Совершенствование математического моделирования процесса управления кредитным учреждением: современные тренды политики привлечения и размещения ресурсов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Иванов, Николай Алексеевич

• Иванов, Николай Алексеевич
• кандидат экономических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Иванов, Николай Алексеевич

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

1 АНАЛИЗ МИРОВОЙ И ОТЕЧЕСТВЕННОЙ ПРАКТИКИ ОПИСАНИЯ БАНКОВ И БАНКОВСКИХ СИСТЕМ

1.1 Основные принципы стратегического развития кредитной политики коммерческих банков

1.2 Анализ процессов самоорганизации банковской системы

1.3 Современные тренды математических моделей банков и банковских систем

2 МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОЛИТИКИ ПРИВЛЕЧЕНИЯ И РАЗМЕЩЕНИЯ СРЕДСТВ КОММЕРЧЕСКИХ БАНКОВ

2.1 Моделирование макрофинансовых взаимодействий контрагентов на открытом рынке

2.2 Принципы формирования и размещения банковских ресурсов

2.3 Построение математических моделей политики привлечения и размещения средств традиционного коммерческого банка

2.4 Методы оценки экономического эффекта от моделирования процесса

управления кредитным учреждением

3 ИНСТРУМЕНТАРНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПОЛИТИКИ ПРИВЛЕЧЕНИЯ И РАЗМЕЩЕНИЯ СРЕДСТВ

ТРАДИЦИОННОГО БАНКА

3.1 Анализ активных и пассивных операций ОАО «НОМОС-БАНК»

3.2 Прогноз развития политики привлечения и размещения средств традиционного Банка

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Совершенствование математического моделирования процесса управления кредитным учреждением: современные тренды политики привлечения и размещения ресурсов»

ВВЕДЕНИЕ

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 должно 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 предпосылки 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. Волковой, А. Караваева, В. Могилевского, Д. Новикова, А. Петрова1 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.

1 Бурков В.Н., ЬСвон О.Ф., Цитович Л.А. Модели и методы мультипроектного управления. - М.: (Препринт / Институт проблем управления). 1997. - 62 е.; Волкова В.Н., Денисов A.A. Основы теории систем и системного анализа. -СПб.: Издательство СПбГТУ, 2005. - 520 е.; Караваев А.П. Модели и методы управления составом активных систем. - M.: ИПУ РАН (научное издание), 2003. - 151 е.; Могилевский В.Д. Методология систем. — М.: «Экономика», 1999., с. 202; Новиков Д.А. 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.

2 Ансофф И. Стратегическое управление. Спб.: Питер, 1999. - 414 е.; Арнольд В.И. "Жесткие" и "мягкие" модели / Математическое моделирование социальных процессов. M.: МГУ, 1998. С. 29 - 51.; Баркалов С.А., Бурков B.H. Минимизация упущенной выгоды в задачах управления проектами. M.: 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 сложноструктурированными 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 М.В. Построение динамической математической модели производственного предприятия. //Изв. ТРТУ. Тематический выпуск - Системный анализ в экономике и управлении, № 17,2006. - с. 342-346.; Прангишвили И.В. Системный подход и общесистемные закономерности. Серия: «Системы и проблемы управления». - М.: СИНТЕГ, 2000. - 528 е.; Сидельников M.B., Мирская С.Ю. Об эффективности мероприятий по реформированию системы управления.Юкономический вестник Ростовского государственного университета, 2007. -№ 1.

Андреев М.Ю., Пильник Н.П., Поспелов И.Г. 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 Н.Е., Смулов A.M. Математические методы финансового анализа банковской деятельности (на примере крупного сберегательного банка) // Аудит и финансовый анализ, 1998, № 2, с. 75-146; Егорова H.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 A.A., Поспелов И.Г., Шананин A.A. От

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. Файер, 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

Госплана к неэффективному рынку: Математический анализ эволюции российских экономических структур N.Y.: The Edwin Mellen Press, Lewiston - Queenston-Lampeter, 1999; Пильник Н.П., Поспелов И.Г. О естественных терминальных условиях в моделях межвременного 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). - M.: Вершина, 2006. - 464 с.

Berger, Allen N., 1995, "The Relationship between Capital and Earnings in Banking," Journal of Money, Credit, and Banking 27, 432-56.; DeYoung, Robert, and Gary Whalen, 1994, "Is a Consolidated Banking Industry a More Efficient Banking Industry?," Office of the Comptroller of the Currency, Quarterly Journal, volume 13, number 3.; Fair R.C. The U.S. Macroeconometric Model. URL: http://fairmodel.econ.yale.edu/wrkbook/wb.htm; Florenzano M., Kanellopoulou S., Vailakis Y. Equilibrium of Incomplete Markets With Money and Intermediate Banking System. Centre d'Economie de la Sorbonne (CES), 2006. URL: http://mse.univ-parisl.fr/Publicat.htm; Harrison R., Nikolov K., Quinn M., Ramsey G. The Bank of England Quarterly Model. URL: www.bankofengland.co.uk/publications/beqm/; Kwan, Simon, and Robert Eisenbeis, 1994, "An Analysis of Inefficiencies in Banking: A Stochastic Cost Frontier Approach," working paper; Machicado C.G. Liquidity Shocks and the Dollarization of a Banking System: Development Research Working Paper Series. 1 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 an Early Warning Tool," Federal Reserve Bank of Cleveland, Economic Review, Quarter 1.

воздействием внешних и внутренних факторов.

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

- исследовать существующие модели и методы управления инструментарно-технологическим 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 выполнена 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 программные 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 полно 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 получены 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. Клейнер) и зарубежных (А. Бергер, Р. Де Янг, М. Флорензано, Н. Мерфи, 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 Янга, 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 дополнительных программных средств.

Теоретическая и практическая значимость исследования. Теоретическая значимость исследования определяется глубиной 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

и

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 п.л., из них 3 статьи в научных журналах, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ для публикации основных результатов диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук.

Структура и 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.

1. АНАЛИЗ МИРОВОЙ И ОТЕЧЕСТВЕННОЙ ПРАКТИКИ ОПИСАНИЯ БАНКОВ И БАНКОВСКИХ СИСТЕМ

1.1 Основные принципы стратегического развития кредитной политики

коммерческих банков

Кредитно-финансовая система является одной из важнейших структур рыночной экономики, так как от темпов ее развития напрямую зависят темпы развития экономики в целом. Банки выполняют важную роль посредника, перераспределяя финансовые потоки из тех отраслей экономики, которые имеют избытки финансовых средств, в отрасли с потребностью в дополнительном финансировании. Особую роль в этом процессе играет кредитование.

В экономической литературе нет общепринятого определения понятия «банк». Термин связан с различными аспектами человеческой деятельности. Как правило, понятие «банк» связывают с итальянским словом «banco» (в значении «денежный стол»), которое появилось в средние века в Северной Италии [30]. Деятельность современного банковского учреждения всеобъемлюща и простирается далеко за пределы простого хранилища денег, ростовщичества или гигантского обменного пункта валюты. На сегодняшний день банки предлагают клиентам множество различных видов банковских услуг. По мнению некоторых авторов, банк на современном этапе может быть рассмотрен как особая фирма, занимающаяся торговлей, посредничеством и кредитованием одновременно [96].

«Банк» обусловливает набор характерных функций, которые он выполняет. Поэтому под коммерческим банком понимают вид кредитно-финансового учреждения, выполняющего набор банковских операции, таких как:

• привлечение средств на расчетные счета и срочные вклады;

• предоставление аккумулированных средств в кредит на условиях

платности, срочности, возвратности и целевого использования; • осуществление всех видов расчетов [30].

На сегодняшний день наблюдается тенденция стирания границ между традиционно банковскими и небанковскими финансовыми операциями, соответственно разграничения между банками и квазибанковским5 учреждениями становятся все более условными [102]. В совокупности банковская и квазибанковская система образуют кредитную систему, роль которой в современной экономике страны, несомненно, велика.

В широком смысле кредитные операции - это деятельность, в результате которой формируются взаимоотношения кредитора и заемщика по предоставлению финансовых средств на условиях платности, срочности, возвратности и целевого использования. При этом неважно кто из партнеров (банк или клиент) оказывается в роли кредитора.

В зависимости от различной трактовки этого термина под банковскими кредитными операциями могут пониматься либо активные (кредитно-инвестиционные операции), либо комплекс пассивных и активных операций. В данном случае используется широкая трактовка этого термина в связи с важностью рассмотрения пассивных операций для банковской деятельности.

В диссертационной работе под кредитной политикой понимается совокупность банковских операций, исследуемых на определенном временном интервале и обеспечивающих банку достижение поставленных целей. Банковский сектор относится к числу быстро и эффективно развивающихся рыночных структур экономики страны.

Одной из причин, обуславливающих, сокращение числа банков, является процесс концентрации капитала: тенденции увеличения числа более крупных банков, поглощающих мелкие и средние, становится более выраженной на фоне сокращения их общего количества [37].

Крупные банки являются системообразующими так как они

5 Квазибанк — учреждение, не являющееся по сути своей банком, но принимающее вклады и занимающееся их реинвестированием, например, в строительство и приобретение недвижимости, не заботящееся при этом

06 их ликвидности.

представляют собой краеугольные камни банковского сектора экономики. Это, как правило, наиболее ликвидные банки зачастую с государственным участием в акционерном капитале.

Таким образом, будущее принадлежит наиболее крупным банкам, у которых больше шансов на выживание и шире перспективы для утверждения на российском и мировом финансовых рынках.

Существующие на рынке коммерческие и государственные банки могут быть проклассифицированы следующим образом [30]:

1. Универсальные (осуществляющие широкий спектр банковских операций) и специализированные (оказывающие преимущественно какой-то ограниченный круг банковских услуг, например, депозитные, сберегательные или ипотечные операции).

