<< Пред. стр.

стр. 22
(общее количество: 44)

ОГЛАВЛЕНИЕ

След. стр. >>

ми издержками становится крайне неблагоприятным. Таким образо
создается ситуация, когда банки вынуждены искать способы снижени
издержек и минимизации рисков. А это, в свою очередь, заставля
российские банки обращать особое внимание на финансовый анал
и методы управления своими ресурсами.
Важнейшее правило, на котором базируются стратегии Припяти
решений в условиях риска в сфере бизнеса:
Риск и доходность изменяются в одном направлении:
чем выше доходность, тем, как правило, выше риск операции.
Если банки хотят привлечь дополнительные средства, они должны
продемонстрировагь своим клиентам, что полностью учитывают
соотношение «риск—доход».
Именно этот тезис используется в настоящее время в ряде крупнейujи
зарубежных банков.
На базе результатов .мсждисцип.'шнарных исследований в конце 60
годов в западной экономической науке сформирова.,тись новые научны
направления, такие как теория экономического риска, риск-менеджме
и др. В свою очередь, соответствующие разделы появились и.в фииа
совых науках, в том числе в теории инвестиций. Необходимо отметит
что несмогря на выдающийся вк^тад огечественных ученых в разрабо
ку математических аспектов современной теории риска (А. А. Марко
Е.Е. Слуцкий, А.Н.Колмогоров, А. М. Ляпунов, П.Л.Чебышев и др
в России риск и связанная с ним ко1щепция случайности не пол
Вводные замечания 195

В условиях плановой экономики иcKJ^ючaлocь понимание риска и неопре
деленности как неотьсмлемых составляющих социально-экономическог
развития, как важнейших научных категорий, требующих всестороннег
изучения. Формирование в России рыночных отно1иений и соответству
ющих им хозяйственных механизмов привело к возвраи1ению концепци
риска в теорию и практику управления экономическими объектами все
уровней и форм собственности.
Большое внимание моделированию банковских процессов уделяетс
за рубежом. Проблемы выявления и оценки ключевых факторов, влияю
щих на конечный результат финансовой операции, а также эффективног
управления возникающими при этом рисками, занимают цснтратьное ме
сто в теории инвестиций [27, 102, 115, 180, 195]. Значительный вкла
в разработку теоретических подходов к решению данных проблем вне
сли К. Эррру, Л. Бернстайн, Ф. Блэк, Д. Кокс, Дж.Дебре, Ф. Фабоици
Ф. Фонг, Д. Фрэнсис, М. Грубер, Д. Ингерсол, Г. Марковиц, Р. Мср
тон, М. Миллер, Ф. Модильяни, С. Майерс, П. Самуэльсон, М. Шоулз
С. Шварц, У. Шарн, Д.Тобин, А. Вэйсичек и др.
Идея управления банковским портфелем или сквозного управлени
балансом берет свое начало в современной теории портфеля (portfolio the
ory), разработанной в середине 50-х гг. Первые попытки применения со
временной теории портфеля к банковскому делу осуществлялись в форм
линейных и квадратичных моделей математического программирования
Хотя эти модели были достаточно стройными в классическом понима
нии, они были слишком ограниченными и сложными для практического
использования. Их главная ценность заключается в возможности проник
новения в полное управление ба/тансом. Этот раздел дает графический
анализ управления банковским портфелем. Он полезен в качестве полс/ю
рья для понимания того, как управлять банковским портфелем и риском
Концепции управления портфелем иллюстрируются с помопнж) .мо
дели линейного програ.ммирования. Конечно, чтобы свести реа,чьность
к двумерной задаче, пришлось серьезно упростить постановку з;щачи.
Представим ба'шнс банка в следующей упроше/1ной фор.ме:
ЦБ-ьКР = ДВ + а и К, (I
где ЦБ — ценные бумаги, КР — кредиты, ДВ — депозиты до востребо
вания, СД — срочные депозиты, К - кагипит
Прибыль по ценным бумагам и прибыль по кредитам обозначим П„б
и Пкр соответственно. Издержки по привлечениюдспозитов и по каг1ига,1у
предполагаются равными нулю. Отсюда доход или прибыль банка Пр
задана уравнением:
Пр=ПцбЦБ-1-ПкрКР. (2
Соотношение (2) есть целевая функция, и ее необходи.мо максими­
зировать при следующих ограничениях (все цифры условные):
196 Глапа 4. Анализ существующих моделей банковской деятельности



