3. Научная новизна предложенной модели внутрибанковского ценообразования и актуальность кандидатской диссертации.137.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ.139.
ПРАКТИЧЕСКИЕ ПРИЛОЖЕНИЯ.143.
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. ПАРАМЕТРЫ УПРАВЛЕНИЯ ДЛЯ РАСЧЁТА СТАВОК ПРИВЛЕЧЕНИЯ И РАЗМЕЩЕНИЯ НА МЕСЯЦ (ФАЙЛ «ПРИЛОЖЕНИЯМОДЕЛ b. XLS).143.
ПРИЛОЖЕНИЕ 2. РАСЧЁТ СТАВОК ПРИВЛЕЧЕНИЯ И РАЗМЕЩЕНИЯ ДЛЯ РУБЛЁВЫХ И ВАЛЮТНЫХ РЕСУРСОВ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ АКТИВНЫХ ОПЕРАЦИЙ. (ФАЙЛ «ПРИЛОЖЕНИЯМОД ЕЛ b. XLS).144.
ПРИЛОЖЕНИЕ 3. РАСЧЁТ СТАВОК ПРИВЛЕЧЕНИЯ И РАЗМЕЩЕНИЯ ДЛЯ РУБЛЁВЫХ И ВАЛЮТНЫХ РЕСУРСОВ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ПАССИВНЫХ ОПЕРАЦИЙ. (ФАЙЛ «ПРИЛОЖЕНИЯМ ОДЕЛ b. XLS).145.
ПРИЛОЖЕНИЕ 4. ОПЕРАЦИОННАЯ ПРИБЫЛЬ БАНКА. (ФАЙЛ «ПРИЛОЖЕНИЯМОДЕЛЬ.ХЬ5). 146.
ПРИЛОЖЕНИЕ 5. ОПЕРАЦИОННАЯ ПРИБЫЛЬ ТОЧЕК ПРОДАЖ БАНКА (ФИЛИАЛОВ). (ФАЙЛ «ПРИЛОЖЕНИЯМОДЕЛ b. XLS).143.
ПРИЛОЖЕНИЕ 6 (А, Б, В, ГЛ). ОПЕРАЦИОННАЯ ПРИБЫЛЬ ТОЧКИ ПРОДАЖ (В СООТВЕТСТВИИ С МОДЕЛИРУЕМЫМИ ТРАНСФЕРТНЫМИ ЦЕНАМИ). (ФАЙЛ «ПРИЛОЖЕНИЯМОДЕЛЬ.ХЬ8).148.
ПРИЛОЖЕНИЕ 7. СТРУКТУРА ПРИВЛЕЧЁННЫХ И РАЗМЕЩЁННЫХ РЕСУРСОВ БАНКА ПО ВИДУ СРЕДСТВ. (ФАЙЛ «ПРИЛОЖЕНИЯМОДЕЛb.XLS).153 ПРИЛОЖЕНИЕ 8. СХЕМА ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ БИЗНЕС-ПОДРАЗДЕЛЕНИЙ БАНКА И КАЗНАЧЕЙСТВА В МОДЕЛИ ВНУТРИБАНКОВСКОГО ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ.154.
Цель моей работы — исследование существующих на сегодняшний день экономико-математических моделей, описывающих банковскую деятельность и построение математической модели, позволяющей планировать функционирование крупного многофилиального коммерческого банка на перспективу. В настоящее время в связи со стабилизацией российской экономики и постепенной реструктуризацией банковской системы математическое моделирование финансовых показателей банка приобретает особую значимость и актуальность, а научные исследования в данной области являются достаточно важным и перспективным направлением экономической науки.
Банки относятся к числу наиболее быстро и эффективно развивающихся новых рыночных структур в экономике России переходного периода. Крупные банки являются системообразующими, так как они представляют собой краеугольные камни формирующейся российской банковской системы. Это, как правило, наиболее надежные банки, отношение к которым со стороны государства и общества можно выразить формулой: «слишком большой, чтобы лопнуть» [1].
Таким образом, будущее принадлежит наиболее крупным банковским структурам, у которых больше шансов на выживание и шире перспективы для утверждения на российском и мировом финансовых рынках. Именно такие банки более предпочтительны в качестве объекта изучения основных закономерностей российского банковского сектора экономики в условиях переходного периода.
В центре исследования кандидатской диссертации находятся кредитно-шшестициониая и депозитно-аккумулятивная политика банка, под которой понимается совокупность банковских операций, рассматриваемых на определенную перспективу и обеспечивающих банку достижение намеченных целей.
Проведенный анализ позволяет сформулировать миссию крупных банков на современном этапе становления рыночных отношений. Она состоит в том, чтобы на базе сложившейся системы комплексного обслуживания населения и юридических лиц и аккумуляции сбережений сформировать эффективную программу инвестиционных вложений в важнейшие отрасли промышленности с учетом требований государственных социально-экономических программ стабилизации и подъема экономики. Реализация поставленных целей невозможна как без привлечения современного экономико-математического аппарата, так и без формирования собственной системы планирования финансовых потоков на перспективу.
