективности мероприятий по реформированию системы управлениям/Экономический вестник Ростовского государственного университета, 2007.

3 Андреев МЛО, Пильник Н.П, Поспелов ИХ. Экономическое исследование и модельное описание деятельности современной российской банковской системы М.: ВЦ РАН, 2008; Гуриев С.М. Некоторые математические модели формирования инвестиций и сбережений. ВЦ РАН, 1994, дисс. на соиск. уч. ст. к-ф.-м.н.; Егорова H.E, Смулов A.M. Математические методы финансового анализа банковской деятельности (на примере крупного сберегательного банка) // Аудит и финансовый анализ, 1998, Ks 2, с. 75-J46; Егорова U.E., Смулов A.M. Модели и методы анализа финансовых инструментов кредитной политики банка и динамики его развития в условиях переходного периода. -М.: Препринт ЦЭМИ РАН, - 1997; Петров АА., Поспелов И.Г., Шагании АА. От Госплана к неэффективному рынку: Математический анализ эволюции российских экономических структур N.Y.: The Edwin Mellen Press, Lewston - Queenston-Lampeter, 1999; Пильник Н.П., Поспелов ИХ. О естественных терминальных условиях в моделях межвременыого равновесия. //Экономический журнал ВШЭ, 2007, т. 11, №1, с. 1-33; Щербакова Г. Н. Анализ и оценка банковской деятельности (на основе отчетности, составленной по российским и международным стандартам). - М.: Вершина, 2006. - 464 с.

Отдельные аспекты моделирования технологического обеспечения политики привлечения и размещения финансовых ресурсов традиционного банка рассмотрены в научных трудах зарубежных ученых: _ А. Бергера, Р. Де Янга, Р. Фанер, М. Флорензано, Р. Харрисона, С. Хвана, С. Машикадо, Н. Мерфи, С. Перистиани, Вон Таддена, Г. Уолена4 и др.

Обзор научных публикаций по данной проблематике, представленных в специальной литературе, научных изданиях, периодической печати, позволил выявить наличие ряда дискуссионных вопросов, обусловивших необходимость разработки новых математических моделей технологии управления кредитным учреждением. Переход от концепций и идеологических дискуссий к исследованиям на языке математических моделей является актуальным для глубокого понимания исследуемых экономических процессов и построения эффективной политики привлечения и размещения средств традиционными коммерческими учреждениями, что определяет актуальность темы диссертационной работы и выбор объекта научного исследования.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка динамических моделей технологического обеспечения процесса управления кредитным учреждением, позволяющих прогнозировать структуру и динамику привлеченных и размещенных ресурсов под воздействием внешних и внутренних факторов.

Достижение сформулированной цели обеспечивается постановкой и решением следующих задач, отражающих логику и концепцию выпоненного исследования:

Bcrger, Allen N, 1995, 'The Relationship between Capital and Earnings in Banking," Journal of Money, Credit, and Banking 27 432-56.; De Young, Robert, and Gaiy Whalen, 1994, "Is a Consolidated Banking Industry a More Efficient Banking Industry?, Office of the Comptroller ofthe Currency, Quarterly Journal, volume 13, number 3 Fair R.C The U S Macroeconometric Model. URL: Ссыка на домен более не работаетwrkbook/wb.htm; Florenzano MД Kanellopoulou S Vailakis Y. Equilibrium of Incomplete Markets With Money and Intermediate Banking System. Centre d'Economie de la Sorborae i , U?L: Ссыка на домен более не работаетPublicat.htm; Harrison R., Nikolov K., Quinn M., Ramsey G The Bank of

England Quarterly Model. URL: www.bankofengland.co.uk/publications/beqiri': Kwan, Simon, and Robert Eisenbeis 1994 "An Analysis oflncfficiencies ill Banking: A Stochastic Cost Frontier Approach," working paper; Machicado C.G. Liquidity Shocks and t.ie Dollanzation of a Banking System: Development Research Working Paper Series.' 09/2006; Murphy Neil B Costs of Banking Activities: Interactions Between Risk and Operating Costs: A comment. - Journal of Money Credit and Banking, 1972, (August), p. 614-615;Peristiani, Stavros, 1996, "Evaluating the Postmerger X-Efficiency and Scale Efficiency of U.S. Banks, Federal Reserve Bank of New York, working paper.; Von Thadden E.-L. An Incentive Problem in the Dynamic Theory of Banking: Research Paper Series. International Center for Financial Asset Management and Engineering 2000. Dec.; Whalen, Gary, 1991, "A Proportional Hazards Model of Bank Failure: An Examination of Its Usefulness as w Early Warning Tool," Federal Reserve Bank of Cleveland, Economic Review, Quarter 1.

- исследовать существующие модели и методы управления инструментарно-технолопическим обеспечением политики привлечения и размещения средств традиционного банка для обоснования возможности и перспективности динамического моделирования их поведения на конкурентном рынке;

- формализовать внутрисистемные связи в системе финансового оборота традиционного банка в рамках формирования моделей динамики основных

финансовых показателей;

- разработать математические модели управления инструментарно-технологическим обеспечением политики привлечения и размещения средств традиционного банка на основе систем линейных однородных дифференциальных уравнений;

- построить имитационную модель в рамках динамического моделирования политики привлечения и размещения ресурсов коммерческих банков для определения их оптимальной стратегии поведения на конкурентном рынке.

