автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Информационно-логические модели в задачах управления коммерческим банком

На правах рукописи

ГЕРАСИМОВ Александр Федорович

ИНФОРМАЦИОННО-ЛОГИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ В ЗАДАЧАХ УПРАВЛЕНИЯ КОММЕРЧЕСКИМ БАНКОМ

Специальность 05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах (технические науки)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

ПЕНЗА 2009

1 О ДЕК 2009

003488341

Работа выполнена в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Пензенский государственный университет» на кафедре «Экономическая кибернетика».

доктор технических наук, профессор Федотов Николай Гаврилович

доктор технических наук, профессор Финогеев Алексей Германович; кандидат технических наук, доцент Дрождин Владимир Викторович

Научный руководитель -Официальные оппоненты:

Ведущая организация - ФГУП «НИИ Информационных Технологий» (г. Тверь)

Защита диссертации состоится 25 декабря 2009 г., в 14 часов, на заседании диссертационного совета Д 212.186.04 в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Пензенский государственный университет» по адресу: 440026, г. Пенза, ул. Красная, 40.

С диссертацией и авторефератом можно ознакомиться в библиотеке государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Пензенский государственный университет» и на сайте www.pnzgu.ru

Автореферат разослан 24 ноября 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук,

профессор Смогунов В. В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В настоящее время у коммерческих банков существенно возрос интерес к созданию корпоративных хранилищ данных (ХД). Интеграция ХД в процесс управления кредитной организацией существенно осложняется несовершенством бухгалтерского учета и управленческого учета, которые не позволяют в полной мере раскрыть сущность банковской деятельности и использовать ее специфические особенности (в частности - наличие большого объема слабо структурированных сведений). Поэтому развитие теории управления в банковской сфере с использованием современных достижений в области системотехники и математического моделирования является перспективным направлением. Особую актуальность приобретает проблема разработки информационно-логических моделей, структурирующих сведения о кредитной организации как сложной социально-экономической системе и позволяющих наилучшим образом использовать возможности технологий оперативного анализа и добычи знаний для повышения эффективности управления банком.

Отдельные аспекты управления деятельностью коммерческого банка находят свое отражение в работах СЛ. Брю, К.Р. Макконела, П. Роуза, Дж. Синки, Ф.Форда (в части управления активами и пассивами); К. А. Баг-риновского, А.А. Гусева, П.В. Конюховского, Е.Б. Ширинской (в части применения экономико-математических методов и моделей в банковском деле); М.А. Бахрушиной, О.В. Ефимовой, М.В. Мельник, А.Д. Шеремета (в части разработки общих вопросов организации управленческого учета и формирования отчетности). В целях особой практической значимости следует выделить работы И.Э. Амелина и В А. Царькова, а также Д. А. Лалтыре-ва. Особое влияние на формирование мнения автора оказали работы В.В. Леонтьева, Р. Беллмана, С. Дрейфуса, Е.С. Вентцеля, С. Гасса, Л.В. Канторовича и H.F. Федотова, а также информация, содержащаяся в учебной литературе, посвященной применению математических методов (Б. А. Лаго-ша, В.А. Колемаев, СА. Айвазян, B.C. Мхитарян) и информационных технологий (В.П. Романов, И.А. Чубукова, А.А. Барсегян, С. Хайкин) в экономике в целом и банковском деле в частности.

Данная работа направлена на разработку новых подходов к управлению коммерческим банком, позволяющих повысить качество и надежность принимаемых управленческих решений, что в условиях продолжающегося финансового кризиса является актуальной проблемой.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка моделей, формализующих сущность банковской деятельности в части выполняемых банком функций и их результатов, а также

производимых клиентами операций, для повышения эффективности управления банком.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- обосновать необходимость применения информационно-логического подхода для под держки принятия управленческих решений;

- разработать информационно-логические модели основных аспектов деятельности кредитной организации (активов и пассивов; доходов и расходов; платежей клиентов), обеспечивающие связь теории и практики банковского дела с современными достижениями в области информационных технологий (методами оперативной обработки и добычи знаний) через рассмотрение сущности протекающих в банке процессов в терминах, используемых при построении баз и хранилищ данных;

- разработать математические модели, описывающие сущность происходящих в коммерческом банке процессов и учитывающие влияние человеческого фактора на отражение производимых банком операций в информационных системах кредитной организации;

- апробировать возможность использования информационно-логического подхода к управлению отдельными аспектами деятельности кредитной организации посредством создания на его основе информационной системы и представить основные практические результаты работы данной системы.

Объектом исследования данной диссертационной работы является коммерческий банк как сложная социально-экономическая система.

Предметом исследования являются информационные технологии и подходы к управлению коммерческим банком.

Методы исследования. При решении поставленных задач использовались принципы и методы системного анализа, модульного и объектно-ориентированного проектирования и программирования, теория баз данных, теория информационных и кибернетических систем, методы оперативного и интеллектуального анализа данных, теория принятия решений, методы математического моделирования, математической статистики, факторного и дисперсионного анализа, а также теория множеств.

Научная новизна исследования заключается в следующем:

1. Впервые обоснованы возможность и необходимость управления аналитическим риском на основе информационно-логического подхода к управлению социально-экономическими системами.