ЦБ + КРООО




Балансовое ог заничение

ЦБ




КР>0,35



КР
Кредитное ограничение Область допустимых решений
Рис. 11. Графическое представление ограничений и области допустимых решен
банковской задачи линейного программирования

Балансовое офаничение:
ЦБ+КР^ЮО. (
Ликвидное ограничение:
ЦБ ^ 0,30 • (ЦБ + КР) {

или
ЦБ ^ 0,43 • КР.
Кредитное ог11аничение:
КР>.35.
Каждое из трех ограничений изображено фафически на рис. 11. Пр
их соединении на одном графике получается треугольное пространство
область допустимых решений или множество возможных решений.
При заданных П^р = 0,15 и Пцв — 0,10 семейство целевых функии
будет иметь угол наклона, равный отношению П^р к П„6 или -1,5. Вз
обшую производную от функции дохода Пр = Пкр • КР+ Пцб • ЦБ, можн
4.1. Вводные замечания



^Наклон = - П,р/ 1 , 6 = - 1,5
1^




Оптиматьный портфель активов
Семейство целевых функций
Рис. 12. Семейство целевых функций и решение банковской задачи
линейного программирования

значения целевой функции, совместимой с областью допустимых рец
НИИ. Объединив на одном графике целевую функцию и множество в
можных решений, как показано на рис. 12, получим решение (ЦБ*, КР
равное (30, 70). Оптимальный доход Пр* будет равен:
Пр* = П,рКР* + П„бЦБ".
Таким образом, Пр* = 0,15 • 70 + 0,10 • 30 = 13,5.
При заданных ограничениях максимальная величина дохода д
банка составляет 13,5. Заметим, что П^р > Пцб, эффективная соцок
ность решений будет определяться ликвидным ограничением. То ее
чтобы максимизировать доход, подставим наименьшую возможную су
му малодоходных активов, не нарушая ограничения по ликвидно
(т.е. 0,3 • 100 = 30). Если П^р < Пцб, тогда новое решение (65, 35) бy
подчинено кредитному ограничению.
Налоговый эффект резервных требований можно продемонстри
вать на этом же примере. Предположим, что финансовая структура бан
ДВ + СД+ К = 50 + 42 + 8 и что резервные требования по ДВ и СД равн
соответственно, 10 и 5 %. Новое балансовое ограничение будет иметь в
Р+ЦБ+КР<100
или
ЦБ + К Р < 100- Р,
где сумма резервов Р = 0,1 • 50 + 0,05 • 42 = 7,1 или, для удобства, 7
В этой ситуации совокупность решений будет (28, 65) и Пр' = 12,5. CH
жение Пр' от 13,5 до 12,5 представляет выплачиваемый банком неявнь
налог. При требуемых резервах банк мог бы смягчить свои ограничен
по ликвидности и переместить часть средств в более доходные актив
чтобы уменьшить налоговое давление резервных требований, Наприме
если ликвидное ограничение смягчается до 0,2 • (ЦБ + КР), новая сов
198 Глава 4. Анализ существующих моделей банковской деятельности

Данный пример дает графический анализ управдения банковски
портфелем: нахождение оптимального решения банковской задачи л
нейного программирования, а также позволяет определить портфельны
ограничения: налоговый эффект резервных требований.
В заключение приведем классификацию аналитических программ ба
ковской деятельности:
Уровень в организационной структуре банка:
• высшее руководство,
• средний уровень,
• исполнители.
Тип анализируемой операции:
• кредитные операции,
• ценные бумаги,
• валютные операции,
• прочие операции.
Тип решаемой задачи:
• мониторинг,
• ана;1из,
• оптимизация,
• моделирование,
• прогноз,
• планирование,
• контроль.
Временной лаг анализа:
• текущий момент,
• краткосрочные оценки,
• среднесрочные оценки,
• долгосрочные оценки.

