автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Экономико-математическая интеллектуальная система поддержки принятия решений на уровне отделения сберегательного банка России

На правах рукописи

ТРОШИН СТАНИСЛАВ ВАСИЛЬЕВИЧ

ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА УРОВНЕ ОТДЕЛЕНИЯ СБЕРЕГАТЕЛЬНОГО БАНКА РОССИИ

Специальность 05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Воронеж - 2000

Работа выполнена на кафедре «Автоматизированные информационные и упра) ляюхцие системы» Тульского государственного университета

Научный руководитель -

доктор технических академик РАЕН Фатуев В. А.

на> к, профессо]

Научный консультант ■

кандидат экономических наук Горюхин Б.Н.

Официальные оппоненты: -

доктор экономических наук Архипов А.П.

кандидат экономических наук, доцент Нагана Е.К.

Ведущая организация - Главное управление Центрального банка Ро

сийской Федерации по Тульской области

Защита диссертации состоится «21» июня 2000 г. в 14 часов в_учебне

корпусе,_ауд. на заседании диссертационного совета К063.81.12 при Вор

нежском государственном техническом университете по адресу;394026, г. Вор неж, Московский просп., 14

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Воронежского государс венного технического университета.

Автореферат разослан «19» мая 2000 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Рогачева Н.И.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Жесткий кризис банковской системы России привел к осознанию необходимости совершенствования управления финансовой деятельностью на всех уровнях иерархической структуры крупных банков, их филиалов, отделений. В настоящее время степень надежности банка и его структуры обусловлена не его разме1 ром и суммой валюты баланса, а качеством управления активами и пассивами, ликвидностью, рисками, требующим высокого профессионализма менеджеров подразделений всех уровней. Повышение эффективности управления банковской деятельностью требует разработки и внедрения в практику современных информационных технологий, математических моделей и методов, составляющих основу систем поддержки управленческих решений. Важная роль в этом отводится разработке моделей, удобных для принятия решений. Сегодня разработаны и внедрены в практику несколько методов проведения анализа финансового состояния кредитных организаций. Разработаны и программные продукты, обеспечивающие их применение.

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

Общепринятым направлением повышения эффективности управленческих решений стало создание и использование аналитических и экспертных систем. Обзор отечественной, зарубежной литературы и методических рекомендаций показал, что технология анализа финансового состояния кредитных организаций проработана достаточно полно. Значительно реже встречаются работы, посвященные технологии использования результатов анализа в управлении финансовой деятельностью. Более того, большинство исследований ориентировано на анализ деятельности банков в целом и значительно меньше внимания уделено учету специфики деятельности его нижних уровней (отделений; филиальных сетей).

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

В связи с этим в данной диссертационной работе исследуются возможность и пути разработки и внедрения в управление финансовой деятельностью отделения Сбербанка и его филиальной сети искусственной интеллектуальной системы, обеспечивающей динамическое отслеживание и анализ ситуаций и формирование обоснованных рекомендаций для стратеппеских и тактических управленческих решешш.

Проблемы управления финансовой деятельностью кредитной организации нашли отражение в трудах отечественных и зарубежных ученых A.B. Антонова, А.Б. Поман-ского, В.М. Усоскина, Н.Е. Егоровой, A.M. Смулова, Е.Б. Ширинской, К.А. Багриноз-ского, В.В. Радченко, Ю.А. Бабичевой, П. Роуза, Э. Роде, Дж. Ф. Синки, Е. Альтмана, Э.Д. Доллана. К. Сили. Н. МепФи. М. Рубинштейна и дп. В оаботах названных автоиов

рассмотрены общие концептуальные подходы к проблемам управления банковскими ресурсами, снижения риска, оценки эффективности управления.

Анализ литературных и нормативно-методических материалов свидетельствует об отсутствии методологических разработок, содержащих рекомендации по управлению финансовой деятельностью отделений Сберегательного банка (ОСБ) с учетом требований экономической среды, а также нормативных документов, регулирующих банковскую деятельность.

Диссертационное исследование проводилось в соответствии с тематикой научно-исследовательских работ кафедры автоматизированных информационных и управляющих систем экономического факультета Тульского государственного университета, а также в соответствии с концепцией развития Тульского банка СБ РФ.

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

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

Для достижения поставленной цели потребовалось решить следующие задачи:

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

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

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

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

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

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

. - исследовать факторы, влияющие на,эффективность деятельности филиалов ОСБ, и разработать методику оптимизации филиальной сети.

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

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

Научная новизна заключается в следующем:

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

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

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

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

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

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

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

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

Практическая значимость заключается в разработке программно-методического комплекса, обеспеченного удобным интерфейсом с целью создания искусственной интеллектуальной системы для отделений Сберегательного банка и формирования с ее помощью сценариев целесообразного управления в соответствии со сложившейся ситуацией. Результаты работы могут быть использованы для повышения обоснованности стратегических и тактических управленческих решений, сокращения сроков на их подготовку и реализацию.

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

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

Основные положения диссертационной работы докладывались на научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава Тульского госу-дарствешгого университета, на Российском научном симпозиуме «Системы и проблемы математического моделирования социально-экономических процессов (Сочи, 1999 г.), Всероссийской конференции «Банковские менеджмент, технологии и информационные системы» (Тула, 2000 г.), Международной научно-методической конференции «Состояние и перспективы финансовой кредитной системы региона» (Тула, 1999 г.), Всероссийской научно-производственной конференции «Проблемы экономики и организации производственных систем» (Новочеркасск, 1998 г.), Международной научно-технической конференции «Моделирование и исследование сложных систем» (Москва, 1998 г.), Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы экономики и организации производственных и социальных систем» (Новочеркасск, 1998 г.), Международной научно-практической конференции «Стратегия российских предприятий в современной1 экономике» (Ярославль, 1999 г.).

Публикации. По результатам выполненных исследований опубликовано 9 работ, и том числе две монографии.

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

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, определены цель, задачи, предмет и объект исследования, научная новизна и практическая значимость результатов работы, сформулированы основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе «Исследование проблемы совершенствования финансово-экономической деятельности Сберегательного банка России и его филиалов» проанализированы специфика деятельности и проблемы принятия управленческих решений I структурных элементах Сберегательного банка, отражена динамика основных показателей финансовой деятельности. Отмечается, что важной особенностью деятельности территориальных филиалов Сберегательного банка является их ориентация в основном н; потребности клиентуры региона.

Анализ схемы организационной структуры СБ РФ показывает, что Сбербанк -сложнейшая банковская система, состоящая из множества элементов различного уров пя, взаимодействующая практически со всеми субъектами экономических отношений 1 нашей стране, и с множеством зарубежных партнеров. Он является одной из важнейшие составляющих финансовой системы страны (наряду с Центральным банком) и имее' сложную многоуровневую иерархическую структуру.

Одним из уровней структуры Сберегательного банка выступает отделение терри торнального банка. Анализ финансовой деятельности этого уровня и является ггредме том исследования данной работы. Отделение Сбербанка России так же, как и террито риалышй банк, является филиалом банка, но уже на уровне муниципального образова пия, й не обладает правами самостоятельного юридического лица,- Приведена и проана лизирована схема организационной структуры ОСБ. Являясь сложной системой, отде ления территориального банка выполняют роль важнейшей структурной единицы Сбер банка, от эффективности их работы зависит финансовый результат деятельности терри ториадьных банков и Сбербанка в целом.

В деятельности отделений имеется специфика, которая отличает отделение от тер-шториального банка. Несмотря на одинаковый с территориальным банком юридиче-:кий статус (филиал Сбербанка), работа отделения, в первую очередь, направлена на гриалечение ресурсов, а ¡к размещением занимается территориальный банк и Сбербанк 'осени. Структуры привлеченных средств отделения и территориального банка одина-;овы, а в структуре размещенных средств имеются отлитая: отделение большую часть ;воих средств размещает в трастовых активах, переданных территориальному банку.