Объект и предмет исследования. Объект исследования - банковские социально-экономические системы, формируемые коммерческими банками и субъектами рынка, участвующие в политике привлечения и размещения финансовых ресурсов традиционного кредитного учреждения. Предмет исследования - социально-экономические процессы и явления, протекающие в банковских системах, математические методы и модели инструментарно-технологического обеспечения финансовых расчетов традиционного кредитного учреждения.

Работа выпонена в соответствии с паспортом специальности 08.00.13. -Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки): п. 1.4. Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки

предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений; п. 1.8. Математическое моделирование экономической конъюнктуры, деловой активности, определение трендов, циклов и тенденций развития.

Рабочая гипотеза диссертационного исследования базируется на ряде теоретических и методических положений, согласно которым формализация системы денежного оборота традиционных коммерческих банков позволяет разрабатывать динамические модели и осуществлять имитационное моделирование технологии управления политикой привлечения и размещения средств для определения оптимальной стратегии их поведения на конкурентном рынке.

Теоретико-методологической основой выступают фундаментальные положения экономической теории, исследования отечественных и зарубежных авторов в области математического моделирования, теории систем, методы планирования и прогнозирования политики привлечения и размещения средств традиционного банка.

Информационно-эмпирическую базу исследования, обеспечивающую репрезентативность первичных данных, достоверность, надежность и точность выводов, рекомендаций и предложений, составили: данные, изложенные в монографиях и научных статьях; официальные данные Федеральной службы государственной статистики России; данные публичной отчетности ОАО НОМОС-БАНК, ~ В ходе исследования проблемы использовались законодательные и нормативные документы государственных органов Российской Федерации.

Инструментарно-методический аппарат составляют статистические исследования динамики привлечения и размещения средств традиционных коммерческих банков, методы системного анализа и управления, численные методы. Наряду с аналитическими методами на основе программных продуктов MS Excel и Maple разработаны про1раммные средства имитационной модели, позволяющие выявлять динамику ключевых процессов в сложных социально-экономических системах и оценивать решения поставленных задач.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту:

1. Особенности функционирования и стратегического развития коммерческих банков как экономических систем, связанные с возрастанием и диверсификацией финансовых потоков, предопределяют существенное повышение роли и значимости моделей и методов в процессе технологического обеспечения политики привлечения и размещения средств для кредитного учреждения, позволяющих комплексно и поно учитывать внешние и внутренние факторы, влияющие на качество принимаемых и реализуемых организационно-управленческих решений.

2. Формализация связей в виде структурных схем взаимодействия элементов банковской системы финансового оборота, позволяет выявлять характер связей в динамических моделях и осуществлять поэтапную количественную оценку зависимости показателей деятельности банков от интенсивности спроса на кредитные ресурсы и издержек на операционную деятельность.

3. Динамические модели, регулирующие сбалансированное сочетание политики привлечения и размещения средств кредитного учреждения, разработанные с учетом депозитного предложения, интенсивности спроса на кредиты, размеров обязательных резервов, позволяют осуществлять комплексный прогноз динамики основных финансовых показателей коммерческих банков в зависимости от принимаемых решений и конъюнктуры рынка.

4. Расчет коэффициентов динамических моделей на основе частных методов решения соответствующих задач позволяет варьировать их значениями с целью увязки параметров модели со значением спроса на кредитные ресурсы, предложением депозитных ресурсов, определения оптимального коридора учетных ставок по депозитам и кредитам, соответствующего текущему спросу на банковские ссуды и учетной политике ЦБ.

5. Имитационная модель инструментарно-технологического обеспечения политики привлечения и размещения финансовых ресурсов с косвенным и

непосредственным учетом прибыли, разработанная на основе количественной оценки основных финансовых показателей, способствует формированию оптимальной стратегии поведения традиционного кредитного учреждения на конкурентном рынке.

Научная новизна диссертационного' исследования состоит в обосновании теоретических принципов и практических положений, направленных на развитие математического аппарата поддержки принятия управленческих решений в кредитных учреждениях, включая создание инструментальных средств, позволяющих оценивать динамику привлеченных и размещенных ресурсов традиционных коммерческих учреждений. В ходе проведенного исследования получепы следующие результаты, формирующие приращение научного знания:

1. Выявлены направления моделирования инструментарно-технологического обеспечения политики привлечения и размещения средств традиционных коммерческих банков, на основе анализа отечественных (А. Петров, И. Поспелов, Г. Клейяер) и зарубежных (А. Бергер, Р. Де Янг, М. Флорензано, Н. Мерфп, Вон Тадден, Г. Уолен) исследований, обеспечивающие количественное и качественное обоснование процесса принятия решений на основе динамических моделей оценки реакции исследуемых систем на возможные управляющие воздействия, и их комбинации в рамках формирования оптимальной стратегии поведения банков на конкурентном рынке.