4.2. Особенности имитационного моделирования
банковских процессов
Необходимость применения имитационно10 моделирования обусл
влена прежде всего особенностями российского рынка. Отличительн
черта российского финансового рынка — его «субъективизм», крайн
зависимость от внеэкономических факторов и, как следствие, высок
степень неопределенности, которая затрудняет принятие обоснованны
4.2. Имитационное моделирование банковских процессов \

Эту неопределенность создают:
• нестабильность внешнего окружения российских банков, отсутсгв
четко установленных правил и процедур организации различнь
секторов финансового рынка (институциона,1ьный аспект);
• отсутствие достаточно развитого аппарата для прогнозирования м
кроэкономической ситуации в неопределенных условиях и анали
множественности факторов (инструментальный аспект);
• невозможность учета и формализации всех связей для построен
экономико-математической модели, адек1!атно отражающей стру
туру финансового рынка (познавательный аспект);
• недоступность достоверной информации — отсутствие единого ю
формационного пространства «банк—клиент—финансовый рынок
государство» (информа1и10нньн'1 аспект);
• неадекватное отражение реального финансового состояния' бaн
в бухгалтерской отчетности (балансе и т.д.) и, тем самым, -- OTcy
ствие финансовой прозрачности в банке (бухгалтерский аспект).
Применение традиционных средств поддержки управленческих р
шений и прогнозирования в этих условиях затруднено, и тем ценн
возможность использования метода и.митационного моделирования.

4.2.1. Метод моделирования: отличия от других средств
поддержки принятия решений
Многие современные программные продукты предназначены cnen
альнолля прогнозирования ситуации на финансовом рынке. Сюда мож
отнести средства технического ана;шза фондо(юго рынка, экспертные c
стемы и статистические пакеты. Эти продукты предназначаются главны
образом лицам, принимающим решения на рьтке государственных до
говых обязательств.
Практика применения банками и инвестиционными компаниям
средств прогнозирования в торговле на рынке ценных бумаг показывас
что про1ноз да'1Ско не всегда оказывается достоверным даже с точк
зрения тенденции. Одна из причин этого — ограниченный период ст
тистических наблюдений.
В свою очередь, и.миташюииое моделирование является инсгрумс
том, с помощью которого можно охватить все области деятельности банк
кредитно-дспозитную, фондовую, работу с вадютными aKTHBaNUi. Имит
ционная модель банка (ИМБ) не прогнозирует повеление рынка. Ее зад
ча — учет максимааьно возможного числа финансовых факторов внешне
среды (валютного рынка, рынка ценных бумаг, межбанковских кредито
и т. п.) для помержки принятия финансовых решений на уровне руков
дителя банка, казначейства, комитета по управлению активами и пассив
ми. В этом смысле ИМБ по своим функциям тесно примыкает к развиты
аг!ТОматизированным банковским системам (АБС) западной разработк
200 Глава 4. Анализ существующих моделей банковской деятельности

Моделирование процессов в банке позво/1яет имитировать регистр
цию банковских сделок и учитывать информацию, которую содерж
в себе сделка. Применение данной идеологии построения вполне onpa
дано Н только с точки зрения имитации реальных финансовых поток
С
в банке, но и с точки зрения практической применимости результат
моделирования н деятельности финансового менеджера банка.
Действительно, бухгалтерский баланс оказывается вторичным р
зудьтатом принятых решений. Как на практике, так и в ИМБ менеджс
принимая то или JI^HOC решение о сделке, оценивает ее риски и послс
ствия д,'1я банка не одно.мо.ментно, а в течение всего жизненного цик
сделки.
Имитационные модели — неотъемлемая часть современного банко
ского менеджмента. Управление активами и пассивами, планирован
крупномасштабных операций требует надежных аналитических методи
Системы имитационного моделирования находят широкое прим
нение для анализа, прогнозирования и изучения разнообразных нр
цессов в различных областях экономики, промышленности, научны
исследованиях как чисто теоретическою, так и практического напр
вления. Применение таких систем наиболее эффективно и оправдан
для перспективного прогнозирования и в ситуациях, когда цро1!сден
практического эксперимента не1Юзможно или затруднительно. Имитац
онное моделирование — это информационная технолошя, рабогаюш
с имитационной моделью и позволяющая оценивать ее параметры (сл
довательно, эффективность) в ускоренном масштабе времени.
Имитационная модель — программное обеспечение, позволяющ
имитировать деятельность какого-либо сложного объекта. Иногда им
тируемые объекты могут быть настолько сложны и иметь такое больш
кодичество параметров, что создание имиташюнной модели на ста
дартном языке программирования высокого уровня может потребова
слишком много времени, чтобы оправдать результаты.
Существует множество задач и ситуаций, требующих примецет
имитационных технологий. В их число входит моделирование сценари
работы банка, «проверка» тех или иных решений, анализ атьтернативнь
стратегий и многое другое. Квалифицированный специалист способ
привести десятки типовых и частных задач, требующих анапитическ
методик. К ним относятся и классические задачи банковского планир
вания, и задачи «домаиннего» происхождения, например, координац
графиков обязательств и поступлений. И\П1тационные модели позволяк
делать как примерные опенки и экспресс-аудит принимаемых реш
НИИ, так и деталып>1е численные прогнозы и расчеты. Быстрый анаи
ситуации на основе компактной модели средней сложности — ценн
возможность /ыя любого банковского руководителя.
Имитационные модели позволяют увязать в единое целое деятел
ность всех подразделений банка. На этой основе становится возможно
4.2. Имитационное моделирование банковских процессов

планирования коммерческого банка. Благодаря применению потоко
подходов, информация о деятельности банка и его служб приобрс
сжатую и легко читаемую форму. Она под;1ается количественному и к
ственному (содержате.чьному) анализу. Имитационная модель на базе
ного из экспертных пакетов — надежный ориентир для руководства 6a
Потоковая «картина» деягельности банка значительно обличает как
ративное управление, так и перспективное планирование работы бан
Имитационные модели могут быть вложены в основу эксперт
комплекса коммерческого банка. В этом случае и.митационная мод
созданная на базе одного из экспертных пакетов, связывается к
лами обмена данных с другими специализированными программн
пакетами и электронными таблицами баз данных. Такой комплекс
жет действовать в режиме реапьного времени. По своим возможно
он приближается к большим дорогостоящим системам автоматиза
управления банком.
Оптимизационные моде;ц|, в том числе многокритериальные, им
общее свойство — известна цель, лпя достижения которой часто
холится иметь дело со сложными системами, где речь идет не стол
о решении опти.мизациорцп>1Х задач, сколько об исследовании и прогн
ровании состояний в зависимости от избираемых стратегий управле
И-здесь мы сталкиваемся с трудностями реализации прежнего плана.
состоят в следующем:
• сложная система содержит много связей между элементами;
• реальная система подвергается влиянию случайных факторов,
которых аналитическим путем невозможен;
• возможность сопоставления оригинала с моделью существует n
в начале и после применения математического агшарата, так как п
межуточные результаты могут не иметь анатогов в реальной сист
В связи с различными трудностями, возникающими при изучс
сложных систем, практика потребовшиа более гибкий .метод, и он поя
ся — имитационное моделирование, «Simulation modeling».
Обычно под имитационной моделью понимается KONHLTCKC П
грамм для 3BiVI, описывающий функционироварже отдельных бло
систем и правил взаимодействия между ци\Ц1. Исцо.чьзо1!ание случай
величин делает необходимым многокрагное проведение эксперимен
с имитационной системой (на ЭВМ) и последующий статистичес
анализ полученных результатов. Весьма распространенным примером
пользования имитационных моделей является рещсние задачи массо
обслуживания методом Монте-Карло.
Таким "образом, работа с имитационной системой представляет co
эксперимент, осуществляемый на ЭВМ. В чем же заключаются прей
aiecTBa?
• большая близость к реальной системе, чем у математических молел
• блочный принцип дает возможность верифицировать каждый 6
/то его включения в общую систему*
202 [лава 4. Анализ существующих моделей банковской деятельности

• использование зависимостей более сложного характера, не описыва
емых простыми математическими соотношениями.
Перечисленные достоинства определяют недостатки:
• построить имитационную модель дольше, труднее и дороже;
• для работы с имитационной системой необходимо наличие подходя
щей по классу ЭВМ;
• взаимодействие пользователя и имитационной модели (интерфейс
должно быть не слишком сложным, удобным и хорошо известным
• построение имитационной модели требует более глубокого изучени
реального процесса, нежели математическое моделирование.
Встает вопрос: может ли имитационное моделирование заменит
методы оптимизации? Нет, но удобно дополняет их. Имитационна
модель — это программа, регшизующая некоторый а;ц'оритм, для опти
мизации управления которым прежде решается огтгимизационная задача
Итак, ни ЭВМ, ни математическая модель, ни алгоритм для ее иссле
дования порознь не .могут решить достаточно сложную задачу. Но вмест
они представляют ту силу, которая позволяет познавать окружающи
мир, управлять им в интересах чело1!ека.
Учитывая комплекс зшич, стоящих перед банковскими аналитиками
эта система должна обеспечивать:
• расчет показателей текущего и будущих финансовых состояни
банка;
• прогноз состояния отдельных финансовых сделок и баланса банк
в целом;
• оценку привлекательности отдельных финансовых сделок;
• синтез (формирование) управленческих решений;
• оценку эффективности принятого управленческого решения;
• оценку полноты и неизбыточности наборов показателей финансовог
состояния банка.
Выполнение любой из перечисленных функций требует моделирова
ния финансовой деятельности банка.
4.2.2. Моделирование финансовой деятельности банка
Моделирование финансовой деятельности банка — чрезвычайн
сложная задача, поско.'н.ку банк представляет собой систему, в кото
рой одновременно протекают детерминированные и случайные процес
сы, связанные между собой очень сложным образом. Существенну
роль в деятельности банка играют и субъективные управленческие peuje
ния. Кроме того, в процессе функционирования банк взаимодействус
с не поддающимися моделированию финансовыми рынками. Все это ука
зывает на предельную сложность разработки практически применимо
4.2. Имитационное моделирование банковских процессов

обычно используют имитационные модели. Моделируя протекание вп
не конкретных банковских процессов, их взаимодействие между соб
с учетом влияния факторов внешней среды, можно с достаточно высою
точностью предсказывать будущие состояния банка и использовать
результаты л-'ш аншшза его финансового положения.
Успех моделирования о первую очередь зависит от правильного в
бора базового объекта, в качестве которого в задачах операционн
учета используется, как правило, лицеЕюй счет с его атрибутами: остат
обороты (иногда доходность и срок). Такой базовый объект позвол
описывать банковские процессы в статике, что вполне достаточно д
учета. Однако моделировать динамику банковских процессов, испо
зуя лицевые счета, крайне затруднительно из-за сложных взаимосвя
между лицевыми счетами (особенно в случаях отражения результа
выполнения различных сделок на одном лицевом счете). Для модсли
вания банковских процессов в динамике целесообразно использован
базового объекта «сделка» со следующими атрибутами: сумма, срок,
ходность, риск, ликвидность. И поскольку под сделкой здесь понимае
процесс предоставления банковской услуги клиенту, то и все атрибу
сделки представляются параметрами, изменяющимися во времени. П
осуществлении разделения банковских процессов на сделки важно, ч
бы число связей каждой такой сделки с осгалып>1ми было минимальны
Это позволит рассматривать банк в виде системы, в которой параллелы
протекает множество слабо связанных (практически независимых) пр
цессов (сделок), и моделировать состояние банка путем моделирован
состояний отдельных финансовых сделок.
Несмотря на то, что моделирование состояния отдельной финан
вой сделки — задача сама по себе достаточно сложная, осуществить
значительно проще по сравнению с моделированием финансового сост
яния банка в целом. Об этом свидетельствуют программно реализованш
.модели для большинства типовых видов сделок: кредитные модули с np
гнозом поступлений, модули работы с ценными бумагами, включаюш
блоки оценки стоимости портфеля, и пр. И хотя в этих программ
моделирование ведется на основе собственных объектов (не обязатель
объектов типа «сделка») с использованием офаниченного списка атриб
тов, реализованные в них подходы и методы могут с успехом примеиять
в алгоритмах специализированной аналитической системы.
Однако независимое моделирование всех финансовых сделок 6a
ка еще не решает задачу моделирования финансового состояния бан
в целом — остается проблема согласования между собой полученн
результатов. Действительно, одним из самых стротх ограничений п

<< Пред. стр.

стр. 22
(общее количество: 44)

ОГЛАВЛЕНИЕ

След. стр. >>