Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Экономико-математическая интеллектуальная система поддержки принятия решений на уровне отделения сберегательного банка России

ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Анализ литературных и нормативно-методических материалов свидетельствуют об отсутствии методических разработок, содержащих рекомендации по управлению финансовой деятельностью отделений сберегательного банка с учетом требований экономической среды, а также требований нормативных документов, регулирующих банковскую деятельность. В связи с этим возникает необходимость дальнейших разработок в области… Читать ещё >

Экономико-математическая интеллектуальная система поддержки принятия решений на уровне отделения сберегательного банка России (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Глава 1. Исследование проблемы совершенствования финансово-экономической деятельности сберегательного банка России и его филиалов
    • 1. 1. Специфика деятельности и задачи принятия управленческих решений в структурных элементах Сберегательного банка
    • 1. 2. Обзор экономико-математических методов, моделей и систем анализа деятельности фииансово-кредитных учреждений
    • 1. 3. Выводы
  • Глава 2. Методика создания и использования интеллектуальной системы поддержки решений при управлении финансовой деятельностью отделения Сберегательного банка
    • 2. 1. Структура системы управления финансовой деятельностью отделения Сберегательного банка
    • 2. 2. Системный анализ финансовой деятельности отделения Сберегательного банка как объекта управления
    • 2. 3. Методика создания и использования сигнатурной модели финансовой деятельности ОСБ
    • 2. 4. Выводы
  • Глава 3. Использование экономико-математической интеллектуальной системы для решения оперативных задач управления деятельностью филиалов отделения Сберегательного банка
    • 3. 1. Анализ эффективности планирования заданий филиалам отделения Сбербанка России
    • 3. 2. Оценка эффективности работы филиалов отделения
    • 3. 3. Влияние факторов местоположения филиала на показатели его деятельности
    • 3. 4. Основные результаты внедрения экономико-математической интеллектуальной системы в деятельность Тульского городского отделения № 5 Сбербанка России
    • 3. 5. Выводы

Актуальность работы. Банки относятся к числу наиболее быстро и эффективно развивающихся новых рыночных структур в экономике России. Одной их причин, обуславливающих сокращение числа банков, является естественный процесс концентрации капитала: тенденция увеличения числа более крупных банков, поглощающих мелкие и средние, становится все более выраженной на фоне сокращения их общего количества. Крупные банки являются системообразующими и составляют основу российской банковской системы.

Даже самые крупные в настоящее время российские банки по размеру своих активов на международной арене выглядят небольшими. Исключение составляет лишь Сбербанк РФ, который значительно опередил остальные российские банки и по комплексу показателей вошел во вторую сотню мирового банковского рейтинга. Фактором, выделяющим его среди других банков, является специализация на сберегательном деле, которое имеет глубокие корни в российской истории, и в настоящее время Сбербанк РФ занимает ключевые позиции в этой нише.

Жесткий кризис банковской системы России привел к осознанию необходимости совершенствования управления финансовой деятельностью на всех уровнях иерархической структуры крупных банков, их филиалов, отделений. В настоящее время степень надежности банка и его структуры обусловлена не его размером и суммой валюты баланса, а качеством управления активами и пассивами, ликвидностью, рисками, требующими высокого профессионализма менеджеров подразделений всех уровней. Повышение эффективности управления банковской деятельностью требует разработки и внедрения в практику современных информационных технологий, математических моделей и методов, составляющих основу систем поддержки управленческих решений. Важная роль в этом отводится разработке моделей, удобных для принятия решений.

Сегодня разработаны и внедрены в практику несколько методов проведения анализа финансового состояния кредитных организаций. Разработаны и программные продукты, обеспечивающие их применение, каждый из них имеет свои достоинства и недостатки.

Используя эти средства, можно провести достаточно подробный анализ финансового состояния и помочь менеджеру ответить на вопрос, каково финансовое состояние управляемой структурной единицы. Однако, существует другой не менее важный вопрос: что делать, чтобы изменить состояние к лучшему? Ответить на этот вопрос значительно сложнее. Это объясняется необходимостью учета специфики деятельности каждого структурного элемента управляемой организационно-экономической системы при формировании стратегических и тактических решений.

Общепринятым направлением повышения эффективности управленческих решений стало создание и использование аналитических и экспертных систем, способствующих более детальной их подготовке и анализу с применением заранее разработанных рекомендаций высококвалифицированных специалистов.

Обзор отечественной, зарубежной литературы и методических рекомендаций показал, что технология анализа финансового состояния кредитных организаций проработана достаточно полно. Значительно реже встречаются работы, посвященные технологии использования результатов анализа в управлении финансовой деятельностью. Кроме того, большинство исследований ориентировано на анализ деятельности банков в целом, и значительно меньше внимания уделено учету специфики деятельности его нижних уровней (отделений, филиальных сетей).