Постоянное изменение внешних условий, в которых осуществляет деятельность коммерческий банк, требует соответствующей реакции — глубокого анализа финансовой и макроэкономической политики, изыскания новых способов создания новых технологий управления банковскими продуктами. С одной стороны, постоянное изменение рыночных условий требует разработки новых инструментальных методов, позволяющих оперативно решать возникающие проблемы. С другой стороны, банк постоянно должен разрабатывать новые банковские продукты, тем самым диверсифицируя риски, связанные с недонолучением запланированного дохода. В этой связи банковский менеджмент как система отношений представляет собой взаимосвязь финансово-экономических, структурно-функциональных и функционально-технологических параметров.
Многофилиальный коммерческий банк представляет собой универсальную многоуровневую систему, эффективность работы точек продаж которой напрямую зависит от управленческих решений головного офиса. Оптимальное распределение структуры продаваемых банковских продуктов в разрезе бизнес-подразделений в зависимости от спроса в каждой розничной точке — есть наиболее эффективный и успешный метод банковского менеджмента. Наиболее успешной формой управления банковскими активами и пассивами является система трансфертного ценообразования.
В настоящей работе с использованием методов математического моделирования произведена постановка задачи применения системы трансфертного ценообразования в реальной практике. Однако построение частных моделей отдельно для пассивных и отдельно для активных операций банка не даёт той эффективной базы, которая необходима для всесторонней оценки бизнеса. Только построение интегрированной математической модели распределения активов и пассивов в разрезе точек продаж даст наглядный результат для анализа и для объективного принятия управленческих решений.
Основными проблемами при решении задачи постановки математических моделей управления структурой пассивов и активов банка является многоуровневость. При постановке модели необходимо учитывать три параметра: сам банковский продукт, точку продажи продуктов и время, необходимое для планирования деятельности коммерческого банка на перспективу.
Построение трёхмерной задачи — достаточно сложная задача. Одним из самых простых способов решения проблемы является разложение модели управления активами и пассивами банка на ряд простых двухпараметрических моделей, для которых уже разработаны достаточно эффективные методы решений. Идея построения простой модели строится на моделировании деятельности отдельно взятой точки продаж (филиала банка или front-office). Здесь закладывается только два параметрабанковский продукт (в разрезе активов и пассивов) и время (для планирования деятельности подразделения банка на перспективу). В результате для каждой точки продаж можно рассчитать эффективность работы по продвижения конкретного банковского продукта в разрезе активов и пассивов. Система трансфертных цен необходима здесь для разделения процентной маржи банка между отделениями, привлекающими и размещающими ресурсы. Иными словами, происходит постоянная купля-продажа ресурсов между подразделениями и Казначейством банка. Основные принципы здесь — это принцип обязательной продажи Казначейству по трансфертным ценам всех без исключения ресурсов, привлечённой любой точкой продаж и принцип обязательной покупки точкой продаж ресурсов у Казначейства, но трансфертным ценам для их перепродажи клиентам банка. Ресурсы покупаются и продаются одной срочности в одинаковый момент времени по одинаковой ставке для всех бизнес-подразделений. При этом необходимо принять в рассмотрение тот факт, что front-office (точки продаж) могут самостоятельно определять внешние процентные ставки, но активным и пассивным банковским продуктам на основе трансфертных цен. [25].
Таким образом, математическое моделирование банковского бизнеса в разрезе активов и пассивов позволит объективно перераспределять инвестиции банка в более рентабельные и перспективные виды банковских продуктов, а планирование деятельности банка в динамике позволит выявить тенденции спроса и сформировать предложения ему отвечающие.
Заключение
.
1. Особенности предложенной модели и научная новизна.
Данную имитационную динамическую модель можно рассматривать как новый экономико-математический инструментарий, предназначенный для планирования деятельности банка и выбора наиболее эффективных стратегий его развития. К числу основных элементов новизны данной разработки относятся следующие:
1. Задача исследования состоит в определении 4 основных «индикативных» ставок:
• Ставка размещения в рублях,.
• Ставка размещения в валюте,.
• Ставка привлечения в рублях,.
• Ставка привлечения в валюте.
Задача состоит в том, чтобы найти такой набор этих ставок, при которых кредитная организация может выполнить свою миссию (достичь запланированного уровня процентного дохода) и обеспечить рентабельность своих структурных подразделений.
2. Динамика развития коммерческого банка рассматривается на заданную перспективу времени. Предполагается, что модель используется для ежемесячного пересмотра ставок привлечения и размещения ресурсов по всем банковским продуктам. Таким образом, горизонт планирования — 1 месяц.
3. Рассматривается несколько вариантов реализации стратегий развития банка, под которыми понимают комплекс управляющих воздействий (параметров) из сферы внутрибанковского управления (измение внутрибанковской процентной маржи) и прогнозирование изменения внешних факторов (внешние параметры управления: ставка рефинансирования (рублёвый индикатор), курс доллара (валютный индикатор), ставка LIBOR (международный валютный индикатор).