2. Доказана эффективность применения информационно-логического подхода к управлению коммерческим банком, который, в отличие от существующих подходов, позволяет адаптировать слабо структурированные

сведения о деятельности коммерческого банка к требованиям современных достижений в области оперативной обработки данных и добычи знаний.

3. Разработаны информационно-логические модели наиболее важных аспектов банковской деятельности (активов и пассивов, доходов и расходов, платежей клиентов), которые, в отличие от существующих моделей, дают возможность рассмотрения деятельности кредитной организации с системной точки зрения.

4. Разработаны математические модели отдельных процессов, присущих кредитным организациям (формула роста кредитного портфеля, формула среднего остатка на расчетном счете) и имитационная модель работы банка по привлечению средств клиентов, что позволило формализовать обоснование принимаемых решений при управлении коммерческим банком.

Практическая ценность результатов диссертационного исследования определяется прикладным и междисциплинарным характером информационно-логического подхода, разработанного в результате теоретического обобщения многолетней работы в направлении адаптации информационной сущности банковской деятельности к требованиям современных достижений в области оперативной обработки данных и добычи знаний для управления коммерческим банком.

Внедрение данного подхода позволило систематизировать и автоматизировать работу аналитического подразделения коммерческого банка, существенно сократить трудоемкость получения аналитической и управленческой отчетности (в два раза - при заполнении стандартных форм отчетности, до 10 раз - при формировании произвольных аналитических отчетов на основе многомерной модели данных); снизить нагрузку по составлению отчетности для «зарабатывающих» подразделений, увеличив эффективность их работы; учесть влияние человеческого фактора на отражение производимых банком операций в информационных системах, а также представить информацию о деятельности коммерческого банка как сложной социально-экономической системы в виде многомерных моделей данных.

Практическая значимость разработанных информационно-логических моделей заключается в возможности их использования для построения систем поддержки принятия решений в качестве источника формального описания структуры моделируемого процесса, возможных направлений анализа, часто возникающих исключений, их причин и алгоритмов устранения, что необходимо для решения такой задачи управления коммерческим банком, как построение хранилища данных.

11а защиту выносятся следующие основные положения:

1) положения информационно-логического подхода к управлению социально-экономическими системами, позволяющие теоретически обосновать возможность и необходимость управления аналитическим риском на его основе;

2) информационно-логические модели активов и пассивов, доходов и расходов, платежей клиентов коммерческого банка, адаптирующие информационную сущность банковской деятельности к требованиям современных достижений в области оперативной обработки данных и добычи знаний и дающие возможность рассмотрения деятельности кредитной организации с системной точки зрения;

3) имитационная модель работы банка по привлечению средств клиентов, дающая возможность использования прямой зависимости между параметрами заключаемых депозитных договоров и динамикой объема вкладов;

4) методика анализа движений денежных средств по счетам клиентов, формализующая процесс расчетно-кассового обслуживания юридических лиц, позволяющая выявлять скрытые закономерности в платежах и поступлениях по расчетным счетам клиентов и обеспечивающая подготовку решения острой социально-экономической проблемы по противодействию отмыванию доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма.

Внедрение результатов работы произведено в филиале ОАО Банк ВТБ в г. Пензе и ООО Банк «Кузнецкий».

Апробация работы. Основные положения диссертационного исследования докладывались и обсуждались на следующих конференциях и симпозиумах: XVII Международной научно-технической конференции «Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании»; XX Научно-технической конференции про-фессорско-педагогического состава и студентов ПГУ; XIV Международном симпозиуме «Надежность и качество»; IX Международной научно-технической конференции «Проблемы информатики в образовании, управлении, экономике и технике»; IV Международной научно-технической конференции «Аналитические и численные методы моделирования естественнонаучных и социальных проблем».

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 10 печатных работ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 3 глав, заключения, списка литературы, включающего 134 наименования, 2 при-

ложений. Основная часть работы изложена на 154 машинописных страницах, содержит 37 рисунков и 8 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цели и задачи исследования, определены объект, предмет и области исследования, отражены научная новизна и практическая ценность результатов диссертационного исследования.

В первой главе рассматривается современное состояние проблемы управления коммерческим банком, в частности: раскрывается сущность управленческого решения; доказывается, что банк является сложной социально-экономической системой; изучаются современные подходы к организации управленческого учета в коммерческом банке и отражаются последние тенденции в теории и практике управления коммерческим банком.

Коммерческий банк является сложной кибернетической системой, взаимодействующей с внешней средой (органы государственной власти, финансовые рынки, учредители, партнеры, клиенты). Так, управление деятельностью банка осуществляется на многих уровнях (менеджмент высших), среднего и низшего звена, исполнители). Для банка характерно отсутствие единой цели его функционирования. Кроме того, банк осуществляет свою деятельность в неразрывной связи с обществом (социумом) и выполняет ключевую роль в экономике по эффективному перераспределению денежных средств (в основном - от населения к реальному сектору). Следовательно, любую кредитную организацию можно рассматривать как сложную социально-экономическую систему, подвергающуюся управлению.

Особую роль в процессе принятия решений, в том числе и при управлении коммерческим банком, занимает функция обработки информации. Результат данной обработки должен удовлетворять требованиям подсистемы анализа, предполагающей представление данных в виде многомерной модели.