В то же время известно, что активами банка могут управлять и верхние, и н нижние уровни, а пассивами — только нижние. Следовательно, внедрение аналитических систем, математических методов и моделей в управление нижними уровнями не менее, а может быть и более актуально. Если учесть специфику Сбербанка, объединяющего огромное число территориальных банков, отделений и филиальных сетей по всей России, то актуальность разработки и внедрения методических, программных и организационных методов и средств, повышающих эффективность их функционирования, становится особенно очевидной.

В связи с этим возникла идея на основе известных и апробированных методов оценки финансового состояния элемента банковской структуры создать сигнатурную ситуационную модель и на ее основе автоматизировать процедуру определения целесообразных стратегий управления финансовым состоянием отделения сберегательного банка и его филиальной сетью путем включения в контур управления интеллектуальной системы поддержки управленческих решений. Причем эта система должна в полной мере учитывать особенности финансовой деятельности отделения Сберегательного банка РФ.

В данной диссертационной работе исследуются возможность и пути разработки и внедрения в управление финансовой деятельностью отделения Сбербанка и его филиальной сети искусственной интеллектуальной системы, обеспечивающей динамическое отслеживание и анализ ситуаций, а также формирование обоснованных рекомендаций для стратегических и тактических управленческих решений.

Отделение, являясь важнейшим элементом СБ РФ, имеющего развитую сложную иерархическую структуру, в свою очередь, должно рассматриваться как сложная система. Сложность подтверждается наличием многочисленных тесных связей через филиальную сеть с населением и элементами инфраструктуры региона, явно выраженным влиянием его экономического состояния, характеризующегося множеством динамически изменяющихся параметров, имеющих случайный характер, которые должны оперативно учитываться при формировании стратегии и тактики управления финансовой деятельностью отделения. Помимо этого, отделение должно реагировать на управляющие воздействия от вышестоящих в иерархии элементов (территориального банка и главного офиса). Находясь под влиянием вышеизложенных факторов, структурным подразделениям приходится выполнять сложную аналитическую работу, направленную на повышение эффективности работы подчиненной филиальной сети, которую невозможно выполнить без использования аналитических систем поддержки управленческих решений, без применения математических моделей и экспертных систем.

Проблемы управления финансовой деятельностью кредитной организации нашли отражение в трудах отечественных и зарубежных ученых: А. В. Антонова, А. Б. Поманского, В. М. Усоскина, Н. Е. Егоровой, A.M. Смулова, Е. Б. Ширинской, К. А. Багриновского, В. В. Радченко, Ю. А. Бабичевой, П. Роуза, Э. Роде, Дж. Ф. Синки, Е. Альтмана, Э. Д. Доллана, К. Сили, Н. Мерфи, М. Рубинштейна и др. В работах названных авторов рассмотрены общие концептуальные подходы к проблемам управления банковскими ресурсами, снижения риска, оценки эффективности управления.

Несмотря на наличие большого числа исследований по банковской тематике, в целом проблема управления финансовыми ресурсами остается нерешеннойощущается недостаток конкретных организационно-методических разработок, ориентированных на реальные условия банковской деятельности.

Анализ литературных и нормативно-методических материалов свидетельствуют об отсутствии методических разработок, содержащих рекомендации по управлению финансовой деятельностью отделений сберегательного банка с учетом требований экономической среды, а также требований нормативных документов, регулирующих банковскую деятельность. В связи с этим возникает необходимость дальнейших разработок в области управления кредитно-инвестиционной деятельностью отделения сберегательного банка (ОСБ). Актуальность указанных проблем, наличие большого числа нерешенных вопросов по данной проблематике позволили определить тему, характер и основные направления диссертационной работы.

Проведенный анализ позволяет сформулировать главную задачу сберегательных банков на современном этапе становления рыночных отношений. Она состоит в том, что на базе сложившейся системы комплексного обслуживания населения и юридических лиц и аккумуляции сбережений необходимо сформировать эффективную программу инвестиционных вложений в важнейшие отрасли промышленности с учетом требований государственных социально-экономических программ стабилизации и подъема экономики.

В периодической литературе широко представлен новый класс информационных технологий — систем поддержки принятия решений (decision support/making). Новый класс программных средств называют on-line Analytical Processing (OLAP), что отражает целесообразность включения их в контур управления в помощь лицу, принимающему решение (ЛПР), и использования в режиме реального времени. Общепринято считать, что компьютерная система поддержки принятия решений должна не только облегчить выбор оптимального решения, но и способствовать его реализации.

Однако разработка программно-методических средств автоматизации процедур принятия управленческих решений отстает от темпа разработки информационных систем. Созданные и внедренные в практику управления информационные системы снабжают руководителей огромным объемом учетно-статистической информации. Поэтому эффективное использование ее в процедурах анализа и принятия решений стало актуальной задачей, решение которой способствует комплексной автоматизации процесса управления. Эффективно управлять сегодня можно только с помощью оперативно действующего аналитического аппарата, благодаря которому обеспечивается замкнутый цикл подготовки аналитических материалов: от процедуры определения показателей, сбора информации, ее классификации и автоматизированной обработки до ее анализа и разработки практических рекомендаций.