Филиальная сеть является исполнительным органом для привлечения ресурсов и шжнейшим структурным элементом отделения. Через нее происходит взаимодействие 5анка с клиентами. Получение максимальной отдачи от работы филиалов - это основная хель деятельности отделения, на которую практически не оказывают воздействия ни территориальный банк, ни Сбербанк России.

В состав Сбербанка России входит порядка 26 тысяч филиалов. Но насколько целе-¡ообразно и экономически оправдано такое количество филиалов?

Анализа подобного рода в практике работы Сберегательного банка не проводилось. Существует множество методик, позволяющих проанализировать деятельность кредитное организаций, территориальных банков, но в них отделение выступает в качестве юпрактнон структурной единицы. Для эффективного анализа и управления деятельно-:тью отделения необходимо иметь методику, позволяющую оценить работу каждого филиала, входящего в состав отделения, и скорректировать ее для достижения максимальном рентабельности.

Отделение Сберегательного банка рассматривается автором как сложная система. Сложность подтверждается наличием многочисленных тесных связей через филиальную :етъ с населением и элементами инфраструктуры региона, экономическое состояние которого должно оперативно учитываться лицом, принимающим решение при формиро-?ании стратегии и тактики управления финансовой деятельностью отделения. Помимо »того, отделение должно реагировать на управляющие воздействия от вышестоящих в lepapxnii элементов (территориального банка и центрального аппарата). Находясь под злиянием вышеизложенных факторов, структурным подразделениям отделения приходится выполнять сложную аналитическую работу, направленную на повышение эффективности работы подчиненной филиальной сети. Эту работу невозможно выполнить без лепользования аналитических систем поддержки управленческих решений.

Приведен обзор экономико-математических методов, моделей, систем и технологий, ориентированных на анализ деятельности финансово-кредитных учреждений, которые могут применяться в системах управления ОСБ.

Проанализирована оптимальная модель распределения кредитного ресурса и ба-нансовая модель Сили, приведены результаты моделирования финансовых инструментов кредитной политики банка, описаны эффект Стигнума-Бренча при управлении паствами и активами, модели управления ставкой процента с учетом инфляции, особенно-:ти проявления эффекта Фишера в условиях переходного периода, равновесные модели кредитного риска, экспресс-методы селекции кредиторов (модель CART, Z-модель Альтмана).

Немаловажное значение для менеджмента ОСБ имеет управление кредитным риском, при этом учитывается фундаментальное правило банковского дела: "риск требует компенсации" и может быть интерпретировано как возможность уменьшения процентной ставки для надежного клиента, репутация которого позволяет дать высокую оценку вероятности возврата ссуды и, наоборот, как необходимость повышения ставки процента при высокой вероятности невозврата кредита. В случае двухвалютной системы эта

6 . I

премия должна рассчитываться по каждой валюте автономно с учетом соответствую! го риска

Кредитная деятельность ОСБ обусловила повышенный интерес менеджеров от лсния к моделям и методам отбора клиентов по их финансовой благонадежности. В с зи с этим в работе обсуждаются возможности использования ширбко распространенн моделей CART и Z-модели Альтмана. ,

Проведенные аналитические исследования показали, что главным нсдостатю снижающим эффективность финансовой деятельности ОСБ, является низкая дискре зацня управления. Руководство отделения получает полную информацию о финансов состоянии ежемесячно, и только по результатам ее обработки возможно приним; стратегические решения. Если для верхних уровней СБ РФ такая дискретизация npni лема, то для низшего звена необходимо существенно повысить дискретизацию управ, ния, так как именно на этом уровне возможны и максимальные приобретения и суще венные потери финансовых ресурсов в условиях нестабильных экономических отнш ний.

Следует обеспечить возможность ежедневного анализа финансового состоим Наилучшим решением следует считать возможность проведения анализа в любой s мент, когда это потребуется руководству. Задачи организации такого подхода и oGycj вили целесообразность применения ситуационного подхода и включения в кот управления искусственной интеллектуальной системы для поддержки управленческ решений, обеспечивающей режим реального времени.

Существует несколько технологий создания искусственных интеллектуальных с) тем, ориентированных на поддержку управленческих решений на основе финансовс анализа. На рынке программных средств предлагается множество систем такого наз! чения. Анализ показал, что их можно разделить на следующие классы.

Первый класс систем получил название Data Mining ("заготовка данных"), орш тирован на технический анализ различных индикаторов, сбор и систематизацию 3koi мических и финансовых данных. К ним относятся программные продукты EQUIS (i мейства Meta Stock и Down Loader), Omega Research (семейства Super Charts, Wall Str Analyst и Trade Station) и Market ARTS (семейства Windows in Wall Street и Wall Str Money). Их общие черты - построение ценовых графиков разных типов, набор разл( ных торговых стратегий как описания правил принятия решений, анализ формировав портфелей, поддерлжа различных поставщиков оперативной информации.

Второй класс представляют аналитические системы, основу которых составля экспертные системы.

Анализ показал, что вышеперчисленные технологии невозможно адаптировать использовать на уровне ОСБ. Это обусловило целесообразность разработки opnranaj ной технологии формирования управленческих решений с использованием интеллек: алыюй системы.

Во второй главе «Методика создания и использования интеллектуальной систе! поддержки решений при управлении финансовой деятельностью ОСБ» исследуют возможность и пути разработки и внедрения в управление финансовой деятельност] отделения Сбербанка и его филиальной сети искусственной интеллектуальной систем обеспечивающей динамическое отслеживание и анализ ситуаций, формирование обе нованных рекомендаций для стратегических и тактических управленческих решений.

Реализована идея создать на основе известных и апробированных методов оцеп финансового состояния элемента банковской структуры сигнатурную ситуационн; модель и на ее основе автоматизировать процедуру определения целесообразных ctj

тегий управления финансовым состоянием отделения Сберегательного банка и его филиальной сетью путем включения в контур управления интеллектуальной системы поддержки управленческих решений. Причем эта система должна в полной мере учитывать особенности финансовой деятельности ОСБ.

Обоснована целесообразность выделения двух комплексов задач управления финансовой деятельностью ОСБ.

Первый из них направлен па решение задач, связанных с анализом финансовых потоков, поступающих из филиальной сети, с учетом целей и управляющих установок от вышестоящих органов и экономической ситуации в регионе и формированием стратегических решений по управлению пассивными (через филиальную сеть) и активными операциями отделения.

Второй комплекс направлен на повышение эффективности управления филиальной сетью путем совершенствования методик планирования заданий филиалам; рейтинговой оценки рентабельности деятельности каждого филиала; оптимизации структуры филиальной сети с учетом факторов, влияющих на эффективность деятельности филиалов, путем развития эффективных и закрытия нерентабельных, с перераспределением обслуживаемых районов. Описание этого комплекса приведено в гл. 3.

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

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

Для процессов управления организационно-экономическими объектами характерна большая степень неопределенности и влияния случайных факторов. Это затрудняет применение детерминированных моделей и методов управления и обуславливает целе-:ообразность использования ситуационного подхода. Важным элементом системы управления финансовой деятельностью отделения СБ РФ должна стать система поддержки принятия управленческих решений, включенная в контур управления (рис. 1).

Создание автоматизированных систем поддержки принятия управленческих реше-шй необходимо рассматривать с позиций системного подхода, который предполагает зыполнение системного анализа, основанного на процедурах целевого, информациошю-■о, функционального, ситуационного, процедурного и организационного анализов.

Проведен системный анализ финансовой деятельности отделения Сберегательного 5анка как объекта управления.

В соответствии со схемой системы управления, представлешгой на рис. 1, опишем ЗСБ как «черный ящик». Руководствуясь системный подходом, выделим множество !ых0дных показателей Р, множество параметров, характеризующее состояние 1кружагощей среды U, и множество управляемых параметров X.