Существующая методология управления коммерческим банком не позволяет обеспечить лиц, принимающих решения (ЛПР), всей необходимой информацией. Данная ситуация обусловлена различием в методах решения задач на каждом уровне управления (от руководителя кредитной организации до клиентского менеджера) и отсутствием адаптации принципов ведения бухгалтерского учета к требованиям, предъявляемым современными аналитическими и оптимизационными системами к исходной информации. Отдельной проблемой является неадекватное отражение реальных процессов, происходящих в коммерческом банке, в стандартных формах бухгалтерской отчетности.

Основной причиной этого является отсутствие внимания к банковской деятельности как объекту исследования с позиции «как есть», поскольку подавляющее большинство работ посвящается ответу на вопрос «как должно быть», без уточнения конкретных действий конкретных сотрудников по удовлетворению конкретных потребностей конкретных клиентов.

Согласно теории процессно-стоимостного управления, управление коммерческим банком есть максимизация ценности коммерческого банка для его клиентов. Данная ценность определяется тем, насколько эффективно продукты банка удовлетворяют функциональные и эмоциональные потребности его клиентов. Использование информационно-логического подхода к управлению коммерческим банком позволяет преобразовать сведения о деятельности кредитной организации в многомерные модели данных (гиперкубы), в которых продукты и клиенты рассматриваются в качестве осей измерений.

Во второй главе вводится понятие аналитического риска и предлагается использовать для его минимизации информационно-логические модели, описывающие информационную сущность и определяющие направления анализа наиболее важных аспектов деятельности коммерческого банка, требующих осуществления управляющих воздействий.

Под аналитическим риском понимается возможность снижения качества информации (вследствие нарушения ее целостности, однозначности и логической связанности) в информационных системах, используемых в качестве основы для проведения анализа деятельности банка и ведения управленческого учета.

Построение информационно-логических моделей позволяет:

- объединить результаты бухгалтерского и управленческого учета;

- организовать единую информационную платформу для сбора, хранения и анализа данных о производимых операциях - хранилище данных;

- сохранить несущественные с точки зрения бухгалтерского учета факты в процессе переноса данных в новые версии информационных систем;

- выявлять ошибки, допущенные в процессе отражения произведенных операций в информационных системах.

Аналитический риск имеет качественную природу, и, как показано выше, причины возникновения аналитического риска могут быть устранены после разработки информационно-логических моделей экономического субъекта. Ключевой особенностью информационно-логических моделей перед другими моделями является их ориентация на использование в построении баз и хранилищ данных, а также информационных систем на их основе.

Основными положениями информационно-логического подхода к управлению коммерческим банком являются следующие:

1. Для каждой социально-экономической системы существуют, отдельно от человека и независимо от него, множество логически связанных знаний о ней и информационное пространство, покрывающее все возможные параметры данной системы и факты, приводящие к их изменению,

2. Знания о социально-экономической системе есть совокупность логических взаимосвязей, определенных на информационном пространстве данной системы и выводящихся из него.

3. Лица, принимающие решения относительно необходимости осуществления управляющих воздействий, выводят их содержание исходя из личностных особенностей и степени своего представления о данной системе. Знания ЛПР есть подмножество (в том числе и пустое) множества знаний, определенных в пп. 1 и 2.

4. Информационное пространство подвержено влиянию внешних факторов на его физическое представление в виде разного рода электронных информационных систем и на бумажных носителях. К числу таких факторов относятся и нормативно-правовое поле, в котором действует социально-экономическая система, а также правила бухгалтерского учета и практика экономического анализа.

5. В информационном пространстве (точнее, его физическом представлении) можно выявить логические взаимосвязи, полностью или частично инвариантные к пп. 3 и 4, - информационно-логическую модель.

6. Любая информационно-логическая модель есть субъективное представление ее разработчика, основанное на методах систематизации, обобщения, классификации и/или кластеризации и прочих методах анализа.

В последующих разделах данной главы изложены основные результаты использования информационно-логического подхода к управлению коммерческим банком при выполнении анализа отдельных аспектов его деятельности (активов и пассивов, доходов и расходов, платежей клиентов).

Указанные результаты, с одной стороны, служат цели формализации информационного пространства определенного аспекта деятельности коммерческого банка и установлению логических взаимосвязей на нем, а с другой - выявляют присущую процессу управления уровневость анализа Анализ на макроуровне выявляет общие закономерности в поведении системы в целом, он необходим для формирования комплексного представления о текущем состоянии системы и об изменении данного состояния в будущем. На микроуровне производятся сегментация субъектных множеств (клиентов, контрагентов и конкурентов) и выбор целе-

вой группы на основе сформированных (в том числе через декомпозицию параметров состояния системы - результат анализа на макроуровне) знаний об этих множествах. Проведение анализа на наноуровне позволяет охарактеризовать работу банка с конкретным клиентом (взаимодействие клиента с контрагентами или банками).

Информационно-логические модели отдельных сторон деятельности кредитной организации представляют собой совокупность сущностей, связей между ними и их свойств.

Информационно-логическая модель клиентских активов и пассивов (КАП) подразумевает, что каждому клиенту, после заключения с кредитной организацией (КО) отдельных договоров, открываются соответствующие счета, на которых в каждый конкретный момент времени учитываются его обязательства (активы КО) либо требования (пассивы КО) к кредитной организации.