В цепочке процедур сбора данных, их анализа, принятия решений в настоящее время в достаточной степени автоматизированы только процедуры сбора данных благодаря внедрению хорошо разработанных и автоматизированных СУБД. На их основе разработано множество информационно-поисковых систем.

В настоящее время созданы предпосылки для следующего этапа автоматизации, связанного с разработкой и внедрением в управленческую деятельность информационно-аналитических систем, с созданием баз знаний и экспертных систем. Их повсеместное внедрение является предметом пристального внимания многих специалистов по управлению. Сегодня уже недостаточно разработать только базу данных. Требуется применить и автоматизировать процедуры эффективного использования информации для формирования управленческих решений. Для этого идет интенсивная разработка баз знаний, экспертных систем и систем поддержки принятия управленческих решений.

На российском рынке уже появились программные средства систем автоматизированной разработки баз знаний, оболочек экспертных систем, программных средств, ориентированных на автоматизацию финансового анализа. Внедрение систем такого типа обеспечивает реализацию принципа комплексности автоматизации управления и объясняется повышением требований к качеству управленческих решений при постоянном сокращении времени на их анализ и подготовку. В гл. 1 приведен краткий обзор технологий их создания и использования.

Общепринятым направлением повышения эффективности управленческих решений стало создание и использование аналитических и экспертных систем, способствующих более детальной подготовке с применением заранее разработанных рекомендаций высококвалифицированных специалистов.

Большой вклад в разработку информационно-аналитических систем внесли работы Д. А. Поспелова, В. М. Глушкова, Ф. И. Перегудова, Ю. И. Клыкова, Н. К. Моисеевой, Н. Н. Моисеева, А. В. Петрова, В. П. Белова, С. Н. Селеткова, С. А. Айвазяна, Ю. Г. Федулова и др.

Из анализа существующих автоматизированных систем управления банковской деятельностью следует, что их информационное обеспечение позволяет получить всю необходимую учетно-статистическую информацию. Однако для оперативного процесса управления необходимо создание и внедрение аналитических систем поддержки принятия управленческих решений. Это позволит перейти к комплексному решению проблем развития объекта управления.

Идея работы. С использованием известных и апробированных методов оценки финансового состояния ОСБ как элемента банковской структуры создать сигнатурную ситуационную модель и на ее основе автоматизировать процедуру определения целесообразных стратегий управления финансовым состоянием отделения Сберегательного банка и его филиальной сетью путем включения в контур управления интеллектуальной системы поддержки управленческих решений.

Цель работы. Повышение эффективности функционирования отделения Сберегательного банка путем создания системы поддержки принятия управленческих решений, включенной в контур управления, с использованием современных экономико-математических методов, методов ситуационного анализа и управления.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

— исследовать экономические характеристики, функции и цели процесса управления ресурсами, а также внешние факторы, учитываемые при принятии решения;

— систематизировать основные методы и модели, используемые в управлении финансовыми ресурсами ОСБ;

— провести классификацию информационных технологий, применяемых в системах поддержки управленческих решений;

— учесть нормативные ограничения в банковской деятельности для построения модели управления, максимально приближенной к реальным правовым условиям функционирования ОСБ;

— определить систему показателей эффективности финансовой деятельности ОСБ, обеспечивающую применение современных методик анализа, и определить их весовые коэффициенты;

— разработать сигнатурную модель деятельности ОСБ и методику ее использования для формирования стратегических решений и построения искусственной интеллектуальной системы, включенной в контур управления и функционирующей в режиме реального времени;

— разработать методические рекомендации по определению и анализу рейтинга филиалов ОСБ;

— исследовать факторы, влияющие на эффективность деятельности филиалов ОСБ, и разработать методику оптимизации филиальной сети;

Объектами исследования являются финансовая деятельность отделения Сберегательного банка РФ, методы и средства ее оценки и управления с целью повышения эффективности использования финансовых инструментов.

Предмет исследования — математические и организационно-экономические методы, программные средства построения системы под держки целесообразных и обоснованных управленческих решений и применение методов искусственного интеллекта, методов анализа финансовой деятельности кредитных организаций.

Теоретической и методологической основой стали труды отечественных и зарубежных ученых, научно-техническая литература и зарубежные публикации, затрагивающие вопросы управления ресурсами банка, а также нормативные материалы ЦБ РФ и рекомендации Базельского Комитета по банковскому надзору.

Методика исследования базируется на основных положениях теории банковского дела, принципах системного подхода, теории оптимизации, основных понятиях рыночного равновесия и методологии построения имитационных моделей, методах построения искусственных интеллектуальных систем, ситуационного управления сложными системами, на идеях теории ситуационного анализа и управления.