Из распространенных методик анализа финансового состояния проанализированы [етыре, учитывающие все стороны функционирования кредитной организации. Одна из игх - система показателей, базирующаяся на распространенном среди аналитиков США -AMEL-методе. Метод включает пять групп коэффициентов, а именно: коэффициенты ;остаточности капитала, показатели качества активов, показатели оценки качества правления, показатели доходности и показатели ликвидности. Адаптированная к оте-ественным условиям система анализа финансового состояния банка включает 29 пока-

зателей, разбитых на группы, определенные CAMEL-методом. Вторая методика основг на на анализе прибылей и убытков; третья - на анализе нормативов ЦБ. Четвертая мете дика предполагает оценку показателей финансовой деятельности и ограничений, вве денных на предельные значения коэффициентов К„еК (К„ „¡П<К„<К„ ma!B п = 1,29), приня тых Базельским соглашением. Эта методика содержит ряд рекомендаций по фор.чировг шпо управленческих решений, поэтому она принята за основу.

1 Цели

Квчалы

Объел ynpai-erti Р«Г(Х.О U)

Управляемое пер а ветры

Инфгрмвцлсч^е

Системе педдерж/л принят« решений

Рис. I. Схема системы управления

Управляемые параметры, принадлежащие множеству X, разделены на два но; множества и включают параметры, относящиеся к активной и пассивной частям бала! са. Поскольку актив является целевым размещением источников денежных средст (пассивов), можно с определенностью сказать, что все статьи актива баланса являютс управляемыми, за исключением, может быть, величины просроченной ссудной задо: женности.

Для удобства интерпретации финансово-экономической сущности параметров показателей, составляющих множества X, U и Р, введем следующие обозначения (ш дексы параметров соответствуют статьям баланса активов и пассивов).

А - всего активов, включая:

Al - доходообразующие активы.

All - ссуды долгосрочные; А12 - ссуды краткосрочные: ссуды промышленном комплексу,'ссуды агропромышленному комплексу, ссуды нерезидентам и прочиё кра косрочные ссуды; А13 - просроченная задолженность по ссудам, по процентам; А14 межбанковские кредиты; AL5 - факторинг; А16 - лизинг, А17 - участия; А18 - ценнь бумаги: А181 - государственные долговые обязательства, негосударственные долговь обязательства, векселя, акции предприятий; А19 - выданные гарантии.

А2 - активы, не приносящие доход.

А201 - денежные средства: касса, корреспондентские счета в РКЦ, средства в пут: драгметаллы, денежные документы, прочие денежные средства; А202 - корреспондек ские счета в других банках; А203 - резервы в ЦБ РФ; А204 - основные средства; А205 нематериальные активы; А206 - дебиторы; А207 - средства в расчетах, в том числе coi ственные; А208 - использование средств бюджетных и внебюджетных фондов; А209 финансирование капитальных вложений; А210 - капитальные затраты;

А211 - расходы банка.

Статьи, относящиеся к пассивной части баланса:

П) - собственные средства; Г1ц - фонды; П(4 - резервы; П23 - межбанковские займы; П24 - корреспондентские счета (лоро); П26 - средства в расчетах; П28 - средства для финансирования капитальных вложений.

Кроме того, наиболее мощным и действенным средством для управления размером таких разделов пассива баланса, как долгосрочные и краткосрочные привлеченные средства, является набор процентных ставок в качестве оплаты за привлеченные ресурсы. Обозначим данную совокупность параметров Б и введем обозначения для ставок по различным вкладам и депозитам:

81 - ставка по вкладам до востребования в рублях; Б2 - ставка по вкладам до востребования в валюте; Бз - ставка по срочным вкладам в рублях; - ставка по срочным вкладам в валюте.

Подмножество 1 включает: М - маркетинговые средства привлечения; е1 - процентная маржа (разница между процентными доходами и расходами).

В ориентировочный перечень сведений, характеризующих экономику региона (параметры внешней среды или параметры, прямое влияние на которые со стороны ОСБ не возможно), включены:

1 - численность населения, в т.ч. трудоспособного; и2 - реальные доходы населения; и.; - изменение денежной массы в регионе; и4 - динамика роста цен на продовольственные и производственные товары; 1^5 - положение сельского хозяйства: объемы производства, численность занятых, финансовые показатели, структура собственности; И б - положение промышленного производства: объемы производства, численность занятых, финансовые показатели, структура собственности; и? - наличие разрабатываемых инвестиционных проектов общерегионального значения; ив - наличие иностранных инвестиций; и9 - курс доллара; ищ - ставка рефинансирования.

Частные выходные показатели. Частными показателями будем называть те, которые молено определить при ведении бухгалтерского учета и анализе текущей отчетности кредитной организации, но относительно которых без учета мнений экспертов невозможно прогнозировать тенденции изменения их значений (реакцию) вследствие изменения значений входных параметров и параметров окружающей среды.

О) - всего привлечено;

0[ 1 - остаток рублевых вкладов граждан; 012 - остаток инвалютных вкладов граждан; 0,з - остаток средств на рублевых счетах юридических лиц; 014 - остаток средств на инвалютных счетах юридических лиц; О] 5 - остаток сберегательных, сертификатов;

02 - фонд оплаты труда (по штатному расписанию) за отчетный период;

03 - всего доходов;

О31, О32 - непроцентные и процентные доходы;

04 - всего расходов;

04[, 042 - непроцентные и процентные расходы;

Оз - оборот по всем операциям;

О51 - оборот по вкладам; 052 - оборот по сертификатам; О53 - оборот по покупке-продаже валюты; 054 - оборот по лотерее; 055 - оборот по ОГСЗ; 056 - оборот по платежам в пользу предприятий; 037 - оборот по расчетно-кассовому обслуживанию; 0<з -прочие обороты.

Комплексные (>аналитические) выходные показатели. Выходные показатели, характеризующие качество активов, структуру пассивов, оценку ликвидности, выбраны в соответствий с моделью модифицированного балансового уравнения и представляют собой совокупность коэффициентов, определенных Базельским соглашением. Для ОСБ

некоторые из коэффициентов вычислены быть не могут (например, из-за отсутствия у отделения собственного капитала), зависимости для их вычисления отсутствуют, но для обеспечения унификации и упрощения интерпретации нумерация их сохранена, как в первоисточнике.

В диссертации приводятся формулы для вычисления коэффициентов в принятых обозначениях. Для сокращения объема реферата приведем только перечисление выходных показателей:

К1 - удельный вес доходообразующих активов; К2 - отношение доходных активов к платным пассивам; КЗ - отношение ссуд к обязательствам, К13 - уровень срочности и надежности; К14 - степень минимизации риска устойчивости или затрат; К15 - степень минимизации риска устойчивости или затрат №2; К8 - степень покрытия неустойчивых обязательств ликвидными средствами; К9 - степень покрытия обязательств ликвидными средствами; К10 - потенциальный запас ликвидности при использовании вторичных ликвидных ресурсов; К19 - эффективность работы активов; К20 - прибыль с рубля доходов; К21 - доходы с рубля активов; К24 - эффективность работы доходных активов; К25 - СПРЕД: разброс процентных ставок между вложениями и привлечениями ресурсов; К26 - степень покрытия процентных расходов процентными доходами; К27 - уровень чистого процентного дохода; К28 - размер процентного дохода на рубль активов; К29 -возможности использования внутрибанковских резервов.

Обобщая вышесказанное сделаем следующие заключения. • •

Финансовая деятельность ОСБ как объекта управления характеризуется:

- подмножеством частных показателей О = {о,,.. ,о17}, О е?;

- подмножеством ^ " е 1 t содержащим 18 показателей из 29, определенных Базельским соглашением;

р — ip Р ] Р € Р

- подмножеством т г ....... г (показатели, определенные территориальным банком).

Следовательно, множество выходных показателей Р содержит 44 показателя. Состояние окружающей среды описывается множеством параметров {/ = {;/,,м2,...,!/,„}. Управляемые параметры X объединены в множество с включением параметров подмножеств Л и 77 и S и/. Приведенные обобщения подтверждают утверждение, что ОСБ следует относить к классу больших и сложных систем.

Очевидно, что управление такой системой детерминированными способами с применением методов и моделей, приведенных в гл. 1, не позволяет получить всесторонне обоснованного целесообразного управленческого решения. Этим объясняется необходимость разработки оригинальной методики формирования альтернативных целесообразных управленческих решений, основанной па объединении идей ситуационного управления и сигнатурного моделирования, которое можно отнести к одной из разновидностей имитационного моделирования, и построения на этой методологической основе искусственной интеллектуальной системы, являющейся основой системы поддержки принимаемых решений.