При этом модель оперирует не только информацией об остатках, но и о событиях, приводящих к их изменению, в частности событиях, изменяющих остатки на расчетных счетах клиентов, и событиях, приводящих к изменению структуры клиентских активов (факты выдачи и погашения ссуд). Очевидно, что каждое множество, входящее в информационное пространство рассматриваемого аспекта деятельности кредитной организации, обладает соответствующим перечнем свойств, которые могут иметь статический либо динамический характер. Поскольку между фактически имеющимися данными в автоматизированной банковской системе (АБС) и общими принципами анализа клиентских активов и пассивов могут возникать естественные противоречия, в работе определяется целесообразный порядок действий, раскрывающий логику их устранения.

Уровневость анализа активов и пассивов позволяет выявить основные тенденции на уровне клиентских сегментов, определить их качественную структуру (сущность) и соотнести с возможностями и целями кредитной организации (макроуровень); представить выявленные тенденции в разрезе клиентов в форме знаний (микроуровень) и охарактеризовать работу с каждым конкретным клиентом (наноуровень). Данный подход позволяет, с одной стороны, наиболее полно ответить на возникающие в ходе проведения анализа вопросы, а с другой - наполнить содержанием базу знаний о клиентах кредитной организации в часта работы по привлечению и размещению ресурсов. В научной литературе отсутствуют работы, посвященные формализации процесса анализа различных сторон деятельности коммерческого банка с детализацией до уровня конкретных субъектов банковской деятельности (клиентов, контрагентов и конкурентов). В большинстве разработок рассмат-

рившотся вопросы анализа публикуемых форм отчетности и учета сроков движения денежных средств по договорам при управлении ликвидностью.

Информационно-логическая модель доходов и расходов кредитной организации показывает, что для формирования картины о доходах и расходах банка необходимо и достаточно иметь информацию о бухгалтерских проводках. Все множество бухгалтерских проводок в целях анализа доходов и расходов может быть разделено на проводки следующих видов: Прямая, Обратная, Корректировка, Прочие. В целях формализации все проводки приводятся к виду, соответствующему Прямой проводке, предлагаются алгоритмы такого перехода Дополнительно решается задача разбиения всего множества проводок по смыслу (предлагается собственная классификация счетов доходов и расходов) и по клиентам. Кроме того, последовательно рассматриваются направления анализа данного аспекта деятельности коммерческого банка на макро-, микро- и наноуровнях. Предлагается новая концепция оценки результата работы банка по привлечению и размещению ресурсов.

В последней части данной главы рассматривается процесс расчетно-кассового обслуживания клиентов. Данный процесс по существу является основным источником знаний о деятельности банка, и отсутствие к нему внимания в процессе управления совершенно необоснованно. В работе рассматриваются практически значимые вопросы наполнения информационного пространства данного аспекта деятельности кредитной организации: определяются множества субъектов (Клиенты, Контрагенты, Банки) и изучаются факты их взаимоотношений через выделение направлений анализа на макро-, микро- и наноуровнях.

В третьей главе рассматриваются результаты интеграции информационно-логического подхода в управление коммерческим банком.

С одной стороны, использование информационно-логического подхода, развивающего практику ведения бухгалтерского и управленческого учета, ориентированного на организацию эффективного взаимодействия с клиентами и адаптирующего необходимые для этого логически связанные блоки информации к требованиям современных информационных технологий, дает импульс к расширению практики использования на основе хранилищ данных (ХД) средств оперативной обработки информации (OLAP) и добычи знаний (DM) в банковском деле.

С другой стороны, использование информационно-логического подхода к управлению коммерческим банком как сложной социально-экономической системой позволяет проанализировать процессы привлечения и размещения средств клиентов на основе методов математического моделирования. Наиболее значимыми результатами исследования в дан-

ном направлении можно считать представленные ниже формулу роста кредитного портфеля и имитационную модель работы банка по привлечению средств клиентов.

Формула роста кредитного портфеля может бьпъ представлена в виде

+ (1)

гдеР„- объем вьщачи за период п, п=\,Ы\ к- среднее количество периодов, на которые выдаются кредиты, причем п> к, Бп~ объем ссудной задолженности в период п\ - текущая ссудная задолженность. Очевид-

N

но, что = X] (Рп - /?„), где /?„- объем погашения ссудной задолженно-

Л = 1

сти в период и; ¿1-средний прирост объема вьщачи за один период.

Формула констатирует, что долгосрочный рост кредитного портфеля возможен только тогда, когда взвешенный по сроку объем вьщачи в каждый последующий период больше, чем в предыдущий, причем рост тем быстрее, чем больше прирост и срок, на который выдаются кредиты.

Формула роста кредитного портфеля может успешно применяться при оценке работы отдельных подразделений коммерческого банка с целью повышения эффективности его управления.

Имитационная модель работы банка по привлечению средств физических лиц позволяет прогнозировать объемные показатели работы банка в данном направлении при ожидаемых изменениях внешней среды, с одной стороны, и является инструментом, который способен в рамках утвержденной стратегии развития ответить на вопрос «Что нужно изменить для достижения поставленных целевых ориентиров?» - с другой.

Формализация модели осуществляется на трех концептуальных уровнях. На верхнем уровне подразумевается, что система (объем депозитов) перейдет из начального состояния (остаток на 1-е число текущего года) в конечное состояние без воздействий (остаток на 1-е число года, следующего за текущим). При необходимости перехода в другое состояние, оформленное в виде целевых ориентиров, необходимы управляющие воздействия (необходимые изменения) на начальное состояние и его динамику.