Научная, новизна заключается в следующем:

— проведен системный анализ организационно-экономической и финансовой деятельности отделения Сберегательного банка и обоснована целесообразность создания искусственной интеллектуальной системы и включения ее в контур управления, определены цели, функции, режимы работы;

— с позиций системного подхода выполнен факторный и параметрический анализ и разработана модель отделения как «черного ящика», обосновано множество входных параметров, наблюдаемых и анализируемых при формировании целесообразных стратегий управления финансовым состоянием, выходных параметров, параметров окружающей среды и выходных характеристик, отражающих эффективность финансовой деятельности отделения, качество активов, структуру пассивов, ликвидность, доходность и прибыльность финансовой деятельности отделения Сберегательного банка РФ;

— проведен анализ методик оценки финансовой деятельности, экономических, математических и организационных моделей и методов повышения ее эффективности и обоснована целесообразность разработки и использования сигнатурной модели при формировании стратегии и тактики управления;

— разработана методика построения и использования сигнатурной модели в ситуационном анализе, показана целесообразность перехода к описанию ситуаций как совокупности тенденций выходных параметров;

— обосновано разделение множества возможных тенденций изменения выходных характеристик финансовой деятельности отделения на позитивные и негативные, осуществлена экспертная оценка весовых коэффициентов, их важности, разработаны принципы анализа ранговых показателей полного множества возможных ситуаций и определения на основе сигнатурной модели целесообразных управленческих действий, обеспечивающих переход к ситуациям с наивысшим рангом;

— разработана технология анализа альтернатив и принятия обоснованных целесообразных решений на основе сценариев типа «если ., то .», создаваемых искусственной интеллектуальной системой;

— в связи с высокой трудоемкостью деятельности экспертов при взвешивании целей управления позитивных и негативных тенденций применен оригинапьный метод анализа противоречивости экспертных оценок в процедурах ранжирования и снижения их трудоемкости, доказано, что при сравнении трех объектов (свойств, альтернатив и т. п.) из девяти возможных вариантов суждений только в двух случаях требуется мнение эксперта, а в остальных семи — суждения могут быть получены логически;

— для эффективного управления филиальной сетью разработана методика определения рейтинга филиала с учетом обслуживания юридических и физических лиц;

— с целью повышения обоснованности плановых заданий филиалам и принятия решений по развитию филиальной сети проведен анализ факторов, влияющих на эффективность работы, с применением метода DEA (Data Envelopment Analysis), распространенного в зарубежной практике.

Практическая значимость заключается в разработке программно-методического комплекса, обеспеченного удобным интерфейсом для создания искусственной интеллектуальной системы для отделений Сберегательного банка и формирования с ее помощью сценариев целесообразного управления в соответствии со сложившейся ситуацией. Применение результатов работы направлено на повышение обоснованности стратегических и тактических управленческих решений, а также на сокращение сроков на их подготовку и реализацию.

Внедрение и апробация результатов исследования. В соответствии с предложенным подходом к созданию искусственной интеллектуальной системы были проведены исследования в области технологий сбора и обработки информации, обоснования множества показателей для оценки состояния объекта, создания моделей и методов управления, обеспечивающих обоснованность управленческих решений в Тульском городском отделении Тульского банка СБ РФ.

Результаты исследований использованы для разработки методических рекомендаций по проведению ситуационного анализа и созданию системы поддержки принятия управленческих решений.

Основные положения диссертационной работы докладывались на научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава Тульского государственного университета, Российском научном симпозиуме «Системы и проблемы математического моделирования социально-экономических процессов (Сочи, 1999 г.), Всероссийской конференции «Банковские менеджмент, технологии и информационные системы» (Тула, 2000 г.), Международной научно-методической конференции «Состояние и перспективы финансовой кредитной системы региона» (Тула, 1999 г.), Всероссийской научно-производственной конференции «Проблемы экономики и организации производственных систем» (Новочеркасск, 1998 г.), Международной научно-технической конференции «Моделирование и исследование сложных систем» (Москва, 1998 г.), Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы экономики и организации производственных и социальных систем» (Новочеркасск, 1998 г.), Международной научно-практической конференции «Стратегия российских предприятий в современной экономике» (Ярославль, 1999 г.).

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликованы 10 работ и одна монография.

Структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, изложенных на 169 страницах основного машинописного текста, содержит 42 рисунка, 20 таблиц, список литературы из 116 наименований и 8 приложений.

3.5. Выводы.

1. Сформулирована задача интегральной оценки качества планирования деятельности филиалов.

2. Для оценки качества планирования предложено использовать метод DEA, приводящий к задаче линейного программирования. Опыт применения метода в Тульском городском отделении Сбербанка России показал повышение качества планирования, что подтверждает целесообразность его дальнейшего распространения.

3. Исследована связь между показателями деятельности филиала и его местоположением. Предложена модель, связывающая показатели деятельности и факторы местоположения. Проведённые исследования показали, что степень влияния факторов является достаточно высокой. При этом существенными факторами являются инфраструктура, структура жилого массива и наличие промышленных предприятий. Такие факторы места, как наличие близких филиалов и наличие транспортных узлов, существенного влияния на деятельность филиала не оказывают.

4. Исследована связь между местоположением филиала, а также количеством и структурой вкладов в нём. Исследования подтвердили наличие существенной связи. Выявлено, что к наиболее значимым факторами относятся инфраструктура микрорайона и структура жилого массива.