•'' В соответствии с предлагаемой методикой создания и использования сигнатурной модели финансовой деятельности ОСБ технология управления финансовой деятельностью предполагает pememie следующих задач.

Первая предполагает по значениям средств на статьях баланса вычисление множества коэффициентов К„еК и оценку принадлежности их допустимому диапазону. В случае выхода значений за допустимые пределы решается оптимизациошгая задача ввода в допустимую область. При этом вследствие инерционности объекта управления дости-

и

жение поставленной цели невозможно осуществить единым управленческим решением. Этот процесс приходится реализовывать как многошаговый процесс дискретного ситуационного управления, в ходе которого определяются такие значения управляемых параметров Хт, при которых значения коэффициентов приближаются или удерживаются в допустимых границах. При этом и возникает вторая задача определения стратегий управления финансовым состоянием, которую предлагается решать на основе сигнатурной ситуационной модели.

Из приведенного в гл. 1 анализа следует, что на сегодня разработаны и внедрены в практику несколько методик анализа финансового состояния банков. Используя их, можно провести достаточно подробный анализ финансового состояния и помочь менеджеру ответить на вопрос: каково же это состояние? Однако существует другой не менее важный вопрос: что делать, чтобы изменить состояние к лучшему?

Для ответа на поставленный вопрос предлагается применить идеи ситуационного анализа и управления финансовым состоянием с использованием сигнатурных моделей. При этом принято, что ситуация характеризуется совокупностью знаков (сигнатур) изменения значений выходных показателей и неуправляемых параметров Шеи. Эти изменения (тенденции) обозначим Т = [ГиТг.....Тг{е>к}).

Целесообразность перехода к опнеаншо ситуаций как совокупности тенденций изменения выходных показателей объясняется тем, что менеджера при принятии управленческих решений интересуют не только и не столько конкретные значения выходных показателей управляемого объекта, сколько направление изменения их значений. И для формирования стратегии управления важно оценить не столько значение выходного показателя, сколько направление его изменения. Например, определить величину дохода и издержек для экономической системы важно, но для формирования стратегии управления важнее знать возрастает ли доход и уменьшаются ли издержки. Более того, достаточно трудно сделать выводы о предпочтительности ситуации путем сравнения двух совокупностей выходных показателей, определенных в разные моменты времени. Менеджеру леп;е сравнить совокупность тенденций, так как он, как правило, имеет представление о том, какие тенденции позитивные для достижения целей, а какие негативные, разделение же тенденций на положительные и негативные не вызывает затруднений.

Нетрудно доказать, что при описании ситуации как совокупности тенденций полное множество ситуаций зависит от числа параметров и ограничивается значением

если ( = 1,;?, где р- суммарное число выходных показателей управляемого объекта, а к - число параметров окружающей среды. Ситуации, в которых может оказаться ОСБ, могут характеризоваться любой совокупностью как позитивных, так и негативных тенденций. Очевидно, что чем больше позитивных тенденций, тем лучше ситуация.

Рассмотрим методику разработки и использования сигнатурной модели реакции объекта на управляющие воздействия, которая реализуется в виде совокупности процедур. Первой процедурой является идентификация ситуаций. Для этого необходимо определить цель проведения ситуационного анализа и в соответствии с целью определить множество выходных показателей и неуправляемых параметров внешней среды. Обо-шачим множество анализируемых параметров как

•де п - индекс анализируемого параметра; N - количество параметров, характеризую-цих состояния объекта; / - индекс шага управления;

Для удобства идентификации ситуаций обозначим Т кортеж сигнатур выходных указателей, которые отражают тенденции изменения значений выходных показателей:

(1)

Т = {Т„Г2,...,Т,.....7^,), (2)

где ТиТ,,...,Тг...,Тм - элементы кортелса сигнатур выходных параметров, формируемых по следующим правилам:

Г], ей» р'и.1у>-р'<~/„1/<-е*Г£</-,

для нечетных ¡ = 1,3,5,..,,2К — 1 г = | л л /1

' |о, если ~ >-с* Р'/^;

(3)

[1, р'^-Р]/* с*р"л

для четных ] = 2,4,6,...,2М 7 = \ ' [0,

Параметр е введет; для обеспечения возможности изменения дискретизации

процесса принятия решений с учетом динамических свойств управляемого процесса.

Назовем его порогом чувствительности и будем задавать в относительных величинах

(процентах) от номинального (среднего) значения показателя Р", (или Р",/). Если моп /1

дуль изменения показателя меньше е*или больше то наличие тенденции

не будет фиксироваться.

В этом случае полное множество ситуации при количестве выходных параметров N будет 3".

Следующим этапом является формирование матрицы кодов ситуации С:

С(22Л',2^).

Она составляется с применением двоичного кодирования. При этом элементы

т1" 7 N

матрицы су формируются по правилу С(|/1 = £ [С/ +; с„ =0.

Из матрицы С удаляются строки с совпадением единиц в 1-м и 2-м; 3-м и 4-м I т.д. разрядах.

Каждый вектор с, =(Т1,Т1,...,Т1,...,Т2У) матрицы С является кодом, характер« ¡ующим ситуацию, и отражает сигнатуры изменений параметров Р.

Следующая процедура ситуационного анализа предполагает ранжирование с! чуаций. Для этого в соответствии с определенной целью К множество Т разделяется г подмножества Т*,Т',Т" так, что Т¥ - содержит позитивные тенденции (сигнатуры), 7 - негативные тенденции (сигнатуры), Т" - нейтральные тенденции (сигнатуры);

При Т* С.Т-, Т~ с Г; Т" с Т должно обеспечиваться условие Т* г\Т~ о7"" = 0 . Дг каждой Ту е Т* экспертом определяется весовой коэффициент ау в диапазоне [0,+ ! ¡1 к, что ^а; = ' ■ Аналогично для каждой Т) еТ~ определяется весовой коэффицие:

Т

/!] в диапазоне [0,-1] так, что ^Р, = -1 и для каждой Т: е Т" весовой коэффицие

/С"

На основе матрицы кодов С и весовых коэффициентов « v /? v у формируется матрица V в виде

у, --а г р ^у /

.1,7- 1,Т- 1,T"J

и(2,*,2Лг) =

На основе матрицы V определяется ранг г -й ситуации: г* = ]Г V х с

Используя значение/-,, все допустимые ситуации ранжируются по степени предпочтения для достижения цели К.

Затем определяется множество регулируемых параметров X = Лчг.} и на их основе формируется кортеж управляющих действий;

где </, = х,+Д*х,; (¿2 = х, - Д* х,;...,с/т = хт + А*хт, </„,,= х,„ - Л * хт ; Д - приращение управляемого параметра;

Определив множество управляющих воздействий, эксперт или группа экспертов формирует ситуационную модель управляемого процесса. Она представляется матрицей

w(гм*■Зl,гN)=\wJm\,

где ¡77= (г,,гг-Т1К), я = 1,2л/ , - строка матрицы, отражающая изменение состояния объекта, вызванное управленческим действием ^еО.

Для обеспечения соответствия матриц С и Ж значения ч-'^,, формируются по

единому правилу (3):

Матрица отражает связь «действие-ситуация» и используется дтя формирования множества возможных переходов. В результате совместного использования матрицы кодов ситуаций и сигнатурной ситуационной модели формируется множество возможных переходов:

И? = {ЪлАг-К,-Ъ,ш)

Каждый элемент к1К е Я/' отражает ожидаемый переход объекта с, -> с/т при 1Ыполнении действия </,„ е О. Индекс ожидаемой ситуации Ьп __ г^г1 ^ ф у , ;

1 г» "" "

Соответственно ранг ожидаемого состояния будет равен рангу ситуации, в оторую должен произойти переход при действии с1т.