2. Построены структурные схемы взаимодействия элементов системы финансового оборота, с учетом интенсивности спроса на финансовые ресурсы, объема привлеченных средств, размеров резервного капитала для комплексной оценки основных финансовых показателей традиционных коммерческих учреждений. В отличие от известных ранее работ А. Бергера, Р. Де Яша, Г. Уолена, процесс привлечения и распределения ресурсов рассматривается как неотъемлемая часть всей системы финансового оборота, что позволяет выявить ключевые элементы системного взаимодействия.

3. Разработаны динамические модели с косвенным и непосредственным учетом прибыли, основанные на методологии, предложенной В. Сидельниковым и С. Мирской, регулирующие сбалансированное сочетание политики привлечения и размещения средств кредитного учреждения в зависимости от принимаемых' и осуществляемых организационно-управленческих решений.

4. Предложена имитационная модель, позволяющая определять относительные преимущества альтернативных сценариев развития кредитного учреждения на основе количественного анализа показателей политики привлечения и размещения финансовых средств. При этом специфической особенностью, отличающей данный инструментарий от других, разработанных известными учеными Н. Егоровой, А. Смуловым и М. Андреевым, А. Петровым, И. Поспеловым, является возможность комплексной оценки основных бизнес-процессов традиционного коммерческого банка, а также простота его применения, не требующая установки допонительных программных средств.

Теоретическая и практическая значимость исследования. Теоретическая значимость исследования определяется Шубиной проработанности поставленных задач, заключается в обосновании и разработке динамических моделей и имитационного моделирования структуры и динамики привлеченных и размещенных ресурсов традиционных коммерческих учреждений. Практическая значимость результатов исследования состоит в том, что предложенные в работе динамические математические модели могут быть использованы коммерческими банками с целью повышения эффективности процесса управления политикой привлечения и размещения финансовых ресурсов традиционных банков и определения оптимальной стратегии их поведения на рынке. Результаты исследования и имитационная модель применяются в учебных целях при проведении лекционных и практических занятий по курсам: Математическое моделирование, Имитационное

моделирование экономических процессов, Банковское дело, Управленческие решения.

Апробация результатов исследования. Основные результаты и положения диссертационного исследования докладывались и обсуждались на конференциях, проводившихся в Технологическом институте Южного федерального университета в г. Таганроге, Педагогическом институте Южного федерального университета, международных конференциях в г.г.Воронеже, Санкт-Петербурге, Новочеркасске и др. Результаты исследования применяются в учебных целях в Технологическом институте Южного федерального университета в г. Таганроге, что подтверждается актом об использовании.

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 7 статей общим объемом 4,05 пл., из них 3 статьи в научных журналах, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ для публикации основных результатов диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук.

Структура н объем диссертационной работы последовательно раскрывает цели и задачи исследования, состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка, включающего 156 наименований, содержит 10 рисунков и 17 таблиц.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Во введении-обоснована актуальность темы, сформулированы цель и задачи исследования, научная новизна и практическая значимость работы.

1. Обоснована возможность и перспективность разработки нового инструментария оценки экономического эффекта от организационно-технологического управления политикой привлечения и размещения ресурсов на основе динамического моделирования финансовых показателей коммерческого банка.'

После системного кризиса 2008 года начася новый этап функционирования российского банковского сектора как рыночного механизма. Российским банкам и банковской системе в целом придется решать

на его протяжении множество качественно новых, не привычных для них задач. Среди основных задач, которые необходимо решать российской банковской системе для того, чтобы перейти на новый уровень развития, основной видится повышение устойчивости банковского сектора как эффективного механизма поддержки экономики через догосрочное кредитование и инвестиционную поддержку предприятий реального сектора экономики.

В связи с этим представляется возможным применение синергетического подхода к анализу процессов самоорганизации банковской системы с целью всестороннего исследования механизмов воздействия на ее устойчивость, адекватной оценки потенциальных возможностей осуществления целенаправленного управления, разработки инструментов денежно-кредитной политики, предназначенных для повышения ее устойчивости и прогнозирования результативности подобного влияния.

Для моделирования деятельности банков могут быть использованы разнообразные типы моделей: физические, аналоговые, математические, аналитические и статистические, имитационные. Математические и имитационные модели имеют самую малую материалоемкость, позволяют исключить социальный риск при проведении многочисленных экспериментов, а их подготовка не требует много времени. Поэтому наиболее целесообразным представляется использование указанных типов моделей для моделирования банковской деятельности.

Все известные модели деятельности банков не описывают в поном объеме объект моделирования. Каждая из них имеет узконаправленное назначение. Построение максимально поной по типам операций, по функциям модели, использование системного подхода к моделированию - основная задача математического моделирования банковской деятельности.

Описанные модели и методы призваны повысить эффективность системы управления банковскими операциями. Характерной чертой большой системы является то, что работа ее элементов оценивается с позиции более высокого ранга. В связи с этим теоретически нельзя ни для одной конкретной системы

точно и строго определить критерий эффективности, не поднимаясь при решении этой задачи до наивысшего уровня, при котором в рассмотрение вводятся социальные факторы большого масштаба.

Как правило, в существующих моделях критерием эффективности служит функция минимизации затрат, которая в дальнейшем обеспечивает максимизацию прибыли. Реже используют критерий стабильности обеспечения спроса на деньги. Детальная формализация реальной банковской системы сложна, а подчас и невозможна, поэтому необходимо считаться с определенной погрешностью между моделью и реальной системой и пытаться ее минимизировать.