2. Банки имеющие филиальную сеть и безфилиальные банки.

3. Региональные банки, деятельность которых осуществляется на ограниченной территории, и банки, не ограничевающие свою деятельность территориальными рамками.

4. Банки, созданные для финансирования отдельных целевых программ (банки развития) и банки, не ограничивающиеся рамками одной отрасли хозяйства или конкретной программы.

5. Акционерные и паевые банки.

6. Банки, созданные на основе бывших государственных специализированных банков, и коммерческие банки образованные впервые.

7. Банки, уставной капитал которых полностью образован за счет взносов российских юридических и физических лиц, и банки с участием иностранных инвестиций.

8. Банки, деятельность которых в силу действующего законодательства не ограничивается специальными нормативными рамками, и банки, которые в соответствии с этими нормативными документами не могут совершать отдельные операции.

9. Банки, совершающие кредитные операции с любой клиентурой, и банки взаимного кредита.

10. Эмиссионные банки (Центробанк) и неэмиссионные банки (остальные институты банковской системы).

Разумеется, приведенные классификационные признаки видов банков достаточно условны и в реальной жизни могут взаимно пересекаться. Общероссийской тенденцией является универсализация банков. Это проявляется как при создании новых, так и при трансформации действующих банков в универсальные структуры с широким спектром операций, функционирующие на всей территории страны, имеющие разветвленную филиальную сеть и представительства за рубежом.

Это обусловлено недостаточным уровнем развития российской банковской системы, в которой отсутствует четкое разделение труда. В стран с формировавшимися рыночными институтами имеется целостная банковская система с высокой диверсификацией. Сберегательные банки аккумулируют денежные средства, инвестиционные вкладывают капиталы в определенные секторы экономики.

В условиях молодого не до конца сформировавшегося и устоявшегося рынка при недостаточном развитии круга банковских услуг российские банки вынуждены быть универсальными или полууниверсальными. Закрепившиеся в их названиях указания на специализацию - дань моде или маркетинговый ход, нацеленный на большую узнаваемость марки, формальный отличительный признак слабо связанный с действительным положением дел. Типичный пример - Сберегательный банк России, который сохранил историческое название, но в настоящее время являющийся крупнейшим универсальным банком страны.

По мере развития экономических институтов российский банковский сектор будет приближаться к международным стандартам, в соответствии с которыми наряду с универсальными банками функционируют и специализированные, образуя необходимую пропорциональность для

деятельности банковской системы, функциональная специализация банка, деятельности (рис. 1.1).

Наиболее важной является которая определяет характер его

В условиях вступления России в ВТО и, как следствие, усиливающейся конкуренции на рынке банковских услуг, особую актуальность приобретают перспективы развития коммерческого банка на основе создания конкурентных преимуществ, способных сохраняться длительное время, укрепления имиджа банка и доверия к нему со стороны клиентуры и коммерческих партнеров. При этом повышается роль и значение финансового анализа, как для него самого, так и для его собственников, клиентов, органов контроля и надзора и т.д.

Трудно переоценить важность и необходимость его проведения для обеспечения получения прибыли при соблюдении ограничений, вводимых регулирующими органами, для выявления сильных и слабых сторон в

6 По материалам Егорова Н.Е., Смулов A.M. Модели и методы анализа финансовых инструментов кредитной политики банка и динамики его развития в условиях переходного периода. - M.: Препрннт I ОМ И РАН, - 1997

деятельности банка, для предотвращения влияния негативных факторов на результаты банковской деятельности.

Снижение уровня инфляции, длительный период стабильного падения доходности чисто финансовых инструментов, а также целый ряд других факторов, влияющих на внутренние и иностранные инвестиции, наряду с положительным сдвигом в промышленном секторе свидетельствует о постепенном улучшении инвестиционного климата в России и, как следствие, приводит к увеличению количества банков, заинтересованных в инвестициях в промышленность.

В терминологии метода БКГ наиболее привлекательным сектором банковских услуг на рынке кредитов должны стать вложения в производственный сектор экономики («звезды»). Вторым по значимости сектором («дойной коровой») остается рынок государственных ценных бумаг, эффективность которого снижается и, по-видимому, сохранит тенденцию.

Проведенный анализ позволяет сформировать миссию крупных банковских структур в пост кризисный период их развития. Она состоит в том, чтобы на базе сложившейся системы комплексного обслуживания физических и юридических лиц и аккумулирования сбережений сформировать эффективную программу инвестиционных вложений в важнейшие отрасли промышленности с учетом требований государственных социально-экономических программ развития экономики России.

На основе сформулированной миссии разрабатываются стратегии развития, опирающиеся на действующую концепцию банка. При этом под банковской стратегией понимаем набор возможных вариантов кредитных операций, а множество стратегий, ориентированных на решение конкретных целей и задач образуют кредитную политику банка.

Банковская стратегия должна учитывать ряд факторов и ограничений как внешнего, так и внутреннего порядка, опираться на функциональную специализацию банка и макроэкономическую ситуацию в стране.

В основе подхода лежит понимание коммерческого банка как некоторого объекта управления, функционирующего в открытой среде на основе определенных целей собственников и менеджмента, опирающегося на концепцию развития. Коммерческий банк подвержен воздействию внешней и внутренней среды, способен изменять свое качественное и количественное состояние под влиянием данных воздействий.

Под количественным состоянием коммерческого банка понимается объем основных банковских операций по привлечению и размещению средств. Под качественным состоянием понимается финансовое состояние коммерческого банка, а именно состояние его устойчивости по отношению к источникам банковских рисков и эффективность функционирования.

Под целями собственников и менеджмента коммерческого банка понимается стремление обеспечить рост благосостояния акционеров (рост собственных средств кредитной организации), освоить определенные секторы (региональные, отраслевые, продуктовые) рынка, что является концептуальной основой деятельности коммерческого банка и формулируется в стратегии его развития.

Следует отметить наиболее важные условия, которым должны удовлетворять стратегии развития банка:

1. Конкретность и измеримость - предполагает выбор конкретных показателей, которые могли бы служить ориентиром для оценки достижения поставленных целей.

2. Временной интервал достижения поставленных целей. С точки зрения горизонта стратегического планирования это могут быть долгосрочные или среднесрочные цели, реализуемые посредством краткосрочного планирования.

3. Достижимость целей - цели банка должны быть тщательно продуманы и обоснованы. В противном случае выбор стратегии, не соответствующей объективным возможностям банка, может привести к потере капитала вплоть до банкротства организации.

4. Непротиворечивость целей - очевидное условие, которое тесно связано с предыдущим условием. Если кредитная организация ставит перед собой слишком много разнонаправленных (противоречивых) целей, то это отрицательно скажется на их достижимости.

Отмеченные условия в конечном итоге определяют состояние системы (состояние коммерческого банка) в конце стратегического периода. Движение от начального к целевому состоянию состоит из промежуточных этапов (отчетных периодов) и определяется тактическим планированием. Поэтому влияние данных условий на управление активами и пассивами состоит в их проецировании на этап тактического планирования.

Условие конкретности и измеримости стратегических целей, выраженное в величине отдельных балансовых показателей, проецируется на значения этих показателей, определяемых для каждого отчетного периода на пропорциональной (в простейшем случае) или иной основе. Условие конкретности и измеримости стратегических целей, выраженное в выборе относительных показателей эффективности, проецируется на выбор показателей эффективности для тактического планирования.

Опыт успешно работающих западных и отечественных банков показывает, что эффективная стратегия деятельности организации на конкурентном рынке определяется, как правило, сочетанием трех составляющих:

• правильно выбранными долгосрочными целями;

• глубоким пониманием конкурентного окружения (внешней среды);

• реальной оценкой собственных ресурсов и возможностей кредитной организации;

• наличием конкурентных преимуществ.

Учитывая совокупность факторов, обусловливающую политику привлечения и размещения средств банка, стратегия кредитной политики должна обозначить ориентиры на долгосрочную перспективу развития.

Такими ориентирами, в частности, могут быть: доля выданных кредитов в общем объеме активов банка, предельный размер проблемных кредитов, лимиты сегментов кредитного портфеля и т.д. Так, установление кредитных лимитов, может включать лимиты на кредитование предприятий одной отрасли, одной формы собственности, одного вида кредитования и т.д., клиентские лимиты для акционеров, для клиентов с определенной кредитной историей, для новых клиентов, а также географические лимиты и др.

Кроме того, в стратегическом плане, кредитная политика должна определить конкретные требования к потенциальным заемщикам, предлагаемым к кредитованию бизнес-проектам и обеспечению кредитов. Иными словами, стратегический план кредитной политики устанавливает так называемые кредитные ограничения. Эти ограничения могут быть определены в отношении применения отдельных видов и форм предоставленных кредитов, в отношении отдельных форм обеспечения и т.д.

Совокупность вышеназванных ограничений позволяет определить направления размещения кредитных ресурсов также как и обозначить критерии отбора кредитных заявок.

Таким образом, стратегия кредитной политики формирует те рамки, в которых должны приниматься все последующие управленческие решения. Для формирования эффективной стратегии необходимо использовать различные научно и практически обоснованные подходы, позволяющие учитывать главные и второстепенные внешние и внутренние факторы. Результатом формирования стратегии является долгосрочный стратегический план, отражающий систему новых программ деятельности кредитных подразделений банка и обеспечивающий достижение поставленных целей.

Условие конкретности и измеримости стратегических целей банка опирается на показатели эффективности, выбор которых влечет за собой их определение для тактического планирования.