Применение всех действий в ситуации с,- позволяет, определив множество воз-южных переходов, осуществлять их анализ и выбор допустимых Для этого из ножества Н^ выбираются допустимые и формируется множество альтернативных эпустимых управленческих действий а* = При эгом с1* определяется из условия: :ли г, <, гш , то ат - с/ *, если > гт , то ат = .

Затем из множества допустимых альтернативных действий с!*, е а* выбирается шлучшая альтернатива:

<*° = ¿м(пих г1т).

Итерациотюе повторение процедуры позволяет сформировать стратегию для 1стижения цели как множество наилучших альтернатив, соответствующих множеству зможных ситуаций:

Л* -М-

Эффективность изложенной методики формирования стратегических решений в щественной степени зависит от компетенции экспертов, осуществляющих определе-е весовых коэффициентов для негативных, и позитивных тенденций, которые связаны ¡есомостыо выходных показателей.

Текущая ситуация оценивается определенной совокупностью тенденций, принад-кащих к Т+ или Т". Целесообразным управление будет в том случае, если в результате вменения а-го управленческого решения по применению входного воздействия число

и весомость отрицательных тенденций уменьшится. Для количественной оценки альтернатив предложен интегральный показатель, являющийся взвешенной суммой показателей, оцененных по соответствующим методикам с учетом значимости каждого из них, выявленной группой экспертов.

В диссертации подробно излагается технология применения изложенной выше методики для формирования решений в ОСБ.

В связи с неопределенностью рейтинговых показателей территориального банка и их весовых коэффициентов в дальнейшем изложим технологию формирования стратегии управления деятельностью отделения без их учёта. Включение рейтинговых показателей не вызовет затруднений в понимании технологии ситуационного управления не основе сигнатурной модели, так как эти показатели могут рассматриваться как дополни-I ельная группа показателей, аналогичных показателям К, для которой эксперты определят соответствующий весовой коэффициент важности группы. И это приведет только i увеличению размерности модели. Все исходные данные для вычисления рейтинговые показателей ТБ фиксируются в виде частных показателей.

Ситуация, сложившаяся в ОСБ, идентифицируется совокупностью изменения зна чений выходных наблюдаемых О и вычисляемых К показателей, а также фиксирование» изменения параметров внешней среды U. Тенденции (изменения) наблюдаемых показа

гелей обозначим как То = {7b,.7b2,...,7b34} где 7Ъ,- тенденция к уменьшению Оп, Тог

>

тенденция к увеличению Оп и т.д.; вычисляемых показателей - Тк = {1кьТкг,...,Ткъс,} гд 'Я, - тенденция к уменьшению Кх, Тк2 - тенденция к увеличению^, и т.д.; параметро внешней среды - 7'« = {7и1,7и2,...)Уии}, где Тщ- тенденция к уменьшению Ux, Тиг - тег дикция к увеличению Î/, и т.д. Причем Го,- eT,Tv ■ sТ, TuteT, где Т - множество те1 денций изменения выходных показателей и параметров внешней среды.

С учетом смыслового значения множество тенденции То частных показателе 0: е О разбивается на негативные То"и позитивные То' ■ множество тенденций Тк вь числяемых показателей Kt<=K - на негативные ïk"и позитивные 7к*; множество пар; .метров внешней среды U,eU - на негативные Ти'и позитивные Ти\ Позитивные тенденциями считаются такие, которые способствуют доетткению цели управления, т. приводят к улучшению финансового состояния ОСБ, а негативными, которые препятс иугот. При этом подмножеством отрицательных тенденций наблюдаемых показателе является

То~ = {7'oj, Го3, Го3, Г07, Го9, Toj j, Го, з, Щ 6, Гс») 8, Г»] 9, Го2 ], Го23, T°2S > 1> } >

а положительных -

То* =^О:,Го47о6,Го8,Го1С,Го12,Го]4,Го15,Гоп,7Ь20,Го22,Го24,Го2б,Го28>Гоз0,Гоз2,7'оз4}; подмножеством отрицательных тенденций вычисляемых показателей является 'а- - = {я-.,, Тк,, Тк,, Тк,, Тк „,Ткп ,Тк „, Тк а,Тк„, Тк „ ,Ткп, Tf: „, Тк „ ,Тк,Тк„, Тк „ ,Тк„, Тк „}, а положительньгх -

Тк ' ' ^kl,Tk4,Tk,,TkJ,Tk>,Tkl2,Tkl1,Tku,Tk„,Tk2,,Tk 1!,Tk2<,Tk!,,Tkn,TkliTku,Tku,Tk,s}.

»

подмножеством отрицательных тенденции параметров внешней среды является

а 110ложительных - Tu + = {Tu 2, Tu 4, Tu 6, Tu 8, Tu 10, Tu ,2, Tu ! 4, Tu 16, Tu п ,Ти м }.

В ранжировании выходных показателей и параметров внешней среды принимг участие группа экспертов. По их оценкам построена обобщающаяся матрица весов

коэффициентов позитивных и негативных тенденций изменения выходных показателен и параметров внешней среды при управлении финансовым состоянием отделения Сбербанка (рис. 2).

иэ с64 41 Ц4

ст иа из Сбб Ц7 шо С5В Ц5 015 С57 116 I») СЙЗ> СЕ1 > КЗ « 012 к К25> 014 > КЭ> К21 Ь 011 > гавЪ 058 К14 К29 01Э

кю кз) к15 I®

К28> К24>

041 > К1Э > К19> аз1 >

042 ^

032 к27 Ю

0,00

0,01

0,02

0,03

Рис. 2. Веса положительных тенденций изменения выходных показателей и параметров внешней среды

Аналогичный вид имеет график весовых коэффициентов для отрицательных тен-чций.

Сигнатурная ситуационная модель составляется для каждого тина выходных пока-•елей разными способами. Часть модели для выходных вычисляемых показателей со-щляется автоматически на основе известных зависимостей между управляемыми ла-геграмн, параметрами внешней среды и вычисляемыми показателями. Вторая часть цели для выходных частных показателен объекта управления составляется совместно кспертом как реакция на регушгрутощее воздействие с учетом параметров внешней ды. (Ответы на вопросы типа: «Какие появятся тенденции Т,, если применить дейст-: с!т?»). Составленная таким образом сигнатурная ситуационная модель эффективного твления финансовым состоянием ОСБ представлена в диссертации.

На основе сигнатурной ситуационной модели и таблицы состояний формируется множество альтернатив перехода ш текущей ситуации в более предпочтительную. При формировании альтернатив выбирается из таблицы состояний строка конкретного состояния и осуществляется её логическое сложение последовательно со строками сигнатурной ситуационной модели, моделируя переходы в новое состояние как результат применения соответствующего управленческого действия.

Рассмотрим пример управлении финансовым состоянием ОСБ. Объект находится в самом худшем состоянии. Внешним среда не изменилась. На основе сведений экспертов вес такой ситуации составляет -0,877987. Применение наилучшего действия <1п (уменьшение расходов банка) приведет к переходу в новую, более предпочтительную для банка ситуацию с весовым коэффициентом +0,20456. Альтернативным действием будет изменение собственных средств банка, которое также определит новую ситуацию в рамках положительного весового значения.

Множество выбранных альтернатив представляет собой базу, разработанную на основе суждений экспертов. Управляющее решение формируется с применением ситуационного анализа, базирующегося па теории искусственного интеллекта, и обеспечивает целесообразное управление, которое в отличие от оптимального предполагает перево; объекта в более предпочтительное состояние. Это позволяет осуществлять анализ финансового состояния и управлять им путем выбора наилучшего управленческого решения в любой момент времени. Когда потребуется, эти управленческие действия должнь отрабатываться филиальной сетыо, структура и деятельность которой должны быть он тимнзированы.

В третьей главе «Использование экономико-математической интеллектуально! системы для решения оперативных задач управления деятельностью филиалов» приве дены методики решения задач оперативного управления деятельностью филиалов ОСБ обеспечивающие разработку плановых заданий филиалам и анализ эффективности и: выполнения, оценку экономической деятельности и составление рейтинга филиалос учет влияния факторов местоположения филиалов на результаты их деятельности, реор ганизацию филиальной сети отделения.