Проведенный анализ позволяет сформулировать вывод о необходимости построения новых моделей кредигно-депозитных операций традиционного коммерческого банка, разработки нового инструментария, обеспечивающего возможность учета стохастической природы рынка и оценки экономического эффекта от управления кредитной политикой.

2. Разработаны структурные схаиы, визуализирующие взаимосвязь элементов банковской системы, обеспечивающие возможность комплексной оценки основных финансовых показателей политики привлечения и размещения средств традиционного коммерческого учреждения.

В диссертационном исследовании рассмотрена основная структура макрофинансовых взаимодействий участников конкурентного рынка. Модель может быть использована для анализа основных взаимосвязей между реальным и финансовым секторами экономики (рис. 1). Концептуальная модель основана на стандартной структуре делового цикла, расширенной путем выделения коммерческого банка как финансового посредника.

Рисунок 1 Ч Концептуальная модель макрофинансового взаимодействия контрагентов конкурентного рынка5

Целостную экономическую систему можно рассматривать в разрезе трех рынков: рынок труда, рынок товаров, рынок денег. Под рынком денег понимается стремление домохозяйств и фирм держать часть своих активов в денежной форме (спрос на деньги) и создание денег Центральным банком и коммерческими банками (предложение денег). В данном исследовании ограничимся анализом двух секторов экономики: финансовым, включающим в себя рынок денег, и реальным сектором, содержащим рынок товаров и трудовых ресурсов.

В данном рассмотрении финансовый сектор характеризуется четырьмя компонентами: ролью финансового посредника, привлекающего на внутренний рынок иностранные заимствования (г4) в противоположность только

внутреннему финансированию; политикой привлечения и размещения финансовых ресурсов коммерческих банков; существованием двух механизмов заимствований для предприятий: внутренние кредиты (га) и непосредственно иностранные заимствования (гб); поной финансовой конвертацией внутренней валюты. В рамках своей деятельности отечественные банки привлекают депозиты от населения (>',о); предоставляют кредиты физическим (г9) и юридическим лицам; поддерживают обязательные банковские резервы (/-Д а также получают денежные средства на мировом финансовом рынке и в ЦБ (г3). Кредитные организации аккумулируют банковские кредиты и средства, полученные непосредственно из-за рубежа и предоставляют их отечественным компаниям.

Модель макрофинансового взаимодействия используется для анализа связей между реальным и финансовым секторами экономики и показывает влияние различных политических мер и финансовых кризисов на ключевые экономические агрегаты. Наглядное представление банковского финансового посредничества позволяет проанализировать основные связи между финансовым и реальным секторами экономики в пределах концептуальной структуры и фиксировать важные проблемы, которые затрагивают отечественный конкурентный рынок в целом, и, в частности, усилия по замедлению спада не возврата по банковским кредитам и займам, а также причины и следствия внутреннего кредитного кризиса, связанного с последствиями мирового финансового кризиса.

Регулирование финансовых ресурсов коммерческого банка дожно удовлетворять главному критерию: средств в любой момент дожно быть не просто в достаточном количестве, а как раз столько, сколько нужно. Управление пассивными операциями представляет собой деятельность, связанную с привлечением средств вкладчиков и других кредиторов и определением соответствующей комбинации источников средств для данного банка. Проблема управления ресурсами, привлеченными коммерческими

банками, имеет не только количественную, но и качественную сторону. Привлекать ресурсы без проработки вопроса об их размещении немыслимо.

На рисунке 2 представлена типовая схема процесса движения финансовых ресурсов коммерческого банка.

Рисунок 2 Ч Схема финансовых потоков типового коммерческого банка6

Экономическая эффективность деятельности традиционного коммерческого банка основывается в современных условиях на наличии удачной рыночной стратегии, максимально поном и эффективном использовании финансовых ресурсов и минимизации комплекса рисков. Часть этих задач и призвано решить программное обеспечение по прогнозированию финансовых потоков, базирующихся па своевременном получении и анализе информации и принятии адекватных управленческих решений. Основной целью механизма управления ресурсами коммерческого банка дожно быть нахождение оптимального соотношения между ликвидностью банка и его прибыльностью.

Исходя из указанной цели, интелектуальная система управления ресурсами в банке может решать следующие задачи: установление оптимального объема привлечения ресурсов коммерческими подразделениями банка, исходя из целей максимизации прибыли при обеспечении ликвидности банка; осуществление контроля за риском ликвидности и процентным риском в банке.

3. Предложены варианты динамических моделей с учетом депозитного предложения и интенсивности спроса на кредитные ресурсы, предоставляющие прогнозные сценарии сбалансированного сочетания политики привлечения и размещения средств кредитного учреждения с учетом внешних и внутренних факторов.

Исследуемые в диссертации бизнес-процессы, протекающие в традиционных коммерческих банках, относятся к классу сложнейших, поскольку их состояние зависит от бесчисленного множества факторов и параметров. Формируя банковские пассивы путем привлечения межбанковских ссуд, текущих счетов и депозитов физических и юридических лиц, создавая в дальнейшем на этой основе рабочий портфель активов, банк стремится решить две стратегические задачи:

Ч создавать и поддерживать сбалансированный и согласованный по срокам возвращения ноток денежных средств, нерисковый для банковской ликвидности;

- максимально эффективно использовать привлеченные средства, вкладывая деньги в проекты с достаточным уровнем рентабельности, то есть, не выходя за пределы рисков, которые банк готов на себя взять.