На среднем уровне в терминах теории имитационного моделирования определяются все входные параметры модели и факторы, их определяющие (рис. 1). На нижнем уровне формализации модели осуществляется перевод потока договоров в поток объемных показателей с помощью матрицы, ставящей в соответствие номеру рабочего дня каждого года дату в числовом формате.

X

Щ(у)

У[* С' = С(у)

Р(У,С\ТР\Т/ ,s*/y.

Т— wd -Ф)

I

♦ Td = Тр(у, С') *т/ = штр) >S' = S(y,Tp)

Рис. 1. Имитационная модель работы банка по привлечению средств: У-год, }УЗ - число рабочих дней, Р - количество договоров в день, С - валюта вклада, Тр - плановый срок действия договора, Т/- фактический срок

Модель реализуется множество раз (метод Монте-Карло), на выходе получаются временные ряды остатков по депозитным счетам и объемы уплаченных процентов за каждый день. При практической реализации данной модели был предложен новый алгоритм моделирования условных распределений непрерывных случайных величин.

В рамках развития направления анализа движений по счетам клиентов выделены методика анализа движений денежных средств по счетам клиентов и формула среднего остатка на расчетном счете.

Основу методики анализа движений составляет предположение о планировании клиентами кредитной организации времени получения и расходования денежных средств определенного объема с четким осознанием субъектов (каналов), от которых поступают (которым уплачиваются) денежные средства. Как следствие, движения денежных средств на расчетном счете клиента являются зависимыми друг от друга по смыслу, содержанию и времени. Выделение такого порядка и его анализ не безосновательны, поскольку несут новые качественные знания о клиенте.

Установление скрытых (латентных) закономерностей в платежах и поступлениях по расчетным счетам клиентов реализуется по методу FIFO, т.е. текущий расход осуществляется за счет первых к неизрасходованных поступлений, достаточных для совершения данного платежа. Использование данной методики основывается на предположении, что клиент использует финансовые ресурсы оптимально. Как следствие, деньги без необходимости на счете не находятся, а значит, и не поступают на счет.

договора, S- сумма договора, / -процентная ставка

В отличие от существующего порядка работы банка по противодействию отмыванию доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма, использование методики анализа движений по счетам клиентов позволяет в автоматическом режиме определять вероятность противоправных действий, в том числе и тех, которые не попадают под действие нормативных документов Центрального Банка Российской Федерации.

В диссертационной работе содержится результат исследования сущности понятия среднего остатка на расчетном счете. Выдвигается и подтверждается гипотеза о том, что остаток на счете на начало дня есть совокупность совершенных в этот и последующие дни платежей или их части с учетом всех поступлений за этот день. Поэтому сумму остатков на счете за период можно рассчитать как сумму произведений размеров совершенных со счета платежей (в том числе перевод остатка на следующий период) на количество дней, в течение которых эта сумма пролежала на счете.

Показано, что оценка (математическое ожидание) остатка на счете есть произведение среднедневного оборота на средневзвешенную по сумме потока задержку денежных средств на счете, как показано в формуле

З^ЪО^ -'у , (2)

+ ЕХ^А]

/=Г Л я=1/=а Л

где О, - объем списаний со счета в день V, х0 и хР, р -1,/, - доля в поступлении 50 (остаток на 1-й день) или 1Р (объем поступлений в день р), направляемая на осуществление платежа.

Формула среднего остатка является формальным доказательством используемой в практике банковской деятельности аксиомы о том, что с ростом объема и неизменной скорости осуществления операций по счетам клиентов средний остаток на счетах клиентов будет увеличиваться. Данная формула используется для решения задачи управления ликвидностью коммерческого банка при определении такого объема денежных средств, который в течение определенного периода времени будет находиться на счетах клиентов.

Выделение групп клиентов в зависимости от природы среднего остатка используется при определении доли в общем объеме остатков на счетах, которую целесообразно размещать в доходные инструменты

без существенного увеличения риска потери ликвидности, что в условиях мирового финансового кризиса особенно важно. Отметим, что к проблеме эффективного использования остатков на расчетных счетах клиентов каждый банк подходит индивидуально, поскольку указанная проблема в общем случае не решена и инструменты, позволяющие принимать в данном направлении обоснованные решения, в конечном итоге увеличивают доходность и надежность кредитной организации.

Описанная выше функциональная зависимость может быть использована и для моделирования прочих, сходных по сути, дискретных динамических процессов, поэтому результата исследования можно считать значимыми как для развития теории банковского дела, так и для теории управления социально-экономическими системами с использованием математических методов.

Дополнительно с целью подтверждения практической значимости информационно-логического подхода в развитии направлений использования современных информационных технологий приводятся результаты работы системы поддержки принятия решений (СППР) (рис. 2), функционирование которой всецело основано на принципах информационно-логического подхода, изложенного в диссертации.

/' Подсистема хранения данных

Подсистема информационно-поискового анализа данных

Подсистема анализа данных на основе информационно-логических моделей

Подсистема интеллектуального анализа данных (OLAP +■ Data Mining)

*ОИД - оперативный источник данных "ВД - витрина данных

Рис. 2. Структура СППР

Использование СППР, построенной на основе информационно-логических моделей, позволяет существенно сократить трудозатраты на состав-

лемме управленческих отчетов и повысить их качество. Сравнительный анализ результатов работы аналитического подразделения с использованием и без использования соответствующей СППР приведен в таблице.