4. В модели учтены макроэкономические особенности изменения ставок под воздействием внешней среды. Так, например, ставка рефинансирования ЦБ РФ используется в качестве рублёвого индикатора изменения ставок. Сделано допущение о том, что при снижении ставки рефинансирования ставки по депозитам реагируют быстрее на снижение, чем по кредитам. При росте ставки рефинансирования ЦБ РФ ставки по кредитам реагируют быстрее, чем по депозитам. Эта особенность учтена в модели (примечание автора).
5. При описании внешней экономической среды предполагается продолжение процессов стабилизации экономики с уменьшением темпов инфляции. При рассмотрении генеральных целей банка считается, что он должен войти в число финансовых институтов, миссией которых является возрождение промышленности и подъем благосостояния населения.
6. Предполагается, что объёмы продаваемых банковских продуктов зафиксированы (либо, если увеличить горизонт планирования, известны прогнозные значения этих показателей). Модель позволяет вычислить ставки таким образом, чтобы одновременно были выполнены нормативные условия прибыли и была произведена корректировка ставок относительно внешних параметров.
7. Модель позволяет рассчитывать ставки по всем банковским продуктам для физических и юридических лиц в разрезе рубли и валюта.
8. Модель построена иа основе системы рекуррентных соотношений с управляющими параметрами, учитывающими прогнозные значения внешнеэкономических индикаторов, а также внутрибанковские параметры управления (процентная маржа по активным и пассивным операциям). Использование методов имитационного моделирования позволяет спланировать операционную прибыль банка на заданную перспективу времени.
9. Построенная модель имеет практическую реализацию в файле MS Excel, позволяет меняя управляющие параметры с помощью функции «Поиск решения» находить оптимальное решение.
2. Организация сценарных расчётов и информационная база модели, возможность применения модели к расчету прогноза развития банка.
Основные принципы организации сценарных расчетов базируются на общей постановке задачи исследования, изложенной в § 1. При этом предполагается, что банк функционирует в условиях стабилизации экономики, т. е. это выражается либо в снижении ставки рефинансирования, либо укреплении курса российского рубля по отношению к доллару США.
Различные варианты динамики внешних параметров и изменение уровня процентной маржи определяют уровень процентного дохода для банка в целом. Расчеты осуществляются на основе модели квадратичного программирования. Искомыми величинами являются ставки размещения и привлечения в разрезе рубли и валюта, единые для всего банка.
Следует заметить, что для практических расчетов разработан прикладной вариант модели «оптимизации» трансфертных цен с горизонтом планирования 2 месяц, (организация расчётов организована с помощью MS Excel.
В связи с многомерностью модели (размерности: типы банковских продуктов, сроки, точки продаж) управляющий параметр процентная маржа — является единым для всего банка, далее использовался в расчетах при формировании динамики кредитной и депозитной ставок процента. В данной модели была принята гипотеза о том, что депозитные ставки реагируют немного быстрее, чем кредитные ставки на изменение внешней среды.
Автором были реализованы расчёты с использованием реальной информации в аналитическом подразделении одного из крупных отечественных коммерческих банков. Продолжительность расчета одного варианта составляла 2−5 секунд.
Ввиду конфиденциальности банковской информации в приводимых далее вариантах расчетов фигурируют условные данные приближенные по структуре к действительным с сохранением реальных банковских счетов. При этом каждый из вариантов был представлен в двух системах: условные рубли и условные валютные единицы (1:28,5).
3. Научная новизна предложенной модели внутрибанковского ценообразования и актуальность кандидатской диссертации.
Построенную в IV Главе имитационную динамическую модель можно рассматривать как новый экономико-математический инструментарий, предназначенный для планирования деятельности банка и выбора наиболее эффективных стратегий его развития. К числу основных элементов новизны данной разработки относятся следующие:
Модель рассматривает деятельность коммерческих банков в комплексе. Нет отдельного разбиения на составные части. Банковские продукты описываются с выделением их важнейших типов, они сегментированы по срокам (разбиение по срокам произведено в соответствии с существующим планом счетов) и валюте (рубли и доллары США).
Модель учитывает внутрибанковские параметры (в модели предусмотрено выполнение основного балансового уравнения Активы=Пассивы+Собственный капитал), но поскольку переменными модели являются ставки (привлечения и размещения), а не объёмы продуктов, выполнение данного условия подразумевается по умолчанию (см. расчётную таблицу Приложения 4).
Ставки по банковским продуктам рассчитываются с помощью 4 «трансфертных матриц» по активным и пассивным операциям в разрезе рубли и валюта, которые с учётом корректировки минимальной (для активных) и максимальной (для пассивных операций) маржи, вычисляются из единых для всего банка ставок размещения и привлечения.
Модель, на основе прогноза макроэкономических факторов (ставка рефинансирования, курс доллара и международного индикатора), позволяет планировать операционную прибыль банка на перспективу времени (1 месяц) и позволяет рассчитать ставки таким образом, что квадрат отклонения операционной прибыли банка от целевой будет минимальным.
Модель не требует сложных практических доработок для внедрения её на практике. Банковские продукты сегментированы по срокам и валюта. Для расчёта необходимо вставить планируемые объёмы банковских продуктов и спрогнозированные внешнеэкономические индикаторы.