5. Разработаны и внедрены в практику управления филиальной сетью отделения методики определения ежеквартального и оперативного рейтингов для всех филиалов, а также с разделением на филиалы по обслуживанию физических лиц и филиалы по обслуживанию юридических лиц.

6. Разработана и внедрена в практику управления методика оценки эффективности деятельности филиалов, что позволяет выявлять нерентабельные филиалы и формировать обоснованные планы реорганизации филиальной сети.

7. Внедрение экономико-математической интеллектуальной системы в Тульском городском отделении Сбербанка России позволило изменить структуру филиальной сети отделения: в 1997 году в отделении было 12 рентабельных и 33 нерентабельных филиала, а 1999 году стало 38 рентабельных и 10 нерентабельных. Это привело к росту доходов отделения за три года в 3,8 раза и к росту прибыли на одного работника в 1,8 раза.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

1. Проведен системный анализ организационно-экономической и финансовой деятельности отделения Сберегательного банка и обоснована целесообразность создания искусственной интеллектуальной системы и включения ее в контур управления.

2. Обосновано применение системного подхода и ситуационного управления организационно-экономической и финансовой деятельностью отделения Сберегательного банка.

3. С позиций системного подхода проведен факторный и параметрический анализы и обосновано множество входных параметров, наблюдаемых и анализируемых при формировании целесообразных стратегий управления финансовым состоянием, выходных параметров, параметров окружающей среды и выходных характеристик, отражающих эффективность финансовой деятельности отделения, качество активов, структуру пассивов, ликвидность, доходность и прибыльность финансовой деятельности отделения.

4. Проведен анализ методик оценки финансовой деятельности отделения Сберегательного банка, экономических, математических и организационных моделей и методов повышения ее эффективности и обоснована целесообразность разработки и использования сигнатурной модели при формировании стратегии и тактики управления.

5. Разработана методика построения и использования сигнатурной модели в ситуационном анализе, показана целесообразность перехода к описанию ситуаций как совокупности тенденций выходных параметров, доказано, что полное множество зависит от числа выходных параметров и имеет мощность.

3 я (р — число выходных параметров и характеристик).

6. Обосновано разделение множества возможных тенденций изменения выходных характеристик финансовой деятельности отделения на позитивные и негативные, осуществлена экспертная оценка весовых коэффициентов, их важности, обоснованы принципы анализа ранговых показателей полного множества возможных ситуаций и определения на основе сигнатурной модели целесообразных управленческих действий, обеспечивающих переход к ситуациям с наивысшим рангом.

7. Разработана технология анализа альтернатив и принятия обоснованных целесообразных решений на основе сценариев типа «если ., то .», создаваемых искусственной интеллектуальной системой.

8. В связи с высокой трудоемкостью деятельности экспертов при взвешивании целей управления позитивных и негативных тенденций применен оригинальный метод анализа противоречивости экспертных оценок в процедурах ранжирования и снижения их трудоемкости.

9. Для эффективного управления филиальной сетью разработана методика определения рейтинга филиала с учетом обслуживания юридических и физических лиц.

10. С целью повышения обоснованности плановых заданий филиалом и принятия решений по развитию филиальной сетью проведен анализ факторов, влияющих на эффективность работы с применением метода DEA (Data Envelopment Analysis), распространенного в зарубежной практике.

11. Внедрение экономико-математической интеллектуальной системы в Тульском городском отделении Сбербанка России позволило изменить структуру филиальной сети отделения: в 1997 году в отделении было 12 рентабельных и 33 нерентабельных филиала, а 1999 году стало 38 рентабельных и 10 нерентабельных. Это привело к росту доходов отделения за три года в 3,8 раза и к росту прибыли на одного работника в 1,8 раза.

Показать весь текст

Список литературы

  1. А.В., Поманскнй А. Б. Рационирование кредитов и алгоритм эффективности распределения заемных средств // Экономика и математические методы. 1994. -Т.30. — Вып. 1. С. 130−138.
  2. К.А., Егорова Н. Е. Имитационные системы в планировании экономических объектов. М.: Наука, 1980. — 220с.
  3. К.А., Егорова Н. Е., Радченко В. В. Имитационные модели в народнохозяйственном планировании. -М.: Экономика, 1980. 250с.
  4. Банковский портфель. М.: Соминтэк, 1995. — Т. 1, 2, 3. — 746с.
  5. Банковское дело: Справочное пособие / Под ред. Бабичевой Ю. А. -М.: Экономика, 1994. 397с.
  6. Банковское дело / Под ред. О. И. Лаврушина М.: Банковский и биржевой научно-консультационный центр: ТОО «ЭКОС», 1992. — 428с.
  7. М.С., Гуриев Н. Н., Петров А. А., Поспелов И. Г. Механизм стимулирования экономического роста посредством восстановления сбережений населения // Экономика и математические методы. 1996. — Т.32. -Вып.З. С. 78−83.
  8. Е. Экономика упорно не желает правильно реагировать на денежные ограничения // Финансовые известия. 1996. — № 1. — С. 235.
  9. Е. Сбербанк становится желанной гаванью для клиентов других банков // Финансовые известия. 1996. — № 70. — С. 304.
  10. А. Рейтинги надежности могут вводить в заблуждение клиентов банков // Финансовые известия. 1996. — № 67. — С. 301.
  11. В. Банки: От кризиса к кризису // Куранты. 1996. — № 59. — С.127.
  12. Т. Облигации сберзайма заняли прочное место на рынке // Финансовые известия. 1996. — № 95. — С. 329.
  13. Т. На рынке облигаций сберзайма наблюдается стабильный рост доходности // Финансовые известия. 1996. — № 34. — С. 268.
  14. С. В нормальной деятельности банковской системы заинтересована вся экономика России // Финансовые известия. 1996. — № 37. -С. 271.
  15. Л.Г. Банковское право: Учебное и практическое пособие. -М.: БЕК, 1994.-348с.
  16. И. Власти обещают банкирам поддержку // Финансовые известия. 1996. — № 39. — С. 273.
  17. И. Кризис бросил частных вкладчиков в объятия Сбербанка // Финансовые известия. 1995. — № 99. — С. 228.
  18. Илларионов А. Подавление инфляции остается залогом успеха реформ
  19. Финансовые известия. 1996. — № 44. — С. 278.
  20. В. Конкуренция между банками достигает апогея // Финансовые известия. 1996. — № 48. — С. 282.
  21. В. Каждый чиновник Минфина потенциальный банкир // Финансовые известия. — 1996. — № 7. — С. 241.
  22. В. В наступившем году Сбербанк попытается войти в сотню самых крупных банков мира // Финансовые известия. 1996. — № 5. — С. 239.
  23. Ь 22. Крейнина М. Н. Анализ финансового состояния и инвестиционнойпривлекательности акционерных обществ в промышленности, строительстве и торговле. М.: АО «ДИС" — «МВ-Центр», 1994. — 256с.
  24. И.В. Моделирование процессов управления рыночными структурами в условиях переходного периода (на примере коммерческих банков): Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. эконом, наук. М.: ЦЭМИ РАН, 1994. — 20с.
  25. Кредиты, инвестиции. М.: АНХ при Правительстве Российской Федерации. СП «Мосвест», 1994. — 54с.
  26. В., Окуньков Ю. Банкиры ожидают усиления штормовых ветров, способных потрясти финансовый рынок // Финансовые известия. 1996.- № 8. С. 242.
  27. В., Рудько Б., Сарвилина О. Насколько надежен рейтинг надежности банков // Известия. 1996. — № 103. — С.8−9.
  28. Л.И. Экономико-математический словарь: Словарь современной экономической науки. М.: ABF, 1996. — 701с.
  29. Л. Капитал требует изменить политику властей // Финансовые известия. 1995. — № 102. — С. 231.
  30. Л. Национальный капитал ждет от власти компромиссов // Финансовые известия. 1996. — № 65. — С. 299.
  31. Л. Политика правительства убивает экономику и банки // Финансовые известия. 1996. — № 70. — С. 304.
  32. Л. Экономика выносит вотум недоверия политике // Финансовые известия. 1996. — № 58. — С. 292.
  33. Л. Государство разоряет банковскую систему // Финансовые известия. 1996. — № 62. — С. 296.
  34. П. Банковское законодательство не успевает за развитием банковской системы // Финансовые известия. 1996. — № 10. — С. 244.
  35. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов и их отбору для финансирования / Госстрой России. Минэкономики РФ, Минфинансов РФ, Госкомпром России № 7−12/47, 31.03.94 г. -М., 1994.-56с.
  36. В. Проблема восстановления сбережений станет гвоздем предвыборного периода // Финансовые известия. 1996. — № 18. — С. 252.
  37. Ю.А., Калмыков С. В. Сберегательное дело в России. М.: Изд-во КИТ, 1995. — 160с.
  38. А. Новый банковский кризис в России вполне реален // Финансовые известия. 1996. — № 100. — С. 229.
  39. В. Закон о страховании частных вкладов по-прежнему ожидает трудная судьба // Финансовые известия. 1996. — № 35. — С. 269.