При использовашш метода 01лА для филиалов в качестве входных параметров вь бнрались плановые задания, а в качестве выходных параметров - их фактическое вь полнение. Поэтому анализ эффективности производтшея следующим образом. Для аш лизируемого филиала из всего множества филиалов выбирается подмножество всех те филиалов, которые осуществляют те же операции, что и исследуемый (а также, возмол но, и другие операции). Эффективность исследуемого филиала определяется среди ф[ лиалов выбранного подмножества. Входными и выходными показателями будут плаш вые задания и фактические результаты по тем операциям, которые производит иссл< дуемый филиал. Таким образом, филиалы разбиваются на классы по количеству прои водимых операций. Следует отмстить, что чем большее количество операций соверша( филиал, тем меньше шансов, что планирование окажется неэффективным.

Для оценки эффективности работы филиалов отделения разработаны две методик Результатом использования обеих методик является упорядочивание филиалов по э< фективности. Одна из них позволяет определить ежеквартальный рейтинг филиало Она содержит 8 показателей, Н диссертации приведено обоснование экономик финансового содержания каждого рейтингового показателя и весовых коэффициенте Обобщенный рейтинговый показатель определяется как взвешенная сумма показателе Вторая методика позволяет определять оперативные рейтинги филиалов отдельно ; обслуживанию физических лиц и содержит 10 показателей эффективности деятельное

филиалов, а также филиалов по обслуживанию юридических лиц включает 6 взвешенных показателей.

В диссертации даны обоснование выбора показателей и определите их весовых коэффициентов. Кроме того, приведена методика решения задачи оценки влияние факторов местоположения филиала на показатели его деятельности и .модель связи факторов местоположения и показателей деятельности. В качестве характеристики степени влияния факторов местоположения на показатель деятельности филиала взят коэффициент множественной корреляции. Интерпретация значений индексов частной корреляции проводилась по шкале Чеддока.

Эти исследования позволили выявить, что существует связь между местоположением филиала и количеством вкладов в нем, а наиболее значимыми факторами являются инфраструктура и структура жилого массива. На основании проведенных исследований была проведена оптимизация структуры филиальной сети. Результаты оптимизации проиллюстрированы на примере внедрения экономико-математической интеллектуальной системы в деятельность Тульского городского отделения № 5 Тульского банка СБ РФ. Ее внедрение позволило изменить структуру филиальной сети отделения: в 1997 году в отделении было 12 рентабельных и 33 нерентабельных филиала, а 1999 году стало 38 рентабельных и 10 нерентабельных. Это привело к увеличению доходов отделения за три года в 3,8 раза и росту прибыли на одного работника в 1,8 раза.

ВЫВОДЫ

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

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

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

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

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

от числа выходных параметров и имеет мощность (р - число выходных параметров и характеристик).

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

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

8. Для эффективного управления филиальной сетью разработаны методика определения рейтинга филиала и методика расчета необходимого количества работников.

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

Основное содержание диссертации опубликовано в следующих работах:

1. Сберегательные кассы в банковской системе Германии. На пути в будущее / Б.Н. Горюхин, А.А. Гольтяев, С.В. Трошин, С.С. Торин, Л.Л. Шибаев - Тула: Изд-во Тул-ГПУ им. Л.Н. Толстого, 1999. - 67 с.

2. Арсеньев Ю.Н., Шелобаев С.И., Трошин С.В. Анализ, оценка и моделирование финансовых экономических рисков в деятельности банков И Состояние и перспективы финансовой кредитной системы региона: Тезисы докладов и выступлений Международной научно-методической конференции. - Тула, 1999. - С. 129-132.

3. Арсеньев Ю.Н., Шелобаев С.И., Трошин С.В. Комплексная стратегия развития и совершенствования деятельности российских предприятий и банков // Стратегия российских предприятий в современной экономике: Тезисы докладов Международной научно-практической конференции. - Ярославль, 1999. - С. 8-10.

4. Арсеньев Ю.Н., Шелобаев С.И. Оптимизация банковских процессов и принятия решений: гл. 13-15 //Под ред. д-ра техн. наук, проф. Ю.Н. Арсеньева. -М., 1999. - 609с.

5. Формирование обоснованных стратегий управления финансовыми ресурсами / В.А. Фатуев, Э.Г. Годынский, С.В. Трошин, С.Ю. Борзенкова // Системные проблемы математического моделирования социально-экономических процессов: Материалы Российского научного симпозиума. - М.; Сочи, 1999. - С. 82-85.

6. Структура системы поддержки управленческих решешш в банковском менеджменте / В.А. Фатуев, Б.Н. Горюхин, Э.Г. Годынский, С.В. Трошин // Банковский менеджмент, технологии и информационные системы: Тезисы докладов. - Тула, 2000. - С. 53-55.

7. Ситуационное управление финансовым состоянием банка с использованием сигнатурных моделей / В.А. Фатуев, Б.Н. Горюхин, Э.Г. Годынский, С.В. Трошин // Банковский менеджмент, технологии и информационные системы: Тезисы докладов. -Тула, 2000.-С. 81-83.

8. Фатуев В.А., Трошин Д.С., Трошин С.В. Контроллинг финансового состояния территориального банка Сбербанка // Известия Тульского государственного университета: Выпуск 5. Информационные системы. - Тула, 1999. - С. 153-159.

9. Фатуев В.А., Буркин М.И., Трошин С.В. Информационная система для анализа банковской деятельности // Известия Тульского государственного университета: Выпуск 5. Информационные системы. - Тула, 1999. - С. 130-136.

Подписано в печать /о.is" JJiptopMaT бумаги 60x84 1/16. Бумага типографская jYa 2

Офсетная печать. Усл. псч. л. / . Усл. кр.-отг. / £ . Уч. изд. л. О

Тираж 100 экз. Зак.и .} } 9 .

Тульский государственник университет. 300600, г. Тула, пр. Ленина, 92.

Редакцнонпо- издательский центр Тульского госудавствешюго уннвепентета.

Введение.

Глава 1. Исследование проблемы совершенствования финансово-экономической деятельности сберегательного банка России и его филиалов.

1.1. Специфика деятельности и задачи принятия управленческих решений в структурных элементах Сберегательного банка.

1.2. Обзор экономико-математических методов, моделей и систем анализа деятельности фииансово-кредитных учреждений.

1.3. Выводы.

Глава 2. Методика создания и использования интеллектуальной системы поддержки решений при управлении финансовой деятельностью отделения Сберегательного банка.

2.1. Структура системы управления финансовой деятельностью отделения Сберегательного банка.

2.2. Системный анализ финансовой деятельности отделения Сберегательного банка как объекта управления.

2.3. Методика создания и использования сигнатурной модели финансовой деятельности ОСБ.

2.4. Выводы.

Глава 3. Использование экономико-математической интеллектуальной системы для решения оперативных задач управления деятельностью филиалов отделения Сберегательного банка.

3.1. Анализ эффективности планирования заданий филиалам отделения Сбербанка России.

3.2. Оценка эффективности работы филиалов отделения.

3.3. Влияние факторов местоположения филиала на показатели его деятельности.

3.4. Основные результаты внедрения экономико-математической интеллектуальной системы в деятельность Тульского городского отделения №5 Сбербанка России.

3.5. Выводы.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Научная, новизна заключается в следующем:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

3.5. Выводы

1. Сформулирована задача интегральной оценки качества планирования деятельности филиалов.

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

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

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

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

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

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

157

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

1. Антонов А.В., Поманскнй А.Б. Рационирование кредитов и алгоритм эффективности распределения заемных средств // Экономика и математические методы. 1994. -Т.30. - Вып. 1. С. 130-138.

2. Багриновский К.А., Егорова Н.Е. Имитационные системы в планировании экономических объектов. М.: Наука, 1980. - 220с.

3. Багриновский К.А., Егорова Н.Е., Радченко В.В. Имитационные модели в народнохозяйственном планировании. -М.: Экономика, 1980. 250с.

4. Банковский портфель. М.: Соминтэк, 1995. - Т. 1, 2, 3. - 746с.

5. Банковское дело: Справочное пособие / Под ред. Бабичевой Ю.А. -М.: Экономика, 1994. 397с.

6. Банковское дело / Под ред. О.И. Лаврушина М.: Банковский и биржевой научно-консультационный центр: ТОО «ЭКОС», 1992. - 428с.

7. Бернпггам М.С., Гуриев Н.Н., Петров А.А., Поспелов И.Г. Механизм стимулирования экономического роста посредством восстановления сбережений населения // Экономика и математические методы. 1996. - Т.32. -Вып.З. С. 78-83.

8. Васильчук Е. Экономика упорно не желает правильно реагировать на денежные ограничения // Финансовые известия. 1996. - №1. - С. 235.

9. Васильчук Е. Сбербанк становится желанной гаванью для клиентов других банков // Финансовые известия. 1996. - №70. - С. 304.

10. Веренков А. Рейтинги надежности могут вводить в заблуждение клиентов банков // Финансовые известия. 1996. - №67. - С. 301.

11. Гурвич В. Банки: От кризиса к кризису // Куранты. 1996. - №59. - С.127.

12. Довгели Т. Облигации сберзайма заняли прочное место на рынке // Финансовые известия. 1996. - №95. - С. 329.

13. Довгели Т. На рынке облигаций сберзайма наблюдается стабильный рост доходности // Финансовые известия. 1996. - №34. - С. 268.

14. Егоров С. В нормальной деятельности банковской системы заинтересована вся экономика России // Финансовые известия. 1996. - №37. -С. 271.

15. Ефимова Л.Г. Банковское право: Учебное и практическое пособие. -М.: БЕК, 1994.-348с.

16. Жагель И. Власти обещают банкирам поддержку // Финансовые известия. 1996. - №39. - С. 273.

17. Жагель И. Кризис бросил частных вкладчиков в объятия Сбербанка // Финансовые известия. 1995. - №99. - С. 228.

18. Илларионов А. Подавление инфляции остается залогом успеха реформ

19. Финансовые известия. 1996. - №44. - С. 278.

20. Ковалевский В. Конкуренция между банками достигает апогея // Финансовые известия. 1996. - №48. - С. 282.

21. Ковалевский В. Каждый чиновник Минфина потенциальный банкир // Финансовые известия. - 1996. - №7. - С. 241.

22. Ковалевский В. В наступившем году Сбербанк попытается войти в сотню самых крупных банков мира // Финансовые известия. 1996. - №5. - С. 239.

23. Ь 22. Крейнина М.Н. Анализ финансового состояния и инвестиционнойпривлекательности акционерных обществ в промышленности, строительстве и торговле. М.: АО «ДИС»; «МВ-Центр», 1994. - 256с.

24. Коган И.В. Моделирование процессов управления рыночными структурами в условиях переходного периода (на примере коммерческих банков): Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. эконом, наук. М.: ЦЭМИ РАН, 1994. - 20с.

25. Кредиты, инвестиции. М.: АНХ при Правительстве Российской Федерации. СП «Мосвест», 1994. - 54с.

26. Лащинский В., Окуньков Ю. Банкиры ожидают усиления штормовых ветров, способных потрясти финансовый рынок // Финансовые известия. 1996.- №8. С. 242.

27. Левин В., Рудько Б., Сарвилина О. Насколько надежен рейтинг надежности банков // Известия. 1996. - №103. - С.8-9.

28. Лопатников Л.И. Экономико-математический словарь: Словарь современной экономической науки. М.: ABF, 1996. - 701с.

29. Макаревич Л. Капитал требует изменить политику властей // Финансовые известия. 1995. - №102. - С. 231.

30. Макаревич Л. Национальный капитал ждет от власти компромиссов // Финансовые известия. 1996. - №65. - С. 299.

31. Макаревич Л. Политика правительства убивает экономику и банки // Финансовые известия. 1996. - №70. - С. 304.

32. Макаревич Л. Экономика выносит вотум недоверия политике // Финансовые известия. 1996. - №58. - С. 292.

33. Макаревич Л. Государство разоряет банковскую систему // Финансовые известия. 1996. - №62. - С. 296.

34. Медведев П. Банковское законодательство не успевает за развитием банковской системы // Финансовые известия. 1996. - №10. - С. 244.

35. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов и их отбору для финансирования / Госстрой России. Минэкономики РФ, Минфинансов РФ, Госкомпром России №7-12/47, 31.03.94г. -М., 1994.-56с.

36. Морозова В. Проблема восстановления сбережений станет гвоздем предвыборного периода // Финансовые известия. 1996. - №18. - С. 252.

37. Петров Ю.А., Калмыков С.В. Сберегательное дело в России. М.: Изд-во КИТ, 1995. - 160с.

38. Портанский А. Новый банковский кризис в России вполне реален // Финансовые известия. 1996. - №100. - С. 229.

39. Прохватилов В. Закон о страховании частных вкладов по-прежнему ожидает трудная судьба // Финансовые известия. 1996. - №35. - С. 269.

40. Роде Э. Банки, биржи, валюта современного капитализма. М.: Прогресс, 1986. - 290с.

41. Севрук В.Т. Банковский маркетинг. М.: Дело ЛТД, 1994. - 128с.

42. Синки Дж.Ф.,мл. Управление финансами в коммерческих банках. -М.: Catallaxy, 1994. -316с.

43. Старостенкова Е. На рынке облигаций сберзайма формируется единое депозитарное пространство // Финансовые известия. 1996. - №68. - С. 302.

44. Тальская М. Государство пытается взять взаймы больше, чем ему могут дать // Финансовые известия. 1996. - №47. - С. 281.

45. Тальская М. Тверьуниверсалбанк стал лидером совсем другого рейтинга // Финансовые известия. 1996. - №70. - С. 304.

46. Трофимов Г. Пока нет оснований считать ГКО пирамидой // Финансовые известия. 1996. -№17. - С. 251.

47. Указания по организации экономической работы в учреждениях Сберегательного банка Российской Федерации от 10 ноября 1994г. №70-р. М. АК СБ РФ, 1995.-42с.

48. Усоскин В.М. Современный коммерческий банк. Управление и операции. М.: Юнити, 1993. - 254с.

49. Чаплыгина Т. На рынке облигаций сберзайма наблюдается стабильный рост доходности // Финансовые известия. 1996. - №34. - С. 268.

50. Черкасов В.Е. Практическое руководство по финансово-экономическим расчетам. М.: «Метаинформ» и «АО Консалтбанкир», 1995. -176с.

51. Ширинская Е.Б. Операции коммерческих банков и зарубежный опыт. М.: Финансы и статистика, 1993. - 230с.

52. Экспертная диагностика и аудит финансово-хозяйственного положения предприятия (Практическое руководство для руководителей, бухгалтеров, финансистов предприятий, аудиторов и работников банков). М.: НКЦ Перспектива, 1992. - 84с.

53. Ясина И. Крупные банки вынуждены развивать новые виды бизнеса // Финансовые известия. 1996. - №90. - С. 324.

54. Oral М., Kettani О., Yelalan R. An empirical study on analyzing the productivity of bank branches // IIE Trans. 1992. - 29, »5. - P. 166-176.

55. Altman, Edward I., G.G. Haldeman, and P. Narayanan. ZETA Analysis: A New Model to Identy by the Bankruptcy Risk of Corporations // Journal of Banking and Finance. 1977 (June). - P. 29-54.

56. Baltensperger, Ernst. Alternative Approaches to the Theory of the Banking Firm // Journal of Monetary Economics. 1980 (January). - P. 1-37.

57. Broaddus, Alfred. Linear Programming: A New Approach to Bank Portfolio Management // Monthly Review, Federal Reserve Bank of Richmond. 1972 (November). - P. 3-11.

58. The technical efficiency of US banks / Randan N., Grabowski R., Aly H. Y., Pasurka C. // Econ. Lett. 1988. - 28, '2. - P. 169-175.

59. Edgeworth, Frantic V. The Mathematical Theory of Banking // Journal of the Poval Statistical Society. 1988 (March). - P. 113-127.

60. Fridman Halina, Edward Altman and Duen-Li Kao. Introduction Recursive Partitioning for Financial Classification: The Case of Financial Distress // Journal of

61. Finance. 1985 (March). - P. 269-291.

62. Kane and Burton G. Malkiel. Bank Portfolio Allocation. Deposit Variability, and the Availability Docturine // Quarterly Journal of Economics. 1965 (February). -P. 113-134.

63. Klin, Michael A.A. Theory of the Banking Firm // Journal of Money, Credit and Banking. 1971 (May). - P. 205-218.

64. Murphy, Neil B. Costs of Banking Activities: Interactions Between Risk and Operating Costs: A comment // Journal of Money, Credit and Banking. 1972 (August).-P. 614-615.

65. Pyle, David H. On the Theory of Financial Intermeditation // Journal of Finance. 1971 (June) - P. 734-747.

66. Parkan C. Measuring the efficiency of service operations: an applications to bank branches // Eng. Costs and Prod. Econ. 1987. - 12, 4-4. - P. 237,242.

67. Sealey, C.W. and Linndley S.T. Inputs, Outputs, and Theory of Production and Cost at Depository Financial Institutions // Journal of Finance. 1977 (September). - P. 1251-1266.

68. Sealey, C.W. Deposit Rate-Setting, Risk Aversion, and the Theory of Depository Financial Intermediates // Journal of Finance. 1980 (December). - P. 1139-1154.

69. Charnes A., Cooper W.W., Rhodes E. Measuring efficiency of decisionmaking units // Eur.J.Oper.Res. 1987. - 2, l6. - P. 428-449.

70. Егорова Н. Е. Применение принципа экономической компенсации в задачах межуровневого согласования плановых решений // Проблемы компьютеризации процессов разработки эффективных плановых решений. М.:

71. ЦЭМИ РАН, 1989. -С. 102-107.

72. Черняк В.З. Оценка бизнеса. М.: Финансы и статистика, 1996. -160с.

73. Клейнер Г. Б. Риски промышленных предприятий (как их уменьшить и компенсировать) // Российский экономический журнал. 1994. - № 5-6. - С. 1620.

74. Smulov A.M. Sberbank Bursting onto the World Banking Scene // Mag. laPassport to the new Worldlp. -1996 (July-August). P. 38-44

75. Al-Faraj T.N., Alibi A.S., Bu-Bshait K.A. Evaluation of bank branches by means of data envelopment analysis // Int.J.Oper. and Prod.Manag. 1993. - 13, '9.1. P. 45-52.

76. Макаревич JI. Большинство российских банков обречено на медленное вымирание // Финансовые известия. 1996. - №108. - С. 284.

77. Макаревич JI. Банкиры критикуют Белый дом и Неглинную // Финансовые известия. 1996. - №110. - С. 310.

78. Доллан Эдвин Дж., Кэмпбелл Колин Д., Кэмпбелл Розмари Дж. Деньги, банковское дело и денежно-кредитная политика. М.; JL: Два Три, 1991. -448с.

79. Биссада Й., Дермин Ж. Управление активами и пассивами в банках //

80. Пособие пользователя. Материалы семинара. М.: Изд-во Сбербанка РФ, 1996. -С. 24-27.

81. Крамонов В. Методика составления рейтинга // Деньги 1995. - №47-48.-С. 19-20.

82. Френкель А.А. На пороге кредитного бума // Эксперт. 1997. - №32. -С. 23.

83. Прогноз основных показателей социально-экономического развития России на 1997 год // Банковское дело 1997. - №8 С. 28-31.

84. Математика и кибернетика в экономике: Словарь-справочник. М.: Экономика, 1975. - 700с.

85. Егорова Н.Е. Вопросы согласования плановых решений с использованием имитационных систем. М.: Наука, 1987. - 164с.

86. Львов B.C., Иванов В. В. Финансовый анализ банков и кредитных организаций // Аудит и финансовый анализ. 1997. - №1. - С. 23-24

87. Вагнер Г. Основы исследования операций. Т.1. М.: Мир, 1972. -335с.

88. Математические методы в планировании отраслей и предприятий / Под ред. И.Г. Попова. -М.: Экономика, 1981. 336с.

89. Фатуев В.А., Трошин Д.С., Трошин С.В. Контроллинг финансового состояния территориального банка Сбербанка // Известия Тульского государственного университета.: Вып. 5. Информационные системы. Тула, 1999.-С. 153-159.

90. Фатуев В.А., Буркин М.И., Трошин С.В. Информационная система для анализа банковской деятельности // Известия Тульского государственногоуниверситета: Вып. 5. Информационные системы. Тула, 1999. - С. 130-136.

91. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука, 1986. - 288с.

92. Мелихов А.Н., Бернпггейн JI.C., Коровин С .Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. - 272с.

93. Алиев Р.А., Церковный А.Э., Мамедова Г.А. Управление информацией при нечеткой исходной информации. М.: Энергоатомиздат, 1991.-266с.

94. Куну Г., О'Доннел С. Управление: системный и ситуационный анализ управленческих функций: Пер. с анг. М.: Прогресс, 1981. - 314с.

95. Арсеньев Ю.Н., Шелобаев С.Н. Оптимизация банковских процессов и принятия решений.: Монография / Под ред. Арсеньева Ю.Н. М.: Высшая школа, 1999. - 609с.

96. Финансовый менеджмент: теория и практика.: Учебник. // Под ред. Стояновой Е.С. М.: Перспектива, 1998. - 656с.

97. Клыков Ю.Н. Ситуационное управление большими системами. М.: Энергия, 1974. - 135с.

98. Егорова Н.Е., Смулов A.M. Математические методы финансового анализа банковской деятельности (на примере крупного сберегательного банка) // Аудит и финансовый анализ. 1997. - №1. - С. 15.

99. Drake L., Howcroft В. Relative efficiency in the branch network of UK bank: an empirical study // Omega. 1994. - 22, 4. - P. 83-90.

100. Анализ эффективности финансовых институтов / А. Триф, О. Уткин, В. Кривоножко, Р. Сеньков, А. Антонов // Банковские технологии. 1999. - №5-6.-С. 27-33.

101. Общая теория статистики: статистическая методология в изучении коммерческой деятельности / Под ред. А.А. Спирина, О.Э. Башиной. М.: Финансы и статистика, 1994. - 296с.

102. Годовой отчет Сбербанка России за 1998 год. Официальное издание. -М., 1999.-48с.

103. Годовой отчет Тульского банка Сбербанка России за 1999 год.

104. Официальное издание. Тула, 2000. - 40с.

105. Годовой отчет Тульского городского отделения №5 Сбербанка России за 1999 год. Тула, 2000. - 38с.

106. Федеральный закон от 26.03.1998 N 42-ФЗ (ред. от 29.12.1998) «О Федеральном бюджете на 1998 год» (принят ГД ФС РФ 04.03.1998) // Российская газета. 1998. - № 61. - С. 4-8.

107. Закон Тульской области ог 14.01.1999 N 111-ЗТО (ред. от 08.07.1999) «Об областном бюджете на 1999 год» (принят ТОД 14.01.1999) // Тульские известия. 1999. - №21-22. - С. 2-6

108. Структура системы поддержки управленческих решений в банковском менеджменте / В.А. Фатуев, Б.Н. Горюхин, Э.Г. Годынский, С.В. Трошин // Банковский менеджмент, технологии и информационные системы: Тезисы докладов. Тула, 2000. - С. 53-55

109. Перечень групп показателей:

110. Показатели объема привлеченных средств.

111. Показатели рейтинговой оценки ТБ.

112. Показатели объема доходов.

113. Показатели объема расходов.

114. Показатели оборотов по всем операциям.

115. Показатели качества структуры активов.

116. Показатели качества структуры пассивов.8. Показатели ликвидности.ц^ 9. Показатели эффективности деятельности.

117. Финансовые коэффициенты. 11 .Параметры внешней среды.

118. Матрицы групп показателей.