Выпонить эти задачи можно лишь при условии создания такой внутренней системы учета стоимости ресурсов, свидетельствующей об их возвратности и не ограничивающейся лишь прямыми процентными затратами, а включающей плату за поддержание ликвидности и резервирования.

Разработанная модель технологического обеспечения политики привлечения и размещения средств для кредитного учреждения отражает

динамику формирования привлеченных ресурсов, их распределения и возврата. Следовательно, предлагаемая модель включает два обыкновенных дифференциальных уравнения: первое уравнение - динамика формирования размещенных ресурсов банка Кр; второе - динамика формирования возвратных ресурсов банка Л,.

л т<> '"г т

е№ 1 Д 1 , V , ' V1)

с начальными условиями: Л(,(о)=Л(,0; Л,(о)=Д0 ^

при ограничении: где крДы - резерв банка и свободные

денежные средства в банке в начальный момент времени, Ярпш - минимально допустимый уровень резерва банка.

В представленном виде математическая модель (1>(2) позволяет анализировать в динамике важные показатели кредитно-депозитной политики, но ей присущ некоторый недостаток - отсутствие возможности учета доходности от размещенных, средств в чистом виде и невозможность контроля прибыли банка п.

Модернизация (1)-(2) в направлении учета инвестиций приводит к системе:

Ч т, тд

с начальными условиями: Л.(о)=Л.0; ЯД(о)=Д0 (4)

при ограничении: > Кргпш, где ДД0 - прибыль банка в начальный момент

времени.

Решения систем (1)-(2) и (3)-(4) представляют собой сумму частного и общего решения. Частные решения или предельные значения находятся методом Гаусса или Крамера из условия стационарности процесса. Общее решение системы находится численным методом Рунге-Кута.

Разработанная математическая модель кредитно-депозитной политики традиционного коммерческого банка позволяет оценивать в динамике изменение прибыли, размещенных и возвратных банковских ресурсов под влиянием различных внутренних и внешних факторов. Предложенная модель является достаточно простой, однако, она позволяет описывать различные варианты управления политикой привлечения и размещения финансовых ресурсов традиционного коммерческого банка в зависимости от практически значимых факторов.

4. Предложен расчет оптимального коридора учетных ставок по депозитам и кредитам, соответствующий текущему спросу на банковские ссуды и учетной политике Центробанка.

В диссертационном исследовании выпонена группировка параметров разработанных математических моделей по их функциональной принадлежности. Результаты соответствующей группировки приведены в таблице 1.

Помимо вертикального разбиения параметров системы они сгруппированы горизонтально в пять групп по степени взаимной связи и влияния. В свою очередь, указанные группы состоят из двух блоков, сформированных по следующему принципу:

- первый блок включает в себя параметры, управляющие системой, внешние воздействия и параметры состояния системы (пять групп);

- второй блок включает в себя внешние воздействия и параметры состояния системы (три группы).

Иными словами формирование блоков организовано по различию схем влияния на параметры состояния системы. В свою очередь каждый из блоков разделен на два подблока но принципу учета внешних воздействий на

результаты работы системы: прямым шрифтом выделены внешние воздействия, непосредственно учитываемые в процессе моделирования, а курсивом -внешние воздействия, косвенно влияющие на результаты моделирования.

Таблица I7 - Группировка параметров математической модели креднтно-депозитной политики банка

Параметры, управляющие системой Внешние воздействия Параметры состояния системы

<р{ - доля привлеченных ресурсов, распределенных за рассматриваемый интервал времени интенсивность спроса на кредиты (спрос) Яр - размещенные ресурсы банка

<р2 - доля банковских резервов, распределенных за рассматриваемый интервал времени интенсивность спроса на кредиты (спрос) Яг>1, - банковские резервы за рассматриваемый интервал времени

<ръ - доля невозвратных ресурсов из их распределенного объема уровень развития экономики Ке - возвратные ресурсы

<т - средняя доходность распределенных ресурсов за рассматриваемых промежуток времени уровень кредитных ставок конкурентов8 Д - возвратные ресурсы

5 - инвестиционная доходность коммерческого банка процентные ставка конкурентов по депозитным вкладам .йД - прибыль банка

Анализ по математическим моделям политики привлечения и размещения финансовых ресурсов следует начинать с выявления основных факторов, которые можно разделить на две важные группы: зависящие от банка и независящие. В результате анализа существующих подходов и методов в качестве основных, наиболее значимых факторов, принимаются все виды затрат на размещение финансовых ресурсов и обслуживание текущих счетов физических и юридических лиц, а также спрос на кредитные ресурсы. Отметим, что предполагаемая величина спроса является прогнозной. В качестве исходной предпосыки применяется методика анализа систем управления, основанная на поэтапном переходе от макроуровня к микроуровню, то есть к уровню внутрифирменного планирования и принятия решений в области управления кредитно-депозитной политикой банка.

После разработки схемного решения системы организационного управления политикой привлечения и размещения средств традиционного коммерческого банка возможен условный переход или к базовой динамической модели размещенные ресурсы Ч возвратные ресурсы банка, или размещенные ресурсы - возвратные ресурсы - прибыль банка, а затем к их модельной формализации и программной реализации. Схема агоритма постановки и решения задачи управления кредитно-депозитной политикой коммерческого банка приведена на рис. 3.

Рисунок 3 - Схема агоритма постановки и решения задачи управления кредитно-депозитной политики банка (КДПБ)9

Разработанные математические модели для оптимизации управления политикой привлечения и размещения финансовых ресурсов традиционного банка являются новыми. По этой причине возникает целый ряд вопросов методического характера, решение которых позволит рационально построить компьютерные эксперименты исследуемых процессов.

5. Выявлены относительные преимущества инструментарно-технологического обеспечения политики привлечения и размещения средств с косвенным и непосредственным учетом прибыли на основе количественной оценки финансовых показателей традиционного коммерческого банка.

На примере анализа и моделирования технологии управления политикой привлечения и размещения средств для кредитного учреждения в диссертационном исследование применена методология имитационного моделирования. Реализованный подход основан на следующих принципах: прогноз динамики распределенных и возвратных ресурсов коммерческого банка; использование возможностей среды MS Excel для представления динамики изменения основных параметров экономико-математических моделей.

Имитационное моделирование предполагает построение совокупности взаимосвязанных количественных диаграмм, что обеспечивает возможность одновременного моделирования системы на качественном и количественном уровне и позволяет сократить затраты времени на выбор стратегии развития предприятия.

В диссертационном исследовании моделируется политика привлечения и размещения финансовых средств ОАО НОМОС-БАНК. Группа НОМОС-БАНКа занимает 7 место среди крупнейших российских банковских групп по размеру активов и 2 место среди крупнейших российских частных универсальных банков. Консолидированные активы Группы по МСФО по состоянию на 30 июня 2011 года составили 572,2 мрд рублей, собственный капитал - 69,7 мрд рублей.

Представляется целесообразным оценить точность разработанной модели

и возможность ее использования для моделирования основных параметров состояния банковской деятельности. Оценка точности разработанной модели проводилась в разрезе 2010 года.

Необходимые для моделирования начальные данные сгруппированы на основании анализа консолидированной отчетности Банка и приведены в таблице 2.

Таблица 2 - Исходные данные дли моделирования политики привлечения и размещения ресурсов Банка10

Показатель Единицы измерения Значение показателя

Начальный объем возвратных ресурсов /?>0 мн. руб. 271

Начальный объем размещенных ресурсов Яр0 мн. руб. 181

Начальная прибыль мн. руб. 0

Средняя доходность активов о относительные единицы 0,37

Доля привлеченных ресурсов ((>1 относительные единицы 0,64

Доля банковских резервов ср2 относительные единицы 0,11

Доля невозвратных активов фз относительные единицы 0,07

Инвестиционная доходность 6 относительные единицы 0,01

Постоянные затраты мн. руб. 65

Результаты моделирования показаны в таблице 3 и на рисунке 4.

Таблица 3 - Моделирование кредитно-депозитной деятельности ОАО _ НОМОС-Банк за 2010 г, мн. руб."_

31.12.2009 271 181 0

Январь 279 189,4 0,3

Февраль 287 191,8 0,9

Март 294 196,9 1,2

Апрель 301 201,2 1,5

Май 312 206,7 1,8

Июнь 320 209,6 2,1

Июль 327 213,9 2,5

Август 335 224,7 2,9

Сентябрь 342 232,9 3,1

Октябрь 349 238,3 3,4

Ноябрь 356 242,9 3,6

Декабрь 361 248 3,9

Следует отметить высокую точность результатов динамического моделирования основных параметров состояния банковской деятельности за 2010 год Ч максимальная погрешность расчета не превышает 1%. Такая

точность расчетов позволит, при условии корректной оценки параметров модели, осуществлять динамическое моделирование основных показателей на достаточно длительную перспективу и, тем самым, обеспечит надежный инструментарий для прогнозирования последствий проводимой кредитной политики.

| 0 '........:Ч'...... Ч' Ч-Ч- V - - с*"Ч 'Д-,......................

! 0 2 4 5 3 10 12 14

Рисунок 4 -Динамика основных финансовых показателей12

В диссертационном исследовании моделирование технологии управления кредитным учреждением показано на основе четырех гипотез развития банковской стратегии и изменения качества кредитного портфеля, эффективности затрат и капитала банка под воздействием внешних и внутренних обстоятельств.

Ситуация в коммерческом банке рассматривается под воздействием ряда внешних и внутренних обстоятельств. Назовем эти гипотезы соответственно: невезение, плохое управление, жесткая экономия или моральный риск. Нужно отметить, что ситуации невезение, плохое управление и т.п., могут возникнуть по другим причинам, кроме тех, что описаны в работе, и что другие безымянные гипотезы могут также объяснить эмпирические взаимоотношения, приведенные ниже.

В соответствии с гипотезой невезение, внешние событие (например, закрытие местного завода) провоцирует рост проблемных ссуд для банка.

После того, как процент просроченных кредитов превышает определенный уровень у банка появляются допонительные управленческие затраты и усилия на решения проблемы неплатежей и реструктуризацию кредиторской задоженности.

Эти допонительные эксплуатационные расходы включают: допонительный контроль провинившихся заемщиков и оценку стоимости их имущественного залога; анализ кредитной задоженности и разработку механизмов ее погашения; затраты на поддержание и последующую продажу имущественного залога в ' случае неуплаты кредита заемщиком; допонительные затраты на поддержание имиджа и надежности банка в глазах участников рынка; любые допонительные меры, принимаемые для сохранения высокого качества кредитов, выпоняемые в настоящее время, которые становятся все более актуальными для банка в силу тяжелой финансовой ситуации; отвлечение внимания топ-менеджмента банка от решения других оперативных проблем. Модельные данные приведены в таблице 4.

Таблица 4 - Исходные данные для моделирования гипотезы невезение13

Показатель Единицы измерения Значение показателя

Начальный объем возвратных ресурсов Ям мн. руб. 271

Начальный объем распределенных ресурсов Л^,, мн. руб. 181

Начальпая прибыль мн. руб. 0

Средняя доходность активов о относительные единицы 0,37

Доля привлеченных ресурсов ф] относительные единицы 0,64

Доля банковских резервов ф: относительные единицы 0,14

Доля невозвратных активов <рэ относительные единицы 0,08

Инвестиционная доходность 5 относительные единицы 0,01

Постоянные затраты мн. руб. 67

Результаты моделирования показаны в таблице 5.

В соответствии с гипотезой невезение ожидается увеличение

количества невозвратных кредитов и уменьшение экономической эффективности банка.

Таблица 5 - Моделирование кредитно-депозитной деятельности ОАО

НОМОС-Банк за 2011 г, мн. руб.

31.12.2010 271 181 0

Январь 272 186 0,2

Февраль 277 189 0.7

Март 282 191 0,9

Апрель 288 194 1,2

Май 293 201 1,4

Июнь 296 206 1,7

Июль 301 209 1,9

Август 305 212 2,1

Сентябрь 312 216 2,4

Октябрь 319 221 2,6

Ноябрь 324 226 2,8

Декабрь 328 229 3,05

В соответствии с гипотезой невезение, допонительные расходы, связанные с проблемными кредитами, создают видимость, но не обязательно реально снижают экономическую эффективность. Стокнувшись с экзогенным увеличением невозвратных кредитов, даже самые экономически эффективные банки дожны предпринять допонительные меры, необходимые для администрирования этих проблемных кредитов.

В соответствии с гипотезой плохое управление низкая эффективность кредитно-депозитной политики - сигнал использования устаревших методов, которые применяются как в оперативном, так и в стратегическом управлении кредитным портфелем банка. Менеджеры среднего звена не практикуют адекватного кредитного андеррайтинга, мониторинга и контроля операционных затрат, что мгновенно отражается на показателях эффективности кредитно-депозитной политики. Если рост затрат по кредитам и снижение эффективности кредитных вложений видны практически сразу по финансовой отчетности банка, то плохой андеррайтинг и мониторинг оперативной ситуации, приводящий к росту проблемных кредитов, заметен лишь по прошествию времени. Модельные данные приведены в таблице 6.

Таблица 6 - Исходные данные для моделирования гипотезы плохое

управление14

Показатель Единицы -измерения Значение показателя

Начальный объем возвратных ресурсов йа0 мн. руб. ' 271

Начальный объем распределенных ресурсов р0 . мн. руб. 181

Начальная прибыль мн. руб. 0

Средняя доходность активов а относительные единицы 0,37

Доля привлеченных ресурсов относительные единицы 0,61

Доля банковских резервов 92 относительные Хединицы 0,13

Доля невозвратных активов <рз относительные единицы 0,08

Инвестиционная доходность 5 относительные единицы 0,01

Постоянные затраты мн. руб. 65

Результаты моделирования показаны в таблице 7.

Таблица 7 - Моделирование кредитно-депозитной деятельности ОАО _ НОМОС-Банк за 2011 г, мн. руб._

31.12.2010 271 181 0

Январь 279 187 0,1

Февраль 287 190 03

Март 294 195 0,7

Апрель 301 200 1,1

Май 310 204 1,5

Июнь 316 209 1,9

Июль 321 212 2,1

Август 329 219 2,4

Сентябрь 334 224 2,65

Октябрь 341 228 2,82

Ноябрь 346 233 3,1

Декабрь 352 237 3,4

При гипотезе плохое управление, низкая эффективность затрат, как ожидается, приведет к росту необслуживаемых кредитов. Эта гипотеза имеет противоположный временной лаг по сравнению с гипотезой неудачи, но обе гипотезы показывают, что рост проблемных кредитов будет обратно пропорционален росту экономической эффективности.

При условии жесткой экономии, объем ресурсов, выделяемых на андеррайтинг и мониторинг кредитов, влияет как на качество кредитов, так и на рост экономической эффективности. Критическим является решение банка о компромиссе между краткосрочными эксплуатационными расходами и возможными проблемами в будущем с возвратом кредита. Банк, максимизируя догосрочную прибыль, может для снижения затрат в краткосрочной перспективе сэкономить на ресурсах, выделяемых на андеррайтинг и мониторинг кредитов, но дожен нести ответственность за возможно большие последствия с возвратом кредита и возможные затраты, связанные с этими проблемами. Таким образом, при гипотезе жесткая экономия, связь между показателями экономической эффективности и количеством необслуживаемых кредитов имеет те же последствия, что и при гипотезе плохое управление, но изменение эффективности кредитного портфеля заметно лишь в длительной перспективе.

Гипотеза моральный риск является классической задачей чрезмерных рисков, когда третья сторона несет часть рисков. В соответствии с этой гипотезой, банки с относительно низкими капиталами, реагируют на внешние воздействия (рост напряженности в стране, спад экономики, увеличение безработицы и т.д.) за счет повышения рискованности кредитного портфеля, что приводит к увеличению необслуживаемых кредитов в среднесрочной перспективе.

Следовательно, при гипотезе моральный риск ожидается снижение общего числа необслуживаемых кредитов. Хотя гипотеза морального риска не описывает отношения между экономической эффективностью и ростом проблемных кредитов, мы включили ее в рассмотрение по нескольким причинам. Во-первых, моральный риск дает альтернативное объяснение росту необслуживаемых кредитов, потому что рост затрат по кредитному портфелю может быть предвзятым, если потенциальные затраты были существенно преувеличены. Во-вторых, моральный риск может усилить эффекты от трех

других гипотез, и любая из этих гипотез может.быть первичной причиной снижения доходности возвратных активов.

Каждая из предлагаемых четырех гипотез подразумевает различные интертемпоральные отношения в анализируемой модели. Гипотезы не являются взаимоисключающими, и любая из них может доминировать как в поведении отдельного коммерческого банка, так и в поведении подмножества банков. В работе предпринята попытка эмпирического анализа с целью ранжирования этих гипотез по относительной важности для банковского сектора в целом. Для удобства все гипотезы описаны'в условиях роста проблемных кредитов, так как подобные условия являются наиболее критическими для банковского сектора.

Например, невезение может постигнуть банк с плохим менеджментом, что заметно усугубит последствия, описанные по каждой из гипотез. Любые потери капитала в результате невезения, плохого управления, и жесткой экономии может заставить банк особо остро реагировать на моральный риск и предпринимать меры по минимизации рисков, например, существенно увеличивать процент по кредитам. Аналогичным образом, банки могут реагировать на моральные риски снижая затраты по кредитам и переходить в ситуацию жесткой экономии.

В заключении сформулированы основные выводы, обобщения и предложения, вытекающие из логики и результатов исследования.

По теме диссертационного исследования опубликованы следующие работы:

Статьи в периодических научных изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ:

1 .Иванов H.A. Систематизация параметров математической модели оценки банковской деятельности // Образование. Наука. Инновации: Южное измерение, 2009. - № 3-4. - С. 67-69. - 0,3 пл.

2. Иванов H.A. Разработка математической модели кредитно-депозитной политики коммерческого банка // TERRA EKONOMICUS (Экономический вестник Ростовского государственного университета). - Ростов-на-Дону, 2010.

- Том 8. - №2. - часть 2. - С. 103-109. - 0,5 п.л.

3. Иванов H.A. Анализ процессов самоорганизации банковской системы // Образование. Наука. Инновации: Южное измереиие, 2011. - № 2(17). - С. 171177. - 0,6 п.л.

Статьи в периодических изданиях, материалах научных конференций и сборниках научных трудов:

4. Иванов H.A. О проблеме формирования банками кредитно-депозитной политики // Инновационные технологии в экономике и управлении. - Таганрог, 2009. - №8(9). - С. 129-140. - 0,75 п.л.

5. Иванов H.A. Принципы формирования и размещения банковских ресурсов // Инновационные технологии в экономике и управлении. Ч Таганрог, 2011. - №12(13). - С. 66-73. - 0,75 п.л.

6. Иванов H.A. Динамическая модель кредитного учреждения с учетом системы налогообложения в РФ // Российский экономический интернет-журнал [Электронный ресурс]: Интернет-журнал АТиСО / Акад. труда и социал. отношений - Электрон, журн. - М.: АТиСО, 2012. - № гос. регистрации 0420600008. - Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетArticles/2012/Ivanov.pdf, свободный - Загл. с экрана. - 0,45 пл.

7. Иванов H.A. Прогноз и оценка экономической эффективности кредитного портфеля банка // Российский экономический интернет-журнал [Электронный ресурс]: Интернет-журнал АТиСО / Акад. труда и социал. отношений - Электрон, журн. - М.: АТиСО, 2012. - № гос. регистрации 0420600008. - Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетArticles/2012/lvanovl.pdf, свободный - Загл. с экрана. - 0,7 п.л.

Подписано к печати 24.04.2012г. Формат 60x84/16. Бумага офсетная. Офсетная печать. Усл. печ.л. Ч 1,5. Тираж 100 экз. Заказ № уУ^

Издательство Технологического института

Южного федерального университета ГСП 17А, Таганрог, 28, Некрасовский, 44 Типография Технологического института Южного федерального университета ГСП 17А, Таганрог, 28, Энгельса, 1

Похожие диссертации