Анализ результатов использования СППР

Задача Без использования СППР С использованием СППР Сокращение трудозатрат

время, ч/ч качество время, ч/ч качество

1. Анализ основных итогов работы 8-16 Только отчетные даты, только агрегированные данные, несопоставимость бухгалтерского учета в различные периоды 1-2 Ежедневная динамика; полная детализация по измерениям; сопоставимость в различные периоды в 8 раз

2. Анализ в разрезе клиентов (полный) не проводится 4-8

3. Стандартный отчет 2-8 0,5-4 в 2-4 раза

4. Произвольный анализ 1-10 0,1-1 в 10 раз

Дополнительно, построенная СППР позволяет формировать множество потенциальных клиентов коммерческого банка - контрагентов действующих клиентов. Использование данной системы дает возможность увеличить количество привлекаемых целевых клиентов более чем на 20 %. В отличие от существующих СИМ-систем, построенная СППР позволяет проследить все операции потенциального клиента, его лояльность к обслуживающему банку и принять решение о необходимости и способе его привлечения.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Сформулированы положения информационно-логического подхода к управлению социально-экономическими системами, позволяющие теоретически обосновать возможность и необходимость управления аналитическим риском на его основе.

2. Разработаны информационно-логические модели активов и пассивов, доходов и расходов, платежей клиентов коммерческого банка, адаптирующие информационную сущность банковской деятельности к требованиям современных достижений в области оперативной обработки данных и добычи знаний и дающие возможность рассмотрения деятельности кредитной организации с системной точки зрения.

3. Предложена методика анализа движений денежных средств но счетам клиентов, позволяющая дать оценку вероятности совершения клиентом противоправных действий по отмыванию доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма. Данная оценка качественно характеризует операции, подлежащие обязательному контролю согласно инструкциям ЦБ РФ, и является инструментом отслеживания схем клиентов по минимизации размера комиссии за кассовое обслуживание.

4. Разработана имитационная модель работы банка по привлечению средств клиентов; предложены формула роста кредитного портфеля, формула среднего остатка на расчетном счете, формализующие отдельные аспекты деятельности коммерческого банка и позволяющие обосновывать принимаемые решения при управлении кредитной организацией, в том числе и при управлении ликвидностью.

5. Разработана СППР на основе информационно-логического подхода, позволяющая систематизировать и автоматизировать работу аналитического подразделения коммерческого банка, существенно сократить трудозатраты на получение аналитической и управленческой отчетности, увеличить долю обслуживания целевых клиентских сегментов, учесть влияние человеческого фактора на отражение производимых банком операций в информационных системах, а также качественно представить информацию о деятельности коммерческого банка как сложной социально-экономической системы.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1. Герасимов, А. Ф. О природе среднего остатка на расчетном счете / А. Ф. Герасимов, М. С. Алексанян, А. А. Тусков // Экономика и управление. - 2009. - № 8 (46). - С. 69-72.

2. Герасимов, А. Ф. Общее математическое описание задачи управления финансовой деятельностью коммерческого банка / М. С. Алексанян, А. Ф. Герасимов, А. А. Тусков // Экономика и управление. - 2009. -№9 (47).-С. 108-112.

Публикации в других изданиях

3. Герасимов, А. Ф. Управление активами в условиях неопределенности / А, Ф. Герасимов // Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании : сб. ст. XVII Меж-дунар. науч.-техн. конф. - Пенза, 2006. - С. 180-183.

4. Герасимов, А. Ф. Практика имитационного моделирования деятельности коммерческого банка / А. Ф. Герасимов // Экономика и управление : сб. науч. тр. Г1ГУ. - Пенза, 2007. - С. 123-128.

5. Герасимов, А. Ф. О потоковом методе анализа движений денежных средств по счетам клиентов / А. Ф. Герасимов, Н. Г. Федотов // Проблемы информатики в образовании, управлении, экономике и технике : сб. ст. IX Междунар. науч.-техн. конф. - Пенза, 2009. - С. 314-316.

6. Герасимов, А. Ф. Принципы построения алгоритма генерации потоков / А. Ф. Герасимов, Н. Г. Федотов // Проблемы информатики в образовании, управлении, экономике и технике : сб. ст. IX Междунар. науч.-техн. конф. - Пенза, 2009. - С. 77-79.

7. Герасимов, А. Ф. О применении потокового метода анализа движений денежных средств по счетам клиентов в целях ПОДФТ / А. Ф. Герасимов, Н. Г. Федотов // Проблемы информатики в образовании, управлении, экономике и технике : сб. ст. IX Междунар. науч.-техн. конф. -Пенза, 2009. - С. 310-312.

8. Герасимов, А. Ф. Имитационная модель работы банка по привлечению средств физических лиц / А. Ф. Герасимов // Аналитические и численные методы моделирования естественнонаучных и социальных проблем : сб. ст. IV Междунар. науч.-техн. конф. - Пенза, 2009. -С.116-118.

9. Герасимов, А. Ф. Ключевые аспекты создания имитационной модели работы банка по привлечению средств физических лиц / А. Ф. Герасимов // Аналитические и численные методы моделирования естественнонаучных и социальных проблем : сб. ст. IV Междунар. науч.-техн. конф. - Пенза, 2009. - С. 111-114.