Помимо данного подхода используются расчеты, коррелирующие эффективность с показателями структуры банковских активов и пассивов и

некоторыми видами операций. Так, согласно расчетам, проведенным рядом международных организаций, максимальное влияние на величину агрегированного показателя эффективности оказывают: объем привлеченных депозитов (0,14), размер выданных кредитов (0,59), доля депозитов в объеме капитала (0,49) и отношение суммы выданных кредитов к капиталу (0,76). Цифры, указанные в скобках, означают зависимость изменения эффективности от увеличения показателя. Например, при увеличении объема привлеченных депозитов на 1% эффективность банковской системы увеличится на 0,14% [150]

Для расчетов количественных параметров банковской эффективности используют ряд технических показателей:

• показатели операционной эффективности:

■ отношение величины расходов к величине доходов за соответствующий период;

■ отношение величины расходов к среднегодовой величине активов;

■ ежегодная динамика величины расходов;

■ отношение комиссионного дохода к среднегодовой величине активов;

■ отношение процентного дохода к среднегодовой величине активов;

• показатели рентабельности:

■ рентабельность чистой прибыли;

■ рентабельность собственного капитала;

■ рентабельность активов;

■ общая рентабельность.

Соотношение между доходностью активов и ценой пассивов коммерческого банка является важнейшим показателем, отражающим эффективность его деятельности. Однако анализ описанного соотношения,

как правило, связан с достаточно серьезными проблемами. Остановимся на некоторых из них:

• доходность активов и расходы на выплату процентов не меняются одновременно. Даже за определенный период времени активы и пассивы переоцениваются с разными интервалами;

• соответствие структуры активов и пассивов связано с проблемой ликвидности;

• схема возврата ссуд обычно не совпадает с порядком выполнения обязательств;

• ожидаемые значения доходности активов и цены пассивов зависят от уровня инфляции.

Основным критерием эффективности управления активами и пассивами для стратегического планирования является увеличение стоимости собственного капитала банка, а для тактического планирования — чистый процентный доход. Такое разграничение является результатом проекции стратегического планирования на тактическое, так как прирост собственного капитала банка в краткосрочном периоде обеспечивается превышением его до доходов над расходами. Поэтому с точки зрения тактического планирования оптимальной структуры активов и пассивов коммерческого банка, целевым показателем эффективности является чистый процентный доход и чистая процентная маржа.

Управление развитием банка от исходного состояния к состоянию, определенному стратегией на всех этапах тактического планирования осложнено совокупностью различных факторов. Связано это с тем, что коммерческий банк действует не изолированно, а в социально-экономической среде, которая включает в себя множества: хозяйствующих субъектов, население, государство. У каждого субъекта экономической деятельности свое подмножество целей и стратегий поведения, которые порождают ряд внешних для коммерческого банка факторов. К числу внешних факторов относятся:

1. Государственное регулирование банковской деятельности:

- основные государственные механизмы - законодательные, фискальные (законы о центральном банке, о банках и банковской деятельности, другие нормативные акты, налоговая нагрузка);

- центральный банк - основной регулятор банковского сектора и монетарной политики в целом (выдает лицензии банкам на определенные виды банковской деятельности, устанавливает обязательные экономические нормативы и их границы, управляет денежной массой и т. д.).

2. Конъюнктура финансового рынка и состояние экономики определяет возможности банка (возможности достижения определенных балансовых показателей, установления процентных ставок на активы и обязательства и т.

д.).

К тому же на процесс управленья активами и пассивами коммерческими банками оказывают воздействие внутренняя среда самих банков. Эти факторы тесно взаимосвязаны со стратегическими целями банка и выражаются в:

- клиентской политике банка;

- инвестиционной политике;

- политике управления основными банковскими рисками;

- политике формирования затрат на управление и развития филиальной

сети;

- политике классификации активов и пассивов банка, связанной с выделением в банке центров прибыли и затрат;

- других.

Предложенные выше рассуждения представляют собой общее описание системы управления развитием коммерческого банка, отражают непрерывность данного процесса, показывают взаимосвязь уровней стратегического и тактического планирования, влияние на процесс управления внешних и внутренних факторов.

Тактическое планирование нацелено на обеспечение реализации стратегических задач коммерческого банка, а также определение количества, качества и распределения ресурсов, выделяемых или имеющихся в распоряжении для выполнения этих задач. Тактический план должен позволить уточнить определенные стратегические цели, разработать конкретный финансовый проект их реализации в рамках текущего этапа стратегического планирования в виде конкретной структуры активов и пассивов коммерческого банка.

Указанные свойства системы управления развитием коммерческого банка позволяют использовать ее как основу для процесса оптимизации структуры активов и пассивов в организации тактического планирования и построения общего описания предлагаемых в диссертации математических моделей.

1.2. Анализ процессов самоорганизации банковской системы

Анализ устойчивости российской банковской системы показывает, что пруденциальный надзор за последние годы претерпел качественные изменения, но многие проблемы остались нерешенными. Этап ускоренного развития между двумя системными кризисами 1998 и 2008 годов позволил существенно сократить количественное отставание от банковских систем других стран, но не устранил качественные различия, прежде всего в вопросах управления. К тому же проблемы рисков резко усилились в связи с глобальным кризисом не только в России, но и во всем мире.

На протяжении 2001-2007 годов вопрос рисков не был определяющим. Кризис вернул проблему устойчивости в число приоритетных. Доля проблемных и безнадежных ссуд за первую половину 2009 года выросла в два раза до 7,6% даже по российской банковской отчетности. Это создает дополнительную нагрузку на капитал и является потенциальной угрозой возврата банковского кризиса. Поэтому представляется, что следующий этап

будет ориентирован, прежде всего, на устойчивое развитие российской банковской системы.

Под термином «устойчивость» в общемировой практике принято понимать способность системы возвращаться в состояние равновесия после внешних и/или внутренних воздействий. Есть мнение, с которым мы можем согласиться, что применительно к банковской сфере речь может идти о двух уровнях устойчивости.

На микроуровне устойчивость - это способность банка функционировать, реализовывать своя стратегию поведения на рынке в том числе и в условиях крайне неблагоприятных воздействий.

На макроуровне устойчивость можно определить как способность банковской системы преодолевать кризисные явления в различных сферах и продолжать функционировать, не вызывая при этом необходимости у экономических агентов радикально менять свои цели в отношении сбережений, инвестиций и т.п. [57].

Устойчивость на макроуровне не может быть достигнута без достижения устойчивости большинства микроэлементов. Поэтому, прежде чем достичь макроустойчивости, необходимо привести к устойчивости большинство субъектов банковской системы.

Вместе с понятием «устойчивость» нужно обозначить и понятие «равновесие». В современной науке термин «равновесие» используется в трёх исходно различных смыслах, а именно как [77]:

1) динамическое равновесие, то есть баланс сил, действующих на систему;

2) статистическое равновесие, то есть баланс вероятностей переходов между состояниями системы;

3) экономическое равновесие (или, более обще, теоретико-игровое равновесие по Нэшу), то есть баланс интересов субъектов конфликта.

Нечто общее между этими понятиями безусловно, есть, но до сих пор никому не удалось аккуратно проследить эту связь в достаточно общем виде.

Поэтому обычное для околонаучных рассуждений смешение этих понятий является недопустимым.

В последнее время банки всего мира активизировали свои усилия по улучшению анализа финансовой устойчивости банковской системы в целом. Исследование кризисных явлений в банковском секторе получило мощный рывок с открытием Финансовой программы оценки сектора Международного валютного фонда (Т8АР). Несмотря на то, что было проведено множество исследований в этой области, справедливости ради стоит отметить, что канонической структуры анализа устойчивости банковских систем пока не существует.

Методика оценки финансовой устойчивости, разработанная Банком России для участия банков в системе страхования вкладов (Указание ЦБ РФ от 16.01.04 г. № 1379-У), предполагает расчет группы показателей оценки капитала, активов, качества управления, доходности и ликвидности. Показатели частично дублируют обязательные экономические нормативы, установленные Инструкцией Банка России от 16.01.04 г. № 110-И, частично описывают структуру активов по доле безнадежных, просроченных или недостаточно покрытых резервами кредитов. Оценочные показатели доступны для расчета только сотрудникам Банка России и позволяют реализовать функцию государственного контроля и надзора (например, показатель качества управления банком ПУ1 «Достаточность раскрываемой информации о структуре собственности банка в соответствии с федеральными законами и нормативными актами Банка России»).

В статье [131] предлагается новый метод анализа устойчивости банковской системы опирающийся в основном на данные рынка. Авторы исследуют вероятность возврата вложенных активов в случае гипотетического банкротства отдельных крупнейших банков с учетом межбанковского взаимодействия, как основного источника системного риска банкротства. Межбанковские взаимодействия являются ключевыми составляющими системного кризиса и их анализ должен быть в центре

внимания при мониторинге устойчивости банковской системы. Модель апробирована на ТОП-10 крупнейших банках Великобритании с годовым горизонтом планирования. Отличие предлагаемого метода заключается в том, что дается комплексная оценка возврата размещенных активов при условии анализа межбанковских взаимодействий во всей системе, вместо стандартного анализа финансовой устойчивости отдельного банка.

Проведенный анализ дает новое понимание того, какова роль корреляции между банковскими активами и межбанковскими взаимосвязями, которые могут положить начало крупномасштабному системному кризису банковской сферы. В силу экономических потрясений любой природы возможна ситуация одновременного многократного неплатежа банка. То есть банки, терпящие бедствие могут не выполнить своих обязательств по межбанковским кредитам и следовательно спровоцировать другие банки на неплатеж, тем самым запустив «эффект домино».

В первую очередь следует исходить из синергетического эффекта, наличие которого свидетельствует о том, что характеристики банковской системы в целом значительно больше суммы характеристик действующих в ее рамках банков. Поэтому возникает проблема необходимости учета межэлементных взаимосвязей и свойств, не сводящиеся к простому суммированию характеристик отдельных элементов, для оценки устойчивости системы.

В том случае если речь идет об устойчивости процессов, происходящих в большой системе, следует отметить необходимость учета структурных изменений [79]. Аналогично при анализе устойчивости банковской системы необходимо учитывать наличие структурных изменений и соответственно ее способности либо их нивелировать, либо переходить в новое равновесное состояние.

Доказательством того, что банковской системе как всякой большой системе присуще свойство самоорганизации является наличие ряда условий:

- Система является открытой, если существует обмен энергией с внешней средой (финансами, информацией и т.д.). Это свойство присуще банковской системе, так как она является неотъемлемой частью экономической системы страны.

- Процессы в системе проистекают согласованно (кооперативно, когерентно). Примерами таких процессов в банковской системе могут служить изменения в работе банков согласно требованиям Центробанка, развитие филиальных сетей, развитие прямых межбанковских отношений, наличие общих тенденций в работе коммерческих банков.

- Отклонения от равновесия превышают критические значение для данного класса систем, но не приводят к ее гибели. Примером этого могут служить финансовые/банковские кризисы, в период которых наблюдаются существенные отклонения характеристик от нормальных значений, но по прошествии времени банковская система выходит на докризисный уровень.

Для характеристики понятия устойчивости банковской системы необходимо учитывать структурную устойчивость и наличие явлений самоорганизации. Само понятие «устойчивость банковской системы» может быть охарактеризовано двумя критериями: устойчивостью отдельных ее элементов и способностью системы возвращаться под действием внешних и/или внутренних возмущений в устойчивое состояние. Первый критерий показывает возможность поддержания устойчивости отдельных коммерческих банков, благодаря наличию структурной устойчивости системы. Второй - способность под воздействием регулирующих механизмов со стороны Центробанка возвращаться в равновесное состояние, несмотря на возмущающие воздействия внутренних и внешних факторов.

Потеря устойчивости банковской системы может произойти по различным причинам, среди которых в первую очередь следует отметить: изменения параметров состояния системы; негативные внешние воздействия; нарушение межбанковских связей как внутри страны, так и за ее пределами; существенное изменение структуры банковской системы; уменьшения

денежного оборота; возникновение проблем в работе платежных систем, фондового и валютного рынков и т.п.

Несмотря на наличие ряда научных исследований, посвященных разработке предложений, направленных на повышение устойчивости банковской системы, актуальным остается вопрос о механизмах воздействия на ее устойчивость. Обычно вопрос ставиться следующим образом: необходимо разработать механизм, который позволил бы поддерживать устойчивость функционирования банковской системы в целом. Однако банковская система - это сложная большая открытая система, и это обстоятельство оказывает существенное влияние на все процессы, происходящие в ней, в том числе на процессы, влияющие на устойчивость. Следовательно, представляется более логичным и обоснованным поставить принципиально иной вопрос: каковы объективно существующие механизмы, оказывающие воздействие на устойчивость банковской системы.

Именно такая постановка вопроса, на наш взгляд, является наиболее целесообразной, поскольку в условиях столь сложной и большой системы необходимо, прежде всего, наиболее четко осознать суть происходящих в ней процессов, явные и неявные структурные связи, влияние тех или иных факторов, субъектов, действий, принимаемых решений, различных элементов на устойчивость банковской системы. И только после подобного детального анализа можно говорить о разработке мер, направленных на поддержание устойчивости системы, принимая при этом во внимание тот факт, что системой подобного масштаба проблематично управлять на основе искусственно созданных алгоритмов и механизмов. Следовательно, напрашивается еще один принципиально важный вывод: гораздо эффективней на основе изучения и глубокого анализа банковской системы и объективно существующих механизмов, влияющих на ее устойчивость, разрабатывать мероприятия, приводящие в действие или активизирующие положительное воздействие регулирующих механизмов.

Термин «механизм» обычно понимается в двух аспектах: во-первых, как совокупность твердых тел, которые взаимным сцеплением и сопротивлением способны к сообщению, передаче и преобразованию движения; отдельные части машин, двигателей, приборов и пр., соединенные для работы; во-вторых, как «специальные меры, выстроенные по системному принципу» [63]. Под экономическим механизмом понимается совокупность организационных структур, конкретных форм и методов управления, а также правовых норм, с помощью которых реализуются действующие в конкретных условиях экономические законы [80]. В связи с этим представляется целесообразным, во-первых, говорить не просто о механизмах, а об обобщенном механизме воздействия на устойчивость банковской системы (включающем некое количество встроенных механизмов), а во-вторых, для полноты описания рассматривать его в указанных двух аспектах, начав с определения множества субъектов, действия которых оказывают влияние на устойчивость банковской системы, а уже затем переходить к содержательной направленности указанных действий. Представленное выше исследование экономического содержания рассматриваемой характеристики деятельности банковской системы позволило сделать вывод о том, что внутренние механизмы воздействия на устойчивость банковской системы включают в себя:

1) деятельность Центробанка РФ, направленную на поддержание устойчивости, как определенных коммерческих банков, так и всей банковской системы в целом;

2) деятельность руководства коммерческих банков направленную на поддержание устойчивости функционирования банка;

3) внутреннее саморегулирование банковской системы.

Также на устойчивость банковской системы оказывает воздействие ряд государственных органов. Таким образом, к субъектам, функционирующим в рамках обобщенного механизма, могут быть отнесены: Центробанк, коммерческие банки, государственные органы, регулирующие и

регламентирующие как непосредственно функционирование коммерческих банков, центрального банка и банковской системы в целом, так и генерирующие решения, связанные с организацией работы финансовых рынков, международного сотрудничества, налогообложения и прочих вопросов, решение которых связано с воздействием на банковскую систему. Кроме того, на устойчивость банковской системы оказывает влияние состояние денежной системы, фондового и валютного рынка внутри страны, конъюнктура и тенденции мировых фондовых и валютных площадок и еще целый ряд внешних воздействий (природные катаклизмы, боевые действия на территории других государств и т.п.).

Подробнее остановимся на характеристике внутреннего механизма воздействия на устойчивость банковской системы. Первая компонента данного механизма, связанная с деятельностью Центробанка, подразделена на два направления, первое из которых обусловлено необходимостью воздействовать на процесс поддержания устойчивости банковской системы в целом, а второе - отдельных коммерческих банков.

Организация работы в рамках второго направления в стране основывается на имеющихся уже в распоряжении ЦБ РФ методиках проведения анализа финансового состояния, финансовой устойчивости каждого коммерческого банка в отдельности. Для оказания воздействия на банковскую систему с целью поддержания ее устойчивости, центральным банком может быть использован практически весь спектр методов и инструментов денежно-кредитной политики, находящийся в его распоряжении. Разработка мер, направленных на поддержание устойчивости банковской системы в целом, со стороны центрального банка должна основывается на результатах анализа рассматриваемых характеристик системы. Применяемые же в настоящее время Центральным банком РФ подходы к анализу состояния банковской системы основаны на суммарных показателях всех кредитных организаций, действующих на территории РФ или дифференцированных по какому-либо признаку (например, по размеру

капитала, активов), таким образом, не проводится системный анализ банковской системы, речь идет лишь о суммирование показателей всех банков, что не позволяет делать корректные выводы о реальном состоянии системы. Анализ же системы предполагает рассмотрение ее внутренних связей, тенденций развития в сфере взаимодействия ее элементов и т.д., а это означает, что спектр количественных и качественных показателей должен быть существенно расширен и ориентирован на исследование устойчивости всей банковской системы.

Управление устойчивостью отдельного коммерческого банка связано с разработкой соответствующего методического обеспечения. Существуют различные методики оценки устойчивости коммерческого банка и ее составляющих, в том числе основанные на таких методах, как:

- коэффициентный метод (наиболее распространенный подход, примером применения данного метода является методика, представленная в [21]);

- метод экспертных оценок (примером может служить методика оценки комплексной устойчивости коммерческого банка [40]);

- нейросетевое моделирование (примером является методика [84]);

- метод обобщенного показателя (примером подобной методики является сводная оценка степени финансовой устойчивости банка, основанная на корреляционном анализе при выборе показателей, представленная в работах [41] Другой вариант, базирующийся на положениях теории интегральной диагностики сложных динамических систем [27])

При всем том необходимо отметить, что методики оценки устойчивости коммерческого банка являются, по сути, методиками анализа его финансового состояния и не предусматривают установление предельных значений параметров функционирования банка, обуславливающих область его устойчивости.

Переходя к анализу последней компоненты внутреннего механизма воздействия на устойчивость банковской системы - самоорганизации системы преимущественно надлежит сосредоточить внимание на следующем обстоятельстве: поскольку любая система отличается от простого множества элементов наличием внутрисистемных связей, превышающих по своей силе и интенсивности связи элементов системы с внешней средой, обязательным условием ее эффективного управления является анализ указанных связей.

В сложных многоэлементных системах проблемы оценки внутрисистемных взаимодействий, воздействия на них и возможных последствий подобного влияния оказываются более сложными, поскольку таким системам присуще наличие процессов самоорганизации. Недооценка этих процессов: во-первых, снижает эффективность предпринимаемых мер, направленных на поддержание устойчивости банковской системы, а во-вторых, вносит значительную долю неопределенности в прогнозирование поведения банковской системы. Вместе с тем анализ процессов самоорганизации в банковской системе является крайне сложной и мало изученной проблемой.

Явления самоорганизации систем исследуются в рамках синергетики. Использование методологии синергетического подхода может позволить по-новому подойти к решению проблемы устойчивости банковской системы через анализ флуктуаций. В синергетике одним из ключевых вопросов является рассмотрение состояний неустойчивого равновесия, при которых даже очень малые отклонения, которые, как правило, всегда имеют место, быстро нарастают, и далее происходит выход на один из неоднородных устойчивых стационаров. Доказан тот факт, что такие отклонения, называемые флуктуациями, присутствуют в физических, химических, биологических и экономических системах. Важность рассмотрения флуктуаций состоит в том, что, в отличие от равновесных процессов, они определяют всю дальнейшую судьбу сложной системы. В результате даже слабое воздействие на нее может определить ее дальнейшее поведение в

случае возникновения резонансного возбуждения, т.е. согласованного с внутренними свойствами большой системы и сильно влияющего на нее. Применение синергетического подхода к неравновесным экономическим системам, по мнению ряда исследователей, позволяет выявить эффективные пути управления системой благодаря обнаружению закономерностей самоорганизации и центров диссипативного структурообразования.

В ряду недавних работ посвященных анализу межбанковских системных взаимодействий, таких как [107, 113, 127, 135], обычной практикой являются исследования цепочки неплатежей в силу гипотетического отказа некоего единственного банка. Подобный анализ в состоянии оценить влияние нестандартных банкротств (например, из-за мошенничества), но игнорирует процессы самоорганизации системы, так как ничего не говорится об экспозиции банковских активов. Мы считаем, что комплексная оценки рисков системной устойчивости банковской сферы возможна только путем анализа всех аспектов в совокупности на основе синергетического подхода.

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.

После системного кризиса 2008 года начался новый этап функционирования российского банковского сектора как рыночного механизма. Российским банкам и банковской системе в целом придется решать на его протяжении много 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 долгосрочное кредитование и инвестиционную поддержку предприятий реального сектора экономики.

1.3. Современные тренды математических моделей банков и банковских

систем

Методы системного анализа наилучшим образом подходят для комплексного изучения поведения сложных систем. Моделируя поведение отдельных банков или банковской системы в целом, мы имеем дело со сложной системой. Сложные системы, такие, как биосфера, человеческий индивидуум, экономика, выделяются не просто тем, что состоят из очень большого числа элементов, а, прежде всего своей уникальностью и способностью к качественным изменениям. Поэтому, изучая сложную систему, мы фактически наблюдаем единственную траекторию, которая не воспроизводит себя статистически достоверно и не показывает всех потенциальных возможностей системы. Тем самым мы выходим за рамки эмпирического метода - основы успеха естественных наук. Не удивительно, что успехи в моделировании сложных экономических систем значительно скромнее, чем успехи моделирования искусственных систем.

Для сложных систем невозможен эксперимент и массовое наблюдение, поэтому ни для одной сложной системы до сих пор не создано универсальной модели, из которой все остальные следовали бы как частные случаи, подобно тому как, скажем, модели радиотехнических устройств следуют из теоретической модели электродинамики. Приходится иметь дело с множеством моделей одной и той же системы, каждая из которых использует свой язык понятий и рассматривает систему в своём ракурсе, пренебрегая отнюдь не малыми величинами [7].

Если модели физических систем должны объяснить результаты сделанных и предсказывать результаты планируемых экспериментов, то модели сложных систем призваны, в первую очередь, заменить эксперимент. Принципы системного анализа заключаются в моделировании различных комбинаций факторов с последующим выявлением их влияния с помощью математического аппарата, поэтому существует не просто множество моделей банковской системы, но и множество методических подходов к её моделированию.

Цикличность в развитии экономических систем обязывает менеджмент банков адекватно реагировать на изменения экономической конъюнктуры для обеспечения устойчивости каждого банка в отдельности и банковской системы в целом. Скорость реакции на изменения определяет успех в управлении, а математические модели банка/банковской деятельности являются основным инструментарием систем поддержки принятия решений. Так как с их помощью можно с имитировать поведение банка и/или банковской системы в зависимости от различных начальных условий, внешних воздействий на элементы и систему. Математические модели позволяют подготовить и провести многочисленные эксперименты быстро и без социального риска.

Банк представляет собой сложный объект моделирования, который требует комплексного подхода. Мэрфи писал, что "трудно создать интегрированную теорию банковской фирмы, которая одновременно охватывала бы управление ликвидностью, выбор портфеля активов, политику ценообразования и физический процесс производства" [141]. Современные теории банковской фирмы базируются на основных положениях теории банковского дела, рыночного равновесия, теории оптимизации, методологии системного анализа и имитационных систем.

Первая математическая теория банковского дела была предложена Эджвортом в 1888 г. в работе "The Mathematical Theory of Banking", в которой автор приводит четкое количественное соотношение между

величиной обязательств банка и необходимым объемом резервов ликвидности. Согласно его теории, объем резервов разумно увеличивать пропорционально квадратному корню от обязательств банка [142]. Описанная модель относится к аналитическим математическим моделям и конечно не охватывает всего спектра банковской деятельности.

Следующие значительные математические модели банковской деятельности относятся к 20-30 годам XX века. Они базируются на гипотезе полной определенности условий при принятии финансовых решений. Так, в основе теории процентной ставки и приведенной стоимости И. Фишера (1930 г.) лежит детерминированная модель [125]. Он доказал, что критерии оценки инвестиций никак не связаны с потребительскими предпочтениями. Это означает, что инвесторы используют одни и те же инвестиционные критерия и поэтому могут скооперироваться и передать часть функций управления инвестициями профессиональному менеджменту. Руководству банка не обязательно знать личные пристрастия акционеров, их основная цель -максимизировать чистую приведенную стоимость, для того чтобы наилучшим образом обеспечить интересы своих клиентов. Эти теоретические положения во многом были подкреплены бурным расцветом индустрии первых взаимных фондов в США, активно спекулировавших в то время на американском биржевом рынке.

Основная доминанта в работах довоенного периода заключается в использовании гипотезы о полной определенности условий в процессе принятия финансовых решений. Применяемые в анализе математические средства сводились к элементарной алгебре и началам функционального анализа. Совокупность этих средств, ориентированных на проведение финансовых расчетов в условиях определенности, получила название финансовой математики. Важность факторов неопределенности и риска в финансовых проблемах, несмотря на детерминированный подход, осознавалась достаточно четко. В настоящее время модель Фишера продолжает широко использоваться при решении частных задач в условиях

относительной стабилизации денежно кредитного рынка страны. Однако она позволяет анализировать только отдельно взятый актив вне его связи с другими активами. Модель является одномерной, анализирующей лишь одну характеристику актива - доходность, а возникающие риски при принятии инвестиционных решений не учитываются.

Основой современной теории инвестиций считается 1952 г., в котором вышла статья Г. Марковица под названием "Выбор портфеля". В ней впервые была описана математическая модель формирования оптимального портфеля ценных бумаг и методы построения подобных портфелей при заданных условиях на основе теоретико-вероятностной формализации понятия доходности и риска. Модель учитывала два важных фактора - доходность и риск, а также аналогичные характеристики портфеля активов. Только применение вероятностных методов позволило существенно продвинуться в анализе влияния риска на принятие инвестиционных решений. Собственно работы этого направления и получили название "современная теория инвестиций". Таким образом, понятие «риск» и его математическая оценка являются основой современной теории инвестиций. Математическая модель формирования оптимального портфеля активов представляет собой задачу квадратичной оптимизации при линейных ограничениях. Современный уровень развития вычислительной техники и наличие разработанных методов оптимизации позволяют построить инвестиционный портфель с десятками тысяч активов, но в работе банков при принятии решений о размещении средств эта модель практически не применяется.

Развитием портфельной теории Марковица является однофакторная модель рынка капиталов, предложенная У. Шарпом. Она позволяет заменить сложные математические алгоритмы квадратичной оптимизации оптимизацией линейной. Простая математика, совершенная статистическая техника оценки коэффициентов чувствительности, рыночных индексов способствуют широкому использованию модели Шарпа на всех фондовых

рынках мира при выборе конкретных активов для их включения в портфель инвестора.

Однако деятельность банка наряду с управлением активами подразумевает и управление привлеченными средствами, а однофакторная модель рынка капиталов эту задачу не решает.

Решить данную проблему призвана модель банка Р. Портера, в которой автор применяет теорию фирмы к деятельности банка. Он доказывает, что именно банк по сравнению с фирмами, производящими материальную продукцию, является наиболее показательной фирмой для демонстрации теории, поскольку он не изменяет ассортимента выпускаемой продукции и является наиболее консервативным предприятием в смысле набора совершаемых операций. В основе теории банковской фирмы лежит балансовое уравнение [144]:

V+N = k + B + L> (1.1)

где V- объем проданных банком депозитов, принимаемый равным 1;

N - доля собственного капитала по отношению к привлеченным депозитам;

к - доля наличных денежных средств и средств на корреспондентских счетах банка по отношению к привлеченным депозитам, причем 0<к< 1;

В - доля ценных бумаг, приобретенных банком, по отношению к привлеченным депозитам;

Ь - доля кредитов, выданных банком, по отношению к привлеченным депозитам.

И хотя в модели уже появилось агрегированное описание пассивов, однако она имеет больше теоретическое значение, чем практическое, для принятия конкретных управленческих решений в банке.

Развитием модели Портера и портфельной теории Марковица для банков можно считать модель Кейна и Молкила [134]. Ее целевая функция -максимизация дохода. Аргументами функции максимизации являются индексы доходности портфеля активов, состоящего из кредитов и

государственных ценных бумаг, а также риска в виде среднего квадратичного отклонения доходности портфеля активов банка. Дополнительными достоинствами являются учет корреляционной связи между активами портфеля, а также использование балансового уравнения, аналогичного (1.1). Однако модель не учитывает активы в виде наличных средств в кассе и средств на корреспондентских счетах в других банках, а также отличия активов внутри групп кредитов и ценных бумаг; риски и структуру портфеля пассивов, расходы, которые сопровождают пассивные операции банка; управление собственным капиталом. На наш взгляд главным минусом модели является отсутствие возможности динамического анализа переменных. Модель является статической.

Введение в аналитические математические модели банков элементов теории издержек позволило улучшить качество управления пассивами, решить сложную задачу сопоставления двух эффектов:

1) изменение объемов привлеченных средств при изменении величины процентной ставки по депозитам;

2) изменение прибыли коммерческого банка при увеличении (уменьшении) объемов привлеченных средств.

Один из вариантов проведения агрессивной депозитной политики, характеризующей экстенсивное развитие банка, состоит в создании филиальной сети, что требует дополнительных издержек. Поэтому для принятия обоснованного решения о расширении банка следует построить соответствующую экономико-математическую модель, минимизирующую издержки.

Модель, предложенная Сили, представляет собой математическое решение задачи одновременного управления и требованиями и обязательствами банка с целью максимизации прибыли, неопределенность в модели учитывается в установлении депозитной и кредитной процентных ставок. Автором впервые вводится переменная, характеризующая избыток или недостаток ликвидности.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Иванов, Николай Алексеевич

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

На базе законов системного анализа с последовательным применением логико-статистических методов и экономико-математического моделирования, в диссертации осуществлена попытка объективной оценки и анализа экономических, организационных и информационных аспектов состояния политики привлечения и размещения средств традиционных коммерческих банков в прошлом, проанализировано поведение системы в настоящем, и с использованием методов системного и динамического моделирования показана возможность прогнозирования тенденций их развития в будущем. В основе подхода лежит понимание коммерческого банка как некоторого объекта управления, функционирующего в открытой среде на основе определенных целей собственников и менеджмента, опирающегося на концепцию стратегического развития.

1. Рассмотрены модели и методы анализа и прогноза развития инструментарно-технологического обеспечения политики привлечения и размещения средств традиционных коммерческих банков, призванные повысить эффективность системы управления финансовым оборотом. Характерной чертой больших систем является то обстоятельство, что работу, ее отдельных элементов и системы в целом возможно оценивать лишь с позиций систем более высокого порядка. Поэтому затруднительно определение критерия эффективности конкретных систем без анализа систем более высокого уровня.

2. Чаще всего в разрабатываемых моделях банковских систем критерием эффективности выступают функции минимизации рисковых активов, которые в дальнейшем обеспечивают максимизацию прибыли. Реже применяется критерий стабильности обеспечения кредитных ресурсов, который в среднесрочной и долгосрочной перспективах также способствует получению максимума прибыли. Полная формализация реальных систем представляется сложной, а подчас и невозможно задачей. По этой причине возникает неполнота соответствия между моделью и реальностью, с которой необходимо считаться в процессе моделирования и интерпретации полученных результатов. На основе проведенного анализа в диссертационной работе сформулирован вывод о необходимости применения нового подхода к управлению финансовыми ресурсами традиционного коммерческого банка, разработки новых динамических моделей регулирующих сбалансированное сочетание политики привлечения и размещения средств кредитного учреждения с учетом комплекса внешних и внутренних факторов.

3. В результате анализа выявлена возможность формализации бизнес-процессов политики привлечения и размещения ресурсов традиционных банков, на основе систем линейных однородных дифференциальных уравнений с последовательным применением причинного, статического и динамического подходов оценки экономического эффекта, учитывающих потенциал коммерческого банка по привлечению средств для кредитования юридических и физических лиц. Разработана совокупность методов и моделей постановки и решения задачи анализа инструментарно-технологического обеспечения политики привлечения и размещения средств.

4. Методы и подходы имитационного моделирования являются важным, эффективным, а иногда и единственным способом исследования сложных социально-экономических систем. В рамках диссертационной работы предложены имитационные модели технологического обеспечения политики привлечения и размещения средств апробированные для четырех гипотез: «невезение», «плохое управление», «жесткая экономия» и «моральный риск». Разработанные динамические модели позволяют строить прогнозы развития кредитных операций по различным сценариям и на их основе формировать оптимальную стратегию поведения коммерческого банка на открытом рынке.

5. Разработанные в диссертационной работе модели позволяют исследовать взаимосвязи между уровнем размещенных и возвратных ресурсов банков, оценивать качество кредитного портфеля, эффективность затрат и капитал банка под воздействием внешних и внутренних факторов.

6. Полученные результаты имитационного моделирования политики привлечения и размещения средств ОАО «НОМОС-Банка» за 2011 год позволяют констатировать, что с помощью разработанного в рамках диссертационной работы инструментария можно достаточно просто и надежно прогнозировать основные параметры банковской политики по привлечению и размещению финансовых ресурсов, анализировать результаты принятия различных вариантов организационно-управленческих решений, и, в случае необходимости осуществлять их корректировку в соответствии с полученными результатами.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Иванов, Николай Алексеевич, 2012 год

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Федеральный закон «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)» от 10 июля 2002 года№ 86-ФЗ.

2. Федеральный закон «О банках и банковской деятельности» от 02.12.1990 года №395-1.

3. Автухович Э.В., Бурова Н.К. и др. Оценка потенциала роста экономики России с помощью математической модели / Под ред. A.A. Петрова. М.: ВЦ РАН, 2000.

4. Ананьев Д.Н. Банковский сектор России: итоги и перспективы развития.// Деньги и кредит. - 2011. - № 3.

5. Андреев М.Ю., Пильник Н.П., Поспелов И.Г. Экономическое исследование и модельное описание деятельности современной российской банковской системы М.: ВЦ РАН, 2008,

6. Андреев М.Ю., Поспелов И.Г. . Модель управления ликвидностью банка при случайно колеблющихся ставках процентов. // Математическое моделирование. 2004. №3. С.3-22.

7. Андреев М.Ю., Поспелов И.Г. Принцип рациональных ожиданий: обзор концепций и примеры моделей. М.: ВЦ РАН, 2008. 81с.

8. Андреев М.Ю., Поспелов И.Г., Пильник H.H. Эконометрическое исследование и модельное описание деятельности современной российской банковской системы. — М.: ВЦ РАН, 2008. — 79 с.

9. Андреев М.Ю., Поспелов И.Г., Поспелова И.И., Хохлов М.А. Технология моделирования экономики и модель современной экономики России. М.: МИФИ, 2007, 262с.

Ю.Ансофф И. Стратегическое управление. Спб.: Питер, 1999. - 414 с.

П.Арнольд В.И. "Жесткие" и "мягкие" модели / Математическое моделирование социальных процессов. М.: МГУ, 1998. С. 29 - 51.

12.Баркалов С.А., Бурков В.Н. Минимизация упущенной выгоды в задачах управления проектами. М.: ИПУ РАН, 2001. - 56 с.

И.Бахтараева К.Б. Страновые особенности рынка социально ответственного инвестирования // Финансы и кредит. - 2009. - №28(364).

14.Белоглазова Г.Н. Банковское дело. Организация деятельности коммерческого банка. М.: Высшее образование, 2011.

15.Борисов А. Б. Большой экономический словарь: М.: Книжный мир, 2000.

16.Бородина И.П. Системы управления рекламными коммуникациями фирмы. Ростов-на-Дону, Изд-во РБПХЛ СП РФ, 2004. - 125 с.

17.Браверман Э.М. Математические модели планирования и управления в экономических системах. - М.: Наука, 1976. - 366 с.

18.Бурков В.Н., Квон О.Ф., Цитович Л. А. Модели и методы мультипроектного управления. - М.: (Препринт / Институт проблем управления). 1997. - 62 с.

19.Волкова В.Н., Денисов A.A. Основы теории систем и системного анализа. -СПб.: Издательство СПбГТУ, 2005. - 520 с.

20.Воронин A.A., Мишин С.П. Оптимальные иерархические структуры. -М.: ИПУ РАН, 2003. - 214 с.

21.Галикеев P.M. Финансовая устойчивость банка в свете кризиса 1998г. // Аудит и финансовый анализ. - 2000. - № 2.

22.Гейнес Б.Р. Обзор развития исследований по общей теории систем. Перевод ВЦП. Е-29653. - М.: ВЦП, 1983. - С. 28.

23.Гельман В .Я. Решение математических задач средствами Excel. СПб.: Питер, 2003.-237 с.

24.Герасимова Е. Б. Феноменология анализа финансовой устойчивости кредитной организации. - М.: Финансы и статистика, 2006. - 392 с.

25.Гиляровская Л. Т., Паневина С. Н. Комплексный анализ финансово-экономических результатов деятельности банка и его филиалов. - СПб.:

Питер, 2003.-240 с.

26.Горелый В. И. Учет и экономический анализ деятельности коммерческих банков. - М.: Издательство ГУ ВШЭ, 2001.

27.Готовчиков И. Финансовая устойчивость банка // Банковские технологии. - 2004. - №4

28.Губко М.В. Модель формирования бизнес-схем в транснациональных корпорациях // Системы управления и информационные технологии. 2003. 1-2(12). С. 44-48.

29.Гуриев С.М. Некоторые математические модели формирования инвестиций и сбережений. ВЦ РАН, 1994, дисс. на соиск. уч. ст. к.ф.-м.н.

30.Деньги, кредит, банки: Учебник/Под ред. О.И. Лаврушина. 2-е изд., перераб. и доп.— М.: Финансы и статистика, 2009.— 464 с.

31.Дмитриев A.C., Шугаль Н.Б. Макроэкономическое моделирование взаимосвязей реального и денежного секторов российской экономики (часть 1) ). // Экономический журнал ВШЭ, 2006, т. 10, №2, с. 234-266

32.Додинов В.Н., Крылова М.А., Шестаков A.B. Финансовое и банковское право. Словарь-справочник / Под ред. д.ю.н. О.Н. Горбуновой. - М.: ИНФРА-М, 2006.

33.Дорнбуш Р., Фишер С., Шмалензи Р. Экономика. М.: «Дело», 2001, 864с.

34.Дробышевский С. и А. Козловская (2002) Внутренние аспекты денежно-кредитной политики России, Научные труды ИЭПП №45Р, Рижим доступа: www.iet.ru.

35.Егорова Н.Е., Смулов A.M. Математические методы финансового анализа банковской деятельности (на примере крупного сберегательного банка) // Аудит и финансовый анализ, 1998, № 2, с. 75-146

36.Егорова Н.Е., 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

37.Егорова Н.Е., Смулов A.M. Потенциал российских банков - основной источник финансовых ресурсов для подъема реального сектора экономики. Режим доступа http://www.cfin.ru/press/management/2000-5/05 .shtml

38.Жуков П.Е. Монетаризм и современная денежно-кредитная политика /

П.Е. Жуков //Финансы.-2011.-№10. 39.Замков О.О., Толстопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике: Учебник. 2-е изд. - М.: МГУ им. Ломоносова, Издательство «Дело и сервис», 1999. - 368 с. 40.3ахарьян А.Г. Экспертная оценка комплексной устойчивости коммерческого банка // Финансовые исследования. - 2004. - №9

41.Ильясов С..М. Устойчивость банковской системы: механизмы управления, региональные

особенности - М.:ЮНИТИ-ДАНА, 2001

42.Камке Э. Справочник по обыкновенным дифференциальным уравнениям.

- М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1976.

- 576 с.

43.Караваев А.П. Модели и методы управления составом активных систем. -М.: ИЛУ РАН (научное издание), 2003. - 151 с.

44.Клейнер Г. Стратегический менеджмент: актуальные проблемы и новые направления // Проблемы теории и практики управления. - 2009. - №1.

45.Ковалев В.В. Методы предупреждения валютно-финансовых кризисов / В.В. Ковалев // Банковское дело.-2011.-№2.

46.Конюховский А. Российский менеджмент в условиях кризиса // Проблемы теории и практики управления. - 2009. - №7.

47.Крылов В., Топунова И. Целевая ориентация денежно-кредитной политики в условиях современной России / В. Крылов, И. Топунова //

Маркетинг.- 2011.-№4.

48.Кудрин А. Россия и мировой финансовый кризис // Вопросы экономики. -

2009.-№ 1.

49.Курс экономики. Учебник/Под ред. Б.А. Райзберга. - М.: ИНФРА-М, 2004. - 672 с.

50.Курьянов A.M. Особенности реализации денежно-кредитной политики в переходной экономике / A.M. Курьянов // Экономический вестник РТ.-

2010.-№3- 4.

51.Ланкастер К. Математическая экономика. Пер. с англ. М.: «Советское радио», 1972. - 464 с.

52.Леонтьев В.В. Экономические эссе. Теории, исследования, факты и политика: Пер. с англ. - М.: Политиздат, 1990. - 415 с.

53.Макеев С.Р. Денежно-кредитная политика: теория и практика. М.: Экономистъ, 2005.

54.Матвеева Л.Г., Шевченко И.К. Использование информационных технологий в процессе управления сложноструктурированными экономическими системами // Перспективные системы и задачи управления: Мат-лы 2-ой Всероссийской научно-практической конф. -Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2007.

55.Матросова Е. Обзор денежно-кредитной политики / Е. Матросова // Рынок ценных бумаг.-2011.-№5.

56.Медведев H.H. Инструменты денежно-кредитного регулирования: новации обязательного резервирования в России / H.H. Медведев // Финансы и кредит.-2009.-№23.

57.Меликьян Г.Г. Актуальные вопросы капитализации, устойчивости и конкурентоспособности российского банковского сектора //Деньги и кредит. - 2007. - № 7. - С. 10-14.

58.Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. - М.: Мир, 1973.

59.Милюков А.И. Кредитная поддержка производства - центральная проблема.// Деньги и кредит. - 2011. - № 4.

60.Мирская С.Ю. Математические модели теплоснабжения зданий с автономным источником тепла// Дис. на соиск. ученой степени кандидата физико-математических наук, ЮГИНФО РТУ, Ростов-на-Дону, 2003. -130 с.

61.Мирская С.Ю., Сидельников В.И., Бородина И.П. Оценка влияния рекламы на формирование потребительского спроса // Изв. вузов. Сев. -Кавк. регион. Естественные науки, 2004. - Приложение № 6 . - С. 13-18.

62.Мирская С.Ю., Сидельников M.B. Построение динамической математической модели производственного предприятия. //Изв. ТРТУ. Тематический выпуск - Системный анализ в экономике и управлении, № 17, 2006.-с. 342-346.

63.Могилевский В.Д. Методология систем. — М.: «Экономика», 1999., с. 202

64.Модернизация России: доклады для 10 конференций: [в 2 кн.] / Е. Г. Ясин; Гос. ун-т - Высш. шк. экономики; отв. ред. Н. Б. Давиденко, А. Д. Кузьмичев, Г. Ю. Трубецкая. - М. : Издат. дом ГУ ВШЭ, 2009.

65.Моисеев H.H. Математические модели системного анализа. - М.: Наука, 1981.-488 с.

66.Новиков Д.А. Механизмы функционирования многоуровневых организационных систем. - М.: Фонд «Проблемы управления», 1999. -161 с.

67.Новиков Д.А. Сетевые структуры и организационные системы. М.: ИПУ РАН, 2003.- 108 с.

68.Новиков Д.А., Цветков A.B. Механизмы функционирования организационных систем с распределенным контролем. - М.: ИПУ РАН, 2001.- 118 с.

69.Орешин В.П. Государственное регулирование национальной экономики: Учебное пособие. - М.: ИНФРА-М, 2000.

70.Отчет о развитии банковского сектора и банковского надзора в 2007 году. М.: изд. Банка России, 2008.

71. Петров A.A. Опыт использования математических моделей для анализа экономики переходного периода // Вестник РАН. 1997. № 4.

72. Петров A.A., Поспелов И.Г., Шананин A.A. От Госплана к неэффективному рынку: Математический анализ эволюции российских экономических структур N.Y.: The Edwin Mellen Press, Lewiston -Queenston-Lampeter, 1999

73.Пильник Н.П., Поспелов И.Г. О естественных терминальных условиях в моделях межвременного равновесия. //Экономический журнал ВШЭ, 2007, т. 11, №1, с. 1-33.

74.Плисецкий Д.Е. Стабилизационные механизмы валютно-финансовой политики в условиях дефицита платежного баланса / Д.Е. Плисецкий // Финансы и кредит.-2009.-№18.

75.Поляк Г.Б. Финансы. Денежное обращение. Кредит. Учебник. - М.: ЮНИТИ,2001.

76.Поляков А.К. Исследование модели управления ликвидностью при условии случайно колеблющихся ставок процентов. Выпускная квалификационная работа. ГУ ВШЭ,Кафедра математической экономики и эконометрики, 2005.

77.Поспелов И.Г. Моделирование экономических структур М. ФАЗИС: ВЦ РАН, 2003

78.Прангишвили И.В. Системный подход и общесистемные закономерности. Серия: «Системы и проблемы управления». - М.: СИНТЕГ, 2000. - 528 с.

79.Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса. Новый диалог человека с природой / пер. с англ. - Изд. 4-е, стереотипное. - М.:Едиториал УРСС, 2003, с. 172

80.Райзберг Б.А, Лозовский Л.Ш, Стародубцева Е.Б. Современный экономический словарь. —М, 2003

81.Райфа Г. Анализ решений (введение в проблему выбора в условиях неопределенности). - М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1977. - 408 с.

82.Рапопорт Б.М. Оптимизация управленческих решений. - М.: ТЕИС, 2001. - 264 с.

83.Россия. Экономическое и финансовое положение. М.: изд. Банка России Банк России. 2007.

84.Сазыкин Б.В. Система дистанционного анализа устойчивости и развития банков на основе нейросетевых моделей / http://www.bankclub.ru

85.Свиридов О.Ю. Банковское дело. Серия «Экономика и управление». -Ростов н/Д: Издательский центр «МарТ», 2004.

86.Сидельников В.И., Мирская С.Ю. Математическое моделирование автономных систем теплового снабжения. Монография. - Ростов-на-Дону: СКНЦ ВШ, 2004. - 167 с.

87.Сидельников В.И., Языков М.С. Модель динамики основных параметров современного гипермаркета // Экономический вестник РГУ, Ростов-на-Дону, 2008, т. 6, № 4, ч. 3, с. 138-141.

88.Сидельников М.В., Мирская С.Ю. Об эффективности мероприятий по реформированию системы управлениям/Экономический вестник Ростовского государственного университета, 2007. - № 1.

89.Синки Дж. Ф. - мл. Управление финансами в коммерческих банках: Пер. с англ. 4-го перераб. изд. / Науч. ред. Р.Я. Левиты, Б.С. Пинснера. - М.: Catallaxy, 1994. - 982 с.

90.Смирнова М. Управление взаимоотношениями на промышленных рынках как источник конкурентного преимущества компании. Российский журнал менеджмента, Том 4, №3: 27-42. 2006.

91.Стратегии социально-экономического развития России: влияние кризиса. В 2 ч. Ч. 1. Коллектив авторов. - М.: Экон-Информ, 2009. - 280 с.

92.Тагирбеков K.P. Инвестиционные процессы и банковская система в экономике России. М: Издательство «Весь Мир», 2005.

93.Улюкаев A.B. Денежно-кредитная политика Банка России: актуальные аспекты.// Деньги и кредит. - 2011. - № 5.

94.Фетисов Г. Г. Оценка финансовой устойчивости коммерческого банка // Бухгалтерия и банки. - 2002. - № 10. С. 39 - 50.

95.Фетисов Г. Коллизии российской монетарной политики / Г. Фетисов // Российский экономический журнал.-2009.-№5.

96.Фетисов Г.Г., Лаврушина, О.И. Мамонов И.Д. Организация деятельности центрального банка: учебник Фетисов - М.: КНОРУС, 2008.

97.Флюгер А.Н. Прямая банковская угроза.// Коммерсантъ. - 2009. - № 16.

98.Хил Лафуенте A.M. Финансовый анализ в условиях неопределенности: Пер. с исп. под редакцией Е.И. Велесько, В.В. Краснопрошина, Н.А. Лепешинского. - Мн.: Тэхналопя, 1998. - 150 е.- (Новые математические модели и методы в управлении).

99.Чепурин М.Н. и др. Курс экономической теории/ Под ред. М.Н. Чепурина, Е.А. Киселевой. - Киров: АСА, 1999.

100. Чикарова М.Ю. К вопросу о сущности денежно-кредитной политики / М.Ю. Чикарова // Финансы и кредит.-2009.-№20.

101. Чуканов С.В. Переходные процессы в экономике и нестационарные модели экономической динамики. М.: ВЦ РАН, 2006.

102. Ширинская Е.Б. Операции коммерческих банков и зарубежный опыт. -М.: «Финансы и статистика», 1993

103. Щербакова Г. Н. Анализ и оценка банковской деятельности (на основе отчетности, составленной по российским и международным стандартам). - М.: Вершина, 2006. - 464 с.

104. Юдицкий С.А. Сценарный подход к моделированию поведения бизнес-систем. М.: Синтег, 2001.

105. Янковский И.А. Моделирование загруженности сотрудников банка // Банкаусю веешк, 2003, № 13, с. 55-56

106. Amel, Dean, 1993, "State Laws Affecting Commercial Bank Branching, Multibank Holding Company Expansion, and Interstate Banking," Board of Governors of the Federal Reserve System, working paper.

107. Avery, Robert B, and Allen N. Berger, 1991, "Risk-Based Capital and Deposit Insurance Reform, "Journal of Banking and Finance 15, 847-874.

108. Barr, Richard, and Thomas Siems, 1994, "Predicting Bank Failure Using DEA to Quantify Management Quality," Federal Reserve Bank of Dallas, Financial Industry Studies Working Paper No. 1-94.

109. Bauer, Paul W, 1990, "Recent Developments in the Econometric Estimation of Frontiers," Journal of Econometrics 46, 39-56.

110. Berg, Sigbjorn, Finn Forsund, and Eilev Jansen, 1992, "Malmquist Indices of Productivity Growth during the Deregulation of Norwegian Banking, 198089," Scandinavian Journal of Economics 94, 211-228.

111. Berger, Allen N., 1993, "Distribution-Free Estimates of Efficiency in the U.S. Banking Industry and Tests of the Standard Distributional Assumptions," Journal of Productivity Analysis 4, 261- 292.

112. Berger, Allen N., 1995, "The Relationship between Capital and Earnings in Banking," Journal of Money, Credit, and Banking 27, 432-56.

113. Berger, Allen N., and David B. Humphrey, 1991, "The Dominance of Inefficiencies over Scale and Product Mix Economies in Banking," Journal of Monetary Economics 28, 117- 148.

114. Berger, Allen N., and David B. Humphrey, 1992, "Measurement and Efficiency Issues in Commercial Banking," in Z. Griliches, ed., Output Measurement in the Service Sectors, National Bureau of Economic Research, Studies in Income and Wealth, Vol. 56, (University of Chicago Press, Chicago) 245-79.

115. Berger, Allen N., and Robert DeYoung, 1995, "Problem Loans and Cost Efficiency in Commercial Banks," Office of the Comptroller of the Currency, Economics and Policy Analysis Working Paper 95-5.

116. Berger, Allen N., John H. Leusner, and John J. Mingo, 1994, "The Efficiency of Bank Branches," Board of Governors of the Federal Reserve, Finance and Economics Discussion Series Paper 94-26.

117. Berger, Allen N., William Hunter, and Stephen Timme, 1993, "The Efficiency of Financial Institutions: A Review and Preview of Research Past, Present, and Future, "Journal of Banking and Finance, 17: 221-249.

118. Cordell, Lawrence R., and Kathleen K. King, 1995, "A Market Evaluation of the Risk-Based Capital Standards for the U.S. Financial System," Journal of Banking and Finance 19, 531-562.

119. Demirguc-Kunt, Asli, 1989, "Deposit-Institution Failures: A Review of the Empirical Literature," Federal Reserve Bank of Cleveland, Economic Review, Quarter 4.

120. DeYoung, Robert, "X-Efficiency and Management Quality in National Banks," Office of the Comptroller of the Currency, Journal of Financial Services Research (forthcoming).

121. De Young, Robert, and Gary Whalen, 1994, "Is a Consolidated Banking Industry a More Efficient Banking Industry?," Office of the Comptroller of the Currency, Quarterly Journal, volume 13, number 3.

122. Diaz-Gimenez J. Banking in Computable General Equilibrium Economies. Federal Reserve Bank of Minneapolis. Research Department Staff Report 153. 1992

123. Fair R.C. The U.S. Macroeconometric Model. URL: http://fairmodel.econ.yale.edU/wrkbook/wb.htm#0.

124. Federal Financial Institutions Examination Council, 1984-1993, Reports of Condition and Income. Faulhaber, Gerald R, 1995, "Banking Markets: Productivity, Risk, and Customer Satisfaction," The Wharton School, University of Pennsylvania, working paper.

125. Fisher. The Theory of Interest. 1965 (перепечатка издания 1930 г.). J. Hirshleifer. On the Theory of Optimal Investment Decision // Journal of Political Economy. 66: 329-352. 1958

126. Florenzano M, Kanellopoulou S, Vailakis Y. Equilibrium of Incomplete Markets With Money and Intermediate Banking System. Centre d'Economie de la Sorbonne (CES), 2006. URL: http://mse.univ-parisl.fr/Publicat.htm.

127. General Accounting Office, 1990, Report to the Congress on the Bank Insurance Fund, GAO/AFMD-90-100, September.

128. Goodhart C, Sunirand P, Tsomocos D.P. A Time Series Analysis of Financial Fragility in the UK Banking System. Bank of England, 2004

129. Greene W.H. Econometric Analysis. 5th ed. Prentice Hall, 2003.

130. Harrison R., Nikolov K., Quinn M., Ramsey G. The Bank of England Quarterly Model. URL: www.bankofengland.co.uk/publications/beqm/

131. Helmut Elsinger, Alfred Lehar, Martin Summer. Using Market Information for Banking System Risk Assessment Режим доступа http ://homepages .ucalgary. ca/~alehar/boe WP .pdf

132. Hughes, Joseph P., and Loretta J. Mester, 1993, "A Quality and Risk-Adjusted Cost Function for Banks: Evidence on the 'Too-Big-To-Fail' Doctrine," The Journal of Productivity Analysis 4, 293-315.

133. Jones, David S., and Kathleen K. King, 1995, "The Implementation of Prompt Corrective Action," Journal of Banking and Finance 19, 491-510.

134. Kane Edward J., Malkiel Burton G. Bank Portfolio Allocation, Deposit Variability and the Availability Doctrine // Quarterly Journal of Economics, Vol. 79, No. 1 (Feb., 1965), p. 113-134.

135. Keane, Michael P., and David Runkle, 1992, "On the Estimation of PanelData Models With Serial Correlation When Instruments Are Not Strictly Exogenous," Journal of Business and Economic Statistics 10, 1-9.

136. Kobayashi K. A Theory of Banking Crises: RIETI Discussion Paper Series 03-E-016. Sep. 2003.

137. Kwan, Simon, and Robert Eisenbeis, 1994, "An Analysis of Inefficiencies in Banking: A Stochastic Cost Frontier Approach," working paper.

138. Machicado C.G. Liquidity Shocks and the Dollarization of a Banking System: Development Research Working Paper Series. 1 09/2006.

139. McAllister, Patrick H., and Douglas McManus, 1993, "Resolving the Scale Efficiency Puzzle in Banking," Journal of Banking and Finance 17, 389-405.

140. Mitchell, Karlyn, and Nur M. Onvural, 1996, "Economies of Scale and Scope at Large Commercial Banks: Evidence from the Fourier Flexible Functional Form," Journal of Money, Credit, and Banking 28(2), 178-199.

141. 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

142. Newman P. Francis Ysidro Edgeworth (1845-1926). The New Palgrave: A Dictionary of Economics, eds J. Eatwell, P. Newman and M. Milgate. -London: Macmillan, 1987, Vol. 2, p. 85-98.

143. Peristiani, Stavros, 1996, "Evaluating the Postmerger X-Efficiency and Scale Efficiency of U.S. Banks," Federal Reserve Bank of New York, working paper.

144. Porter RC. A model of Bank Portfolio Selection. - Cowles Foundation Paper 168 Reprinted from Yale Economic Essays, 1(2), 1961, p. 323-359.

145. Resti, Andrea, 1995, "Linear Programming and Econometric Methods for Bank Efficiency Evaluation: An Empirical Comparison Based on a Panel of Italian Banks," working paper.

146. Stevenson, Rodney E, 1980, "Likelihood Functions for Generalized Stochastic Frontier Estimation," Journal of Econometrics 13, 58-66.

147. 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.

148. Whalen, Gary, 1991, "A Proportional Hazards Model of Bank Failure: An Examination of Its Usefulness as an Early Warning Tool," Federal Reserve Bank of Cleveland, Economic Review, Quarter 1.

149. Wheelock, David C. and Paul W. Wilson, 1995, "Explaining Bank Failures: Deposit Insurance, Regulation, and Efficiency," Review of Economics and Statistics 77, 689-700.

150. Бюллетень банковской статистики. Режим доступа: http://www.cbr.ru/publ/main.asp?Prtid=BBS

151. Официальный сайт ОАО «НОМОС-БАНК». Режим доступа: http://www.nomos.ru/

152. Официальный сайт ЦБ РФ Режим доступа: www.cbr.ru

153. Портал статистических данных Режим доступа: www.hse.stat.ru

154. Справочник по кредитным организациям Режим доступа: http ://www. cbr.ru/credit/transparent. asp.

155. Статистический справочник Режим доступа: www.statsoft.ru

156. Федеральная служба государственной статистики Режим доступа: www.gks.ru