  40. Э. Банки, биржи, валюта современного капитализма. М.: Прогресс, 1986. — 290с.
  41. В.Т. Банковский маркетинг. М.: Дело ЛТД, 1994. — 128с.
  42. Синки Дж.Ф., мл. Управление финансами в коммерческих банках. -М.: Catallaxy, 1994. -316с.
  43. Е. На рынке облигаций сберзайма формируется единое депозитарное пространство // Финансовые известия. 1996. — № 68. — С. 302.
  44. М. Государство пытается взять взаймы больше, чем ему могут дать // Финансовые известия. 1996. — № 47. — С. 281.
  45. М. Тверьуниверсалбанк стал лидером совсем другого рейтинга // Финансовые известия. 1996. — № 70. — С. 304.
  46. Г. Пока нет оснований считать ГКО пирамидой // Финансовые известия. 1996. -№ 17. — С. 251.
  47. Указания по организации экономической работы в учреждениях Сберегательного банка Российской Федерации от 10 ноября 1994 г. № 70-р. М. АК СБ РФ, 1995.-42с.
  48. В.М. Современный коммерческий банк. Управление и операции. М.: Юнити, 1993. — 254с.
  49. Т. На рынке облигаций сберзайма наблюдается стабильный рост доходности // Финансовые известия. 1996. — № 34. — С. 268.
  50. В.Е. Практическое руководство по финансово-экономическим расчетам. М.: «Метаинформ» и «АО Консалтбанкир», 1995. -176с.
  51. Е.Б. Операции коммерческих банков и зарубежный опыт. М.: Финансы и статистика, 1993. — 230с.
  52. Экспертная диагностика и аудит финансово-хозяйственного положения предприятия (Практическое руководство для руководителей, бухгалтеров, финансистов предприятий, аудиторов и работников банков). М.: НКЦ Перспектива, 1992. — 84с.
  53. И. Крупные банки вынуждены развивать новые виды бизнеса // Финансовые известия. 1996. — № 90. — С. 324.
  54. Oral М., Kettani О., Yelalan R. An empirical study on analyzing the productivity of bank branches // IIE Trans. 1992. — 29, «5. — P. 166−176.
  55. Altman, Edward I., G.G. Haldeman, and P. Narayanan. ZETA Analysis: A New Model to Identy by the Bankruptcy Risk of Corporations // Journal of Banking and Finance. 1977 (June). — P. 29−54.
  56. Baltensperger, Ernst. Alternative Approaches to the Theory of the Banking Firm // Journal of Monetary Economics. 1980 (January). — P. 1−37.
  57. Broaddus, Alfred. Linear Programming: A New Approach to Bank Portfolio Management // Monthly Review, Federal Reserve Bank of Richmond. 1972 (November). — P. 3−11.
  58. The technical efficiency of US banks / Randan N., Grabowski R., Aly H. Y., Pasurka C. // Econ. Lett. 1988. — 28, '2. — P. 169−175.
  59. Edgeworth, Frantic V. The Mathematical Theory of Banking // Journal of the Poval Statistical Society. 1988 (March). — P. 113−127.
  60. Fridman Halina, Edward Altman and Duen-Li Kao. Introduction Recursive Partitioning for Financial Classification: The Case of Financial Distress // Journal of
  61. Finance. 1985 (March). — P. 269−291.
  62. Kane and Burton G. Malkiel. Bank Portfolio Allocation. Deposit Variability, and the Availability Docturine // Quarterly Journal of Economics. 1965 (February). -P. 113−134.
  63. Klin, Michael A.A. Theory of the Banking Firm // Journal of Money, Credit and Banking. 1971 (May). — P. 205−218.
  64. 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.
  65. Pyle, David H. On the Theory of Financial Intermeditation // Journal of Finance. 1971 (June) — P. 734−747.
  66. Parkan C. Measuring the efficiency of service operations: an applications to bank branches // Eng. Costs and Prod. Econ. 1987. — 12, 4−4. — P. 237,242.
  67. Sealey, C.W. and Linndley S.T. Inputs, Outputs, and Theory of Production and Cost at Depository Financial Institutions // Journal of Finance. 1977 (September). — P. 1251−1266.
  68. Sealey, C.W. Deposit Rate-Setting, Risk Aversion, and the Theory of Depository Financial Intermediates // Journal of Finance. 1980 (December). — P. 1139−1154.
  69. Charnes A., Cooper W.W., Rhodes E. Measuring efficiency of decisionmaking units // Eur.J.Oper.Res. 1987. — 2, l6. — P. 428−449.
  70. Н. Е. Применение принципа экономической компенсации в задачах межуровневого согласования плановых решений // Проблемы компьютеризации процессов разработки эффективных плановых решений. М.:
  71. ЦЭМИ РАН, 1989. -С. 102−107.
  72. В.З. Оценка бизнеса. М.: Финансы и статистика, 1996. -160с.
  73. Г. Б. Риски промышленных предприятий (как их уменьшить и компенсировать) // Российский экономический журнал. 1994. — № 5−6. — С. 1620.
  74. Smulov A.M. Sberbank Bursting onto the World Banking Scene // Mag. laPassport to the new Worldlp. -1996 (July-August). P. 38−44
  75. Al-Faraj T.N., Alibi A.S., Bu-Bshait K.A. Evaluation of bank branches by means of data envelopment analysis // Int.J.Oper. and Prod.Manag. 1993. — 13, '9.1. P. 45−52.
  76. JI. Большинство российских банков обречено на медленное вымирание // Финансовые известия. 1996. — № 108. — С. 284.
  77. JI. Банкиры критикуют Белый дом и Неглинную // Финансовые известия. 1996. — № 110. — С. 310.
  78. Доллан Эдвин Дж., Кэмпбелл Колин Д., Кэмпбелл Розмари Дж. Деньги, банковское дело и денежно-кредитная политика. М.- JL: Два Три, 1991. -448с.
  79. Й., Дермин Ж. Управление активами и пассивами в банках //
  80. Пособие пользователя. Материалы семинара. М.: Изд-во Сбербанка РФ, 1996. -С. 24−27.
  81. В. Методика составления рейтинга // Деньги 1995. — № 47−48.-С. 19−20.
  82. А.А. На пороге кредитного бума // Эксперт. 1997. — № 32. -С. 23.
  83. Прогноз основных показателей социально-экономического развития России на 1997 год // Банковское дело 1997. — № 8 С. 28−31.
  84. Математика и кибернетика в экономике: Словарь-справочник. М.: Экономика, 1975. — 700с.
  85. Н.Е. Вопросы согласования плановых решений с использованием имитационных систем. М.: Наука, 1987. — 164с.
  86. B.C., Иванов В. В. Финансовый анализ банков и кредитных организаций // Аудит и финансовый анализ. 1997. — № 1. — С. 23−24
  87. Г. Основы исследования операций. Т.1. М.: Мир, 1972. -335с.
  88. Математические методы в планировании отраслей и предприятий / Под ред. И. Г. Попова. -М.: Экономика, 1981. 336с.
  89. В.А., Трошин Д. С., Трошин С. В. Контроллинг финансового состояния территориального банка Сбербанка // Известия Тульского государственного университета.: Вып. 5. Информационные системы. Тула, 1999.-С. 153−159.
  90. В.А., Буркин М. И., Трошин С. В. Информационная система для анализа банковской деятельности // Известия Тульского государственногоуниверситета: Вып. 5. Информационные системы. Тула, 1999. — С. 130−136.
  91. Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука, 1986. — 288с.
  92. А.Н., Бернпггейн JI.C., Коровин С .Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. — 272с.
  93. Р.А., Церковный А. Э., Мамедова Г. А. Управление информацией при нечеткой исходной информации. М.: Энергоатомиздат, 1991.-266с.
  94. Г., О’Доннел С. Управление: системный и ситуационный анализ управленческих функций: Пер. с анг. М.: Прогресс, 1981. — 314с.
  95. Ю.Н., Шелобаев С. Н. Оптимизация банковских процессов и принятия решений.: Монография / Под ред. Арсеньева Ю. Н. М.: Высшая школа, 1999. — 609с.
  96. Финансовый менеджмент: теория и практика.: Учебник. // Под ред. Стояновой Е. С. М.: Перспектива, 1998. — 656с.
  97. Ю.Н. Ситуационное управление большими системами. М.: Энергия, 1974. — 135с.
  98. Н.Е., Смулов A.M. Математические методы финансового анализа банковской деятельности (на примере крупного сберегательного банка) // Аудит и финансовый анализ. 1997. — № 1. — С. 15.
  99. Drake L., Howcroft В. Relative efficiency in the branch network of UK bank: an empirical study // Omega. 1994. — 22, 4. — P. 83−90.
  100. Анализ эффективности финансовых институтов / А. Триф, О. Уткин, В. Кривоножко, Р. Сеньков, А. Антонов // Банковские технологии. 1999. — № 5−6.-С. 27−33.
  101. Общая теория статистики: статистическая методология в изучении коммерческой деятельности / Под ред. А. А. Спирина, О. Э. Башиной. М.: Финансы и статистика, 1994. — 296с.
  102. Годовой отчет Сбербанка России за 1998 год. Официальное издание. -М., 1999.-48с.
  103. Годовой отчет Тульского банка Сбербанка России за 1999 год.
  104. Официальное издание. Тула, 2000. — 40с.
  105. Годовой отчет Тульского городского отделения № 5 Сбербанка России за 1999 год. Тула, 2000. — 38с.
  106. Федеральный закон от 26.03.1998 N 42-ФЗ (ред. от 29.12.1998) «О Федеральном бюджете на 1998 год» (принят ГД ФС РФ 04.03.1998) // Российская газета. 1998. — № 61. — С. 4−8.
  107. Закон Тульской области ог 14.01.1999 N 111-ЗТО (ред. от 08.07.1999) «Об областном бюджете на 1999 год» (принят ТОД 14.01.1999) // Тульские известия. 1999. — № 21−22. — С. 2−6
  108. Структура системы поддержки управленческих решений в банковском менеджменте / В. А. Фатуев, Б. Н. Горюхин, Э. Г. Годынский, С. В. Трошин // Банковский менеджмент, технологии и информационные системы: Тезисы докладов. Тула, 2000. — С. 53−55
  109. Перечень групп показателей:
  110. Показатели объема привлеченных средств.
  111. Показатели рейтинговой оценки ТБ.
  112. Показатели объема доходов.
  113. Показатели объема расходов.
  114. Показатели оборотов по всем операциям.
  115. Показатели качества структуры активов.
  116. Показатели качества структуры пассивов.8. Показатели ликвидности. ц^ 9. Показатели эффективности деятельности.
  117. Финансовые коэффициенты. 11. Параметры внешней среды.
  118. Матрицы групп показателей.
Заполнить форму текущей работой