10. Герасимов, А. Ф. Прикладные вопросы реализации имитационной модели работы банка по привлечению средств физических лиц / А УФ. Герасимов // Аналитические и численные методы моделирования естественнонаучных и социальных проблем : сб. ст. IV Междунар. науч.-техн. конф. - Пенза, 2009. - С. 114-116.

Научное издание

Герасимов Александр Федорович

Информационно-логические модели в задачах управления коммерческим банком

Специальность 05.13.10 - Управление в социальных и экономических системах (технические науки)

Редактор О. Ю. Ещина Технический редактор Н. А. Вьялкоеа

Корректор Н. А. Сидельникова Компьютерная верстка С. В. Денисовой

Сдано в производство 23.10.09. Формат 60х84'/16. Уч.-изд. л. 1,11. Заказ № 520. Тираж 100.

Издательство ПГУ 440026, Пенза, Красная, 40

Введение.

1 Современное состояние проблемы управления коммерческим банком.

1.1 Сущность управленческого решения.

1.2 Банк как сложная социально-экономическая система.

1.3 Современные подходы к организации управленческого учета коммерческого банка.

1.4 Современные тенденции в теории и практике управления коммерческим банком.

2 Информационно-логические модели в задачах управления коммерческим банком.

2.1 Об аналитическом риске и информационно-логических моделях.

2.2 Информационно-логическая модель активов и пассивов.

2.3 Информационно-логическая модель доходов и расходов.

2.4 Информационно-логическая модель платежей клиентов.

3 Интеграция информационно-логического подхода в управление коммерческим банком.

3.1 Информационно-логический подход как основа развития практики применения интеллектуальных информационных систем в банковском деле

3.2 Информационно-логический подход к управлению работой банка по привлечению и размещению средств клиентов.

3.3 О потоковом методе анализа движений денежных средств по счетам клиентов.

3.4 О природе среднего остатка на расчетном счете.

3.5 Результаты применения информационно-логического подхода при построении системы поддержки принятия решений в коммерческом банке.

Актуальность темы. В настоящее время у коммерческих банков существенно возрос интерес к созданию корпоративных хранилищ данных, поскольку текущие достижения бухгалтерского и управленческого учета не позволяют в полной мере раскрыть сущность банковской деятельности и использовать ее специфические особенности.

Развитие данного направления существенно осложняется несовершенством бухгалтерского и управленческого учета, которые не позволяют в полной мере раскрыть сущность банковской деятельности и использовать ее специфические особенности при полномасштабном внедрении информационных технологий в процесс управления кредитной организацией. Как отмечает Д.А. Лаптырев, наиболее вероятной причиной сложившейся ситуации является историческое развитие банковского дела как вида гуманитарной деятельности, оперирующей преимущественно качественными категориями и взаимосвязями. С другой стороны, это позволяет рассматривать развитие теории управления в банковской сфере с использованием современных достижений в области системотехники и математического моделирования как наиболее перспективное направление.

В то же время, изложенные в научной литературе модели банковской деятельности и системы управления банком основываются на достижениях гуманитарной теории банковского дела и результатах бухгалтерского учета как наиболее значимого из них. К появлению качественно новых знаний, в большинстве случаев, не приводит и разделение результатов бухгалтерского учета на клиентов, подразделения и операции (управленческий учет). Дополнительно, некоторые достижения современного управленческого учета (например, методики трансфертного ценообразования), можно считать дискуссионными и требующими дальнейшего рассмотрения, поскольку их применение не всегда адекватно позволяет оценить деятельность кредитной организации.

С одной стороны, существующие достижения в области бухгалтерского и управленческого учета можно без существенных издержек применять для широкого круга кредитных организаций. С другой — принципы бухгалтерского учета могут существенно изменяться с течением времени, - при изменении мнения регулятора (Центрального Банка Российской Федерации) о сущности банковской деятельности п способах ее отражения в бухгалтерском учете. Значимое влияние на представление деятельности банка в терминах бухгалтерского и управленческого учета дополнительно оказывает и мнение руководителей кредитной организации. Одновременно, сама банковская деятельность при этом не притерпевает сколько-нибудь значительных изменений - изменяется лишь представление о работе банка, и разнообразные формы отчетности. Именно поэтому, разработанные на основе форм обязательной отчетности IT-решения не могут расматриваться в качестве неизменной основы при принятии управленческих решений. Дополнительно отметим, что большинство результатов современных систем поддержки принятия стратегических управленческих решений (СППР) суть установление или конкретизация цели управленческого решения, а не поддержка его осуществления.

Как следствие, актуальным является нахождение нового подхода к формированию основы построения суждений при принятии управленческих решений с использованием информационных систем. Предполагается, что формирование данной основы осуществимо при рассмотрении кредитной организации как сложной социально-экономической системы, в которой:

- возможно выделение аспектов (сторон) деятельности;

- ключевыми характеристиками являются клиенты и совершаемые ими операции, а не агрегированный учет итогов ее деятельности;

- информация имеет логическую структуру и предназначена для проведения исследований с использованием математических моделей и построения системы управления ресурсами;

- различные аспекты деятельности и ключевые характеристики представимы с единой точки зрения (имеют эквивалентную логическую структуру).

Действительно, в рамках управления деятельностью коммерческого банка, рассмотрение агрегированных показателей, описывающих состояние и динамику его активов и пассивов, доходов и расходов отдельно от фактов, приводящих к их изменению не может привести к выработке продуктивных управленческих решений. Напротив, только через формализацию и анализ сущности протекающих в банке процессов с учетом последних достижений в области информационных технологий можно говорить о качественном управлении данной социально-экономической системой.

Отдельные аспекты управления деятельностью коммерческого банка находят свое отражение в работах C.JI. Брю, К.Р. Макконела, П. Роуза, Дж. Синки, Ф. Форда (в части управления активами и пассивами); К.А. Багриновского, А.А. Гусева, П.В. Конюховского, Е.Б. Шир инской (в части применения экономико-математических методов и моделей в банковском деле); М.А. Бахрушиной, О.В. Ефимовой, М.В. Мельник, А.Д. Шеремета (в части разработки общих вопросов организации управленческого учета и формирования отчетности).

В целях о собой п рактической значимости, следует выделить работы И.Э. Амелина и В.А. Царькова, а также Д.А. Лаптырева, которые легли в основу коммерческих и внутрибанковских проектов. Достаточное количество теоретически и практически значимых работ в области анализа и управления банковской деятельностью с использованием современных информационных технологий содержится в материалах семинаров и конференций Клуба банковских аналитиков (КБА). Особое влияние на формирование мнения автора оказали работы В.В. Леонтьева, Р. Беллмана, С. Дрейфуса, Е.С. Вентцеля, С. Гасса, Л.В. Канторовича и Н.Г. Федотова, а также информация, содержащаяся в учебной литературе, посвященной применению математических методов (Б.А. Лагоша, В.А. Колемаев, С.А. Айвазян, B.C. Мхитарян) и информационных технологий (В.П. Романов, И.А. Чубукова, А.А. Барсегян, С. Хайкин) в экономике в целом и банковском деле в частности.

Тем не менее, в научной литературе нет исследований, обобщающих практику ведения банковской деятельности и рассматривающие коммерческий банк как социально-экономическую систему с присущими ей закономерностями. Именно поэтому, задача рассмотрения кредитной организации и особенностей ее работы в терминах теории системного анализа с учетом социально-экономической специфики и возможности использования результатов исследования для построения адаптированных к практике банковской деятельности автоматизированных систем управления представляется новой и интересной. Актуаль ность данной проблемы подтверждается тем, что и в настоящее время имеют место случаи неудачного внедрения CRM-систем, систем бизнес-планирования и факты последующего отказа от их эксплуатации как «неоправдавших надежд» технологий.

В связи с вышеизложенным, сформулирована цель диссертационного исследования: разработка моделей, формализующих сущность банковской деятельности в части выполняемых банком функций и их результатов, а также производимых клиентами операций, для повышения эффективности управления банком.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- обосновать необходимость применения информационно-логического подхода для поддержки принятия управленческих решений;

- разработать информационно-логические модели основных аспектов деятельности кредитной организации: активов и пассивов; доходов и расходов; платежей клиентов - обеспечивающие связь теории и практики банковского дела с современными достижениями в области информационных технологий (методами оперативной обработки и добычи знаний) через рассмотрение сущности протекающих в банке процессов в терминах, используемых при построении баз и хранилищ данных;

- разработать математические модели, описывающие сущность происходящих в коммерческом банке процессов и учитывающие влияние человеческого фактора на отражение производимых банком операций в информационных системах кредитной организации;

- апробировать возможность использования информационно-логического подхода к управлению отдельными аспектами деятельности кредитной организации посредством создания на его основе информационной системы и представить основные практические результаты работы данной системы.

Объектом исследования данной диссертационной работы является коммерческий банк как сложная социально-экономическая система. Предметом исследования являются информационные технологии и подходы к управлению коммерческим банком.

Методы исследования. При решении поставленных задач использовались принципы и методы системного анализа, модульного и объектно-ориентированного проектирования и программирования, теория баз данных, теория информационных и кибернетических систем, методы оперативного и интеллектуального анализа данных, теория принятия решений, методы математического моделирования, математической статистики, факторного и дисперсионного анализа, а также теория множеств.

Научная новизна исследования, изложенного в данной диссертационной работе заключается в следующем:

1) Впервые обоснована возможность и необходимость управления аналитическим риском на основе информационно-логического подхода к управлению социально-экономическими системами.

2) Доказана эффективность применения информационно-логического подхода к управлению коммерческим банком, в отличии от существующих позволяющего адаптировать слабо структурированные сведения о деятельности коммерческого банка к требованиям современных достижений в области оперативной обработки данных и добычи знаний.

3) Разработаны информационно-логические модели наиболее важных аспектов банковской деятельности (активов и пассивов, доходов и расходов, платежей клиентов), в отличии от существующих дающие возможность рассмотрения деятельности кредитной организации с системной точки зрения.

4) Разработаны математические модели отдельных процессов, присущих кредитным организациям (формула роста кредитного портфеля, формула среднего остатка на расчетном счете) и имитационная модель работы банка по привлечению средств клиентов, что позволило формализовать обоснование принимаемых решений при управлении коммерческим банком.

Практическая ценность результатов диссертационного исследования определяется прикладным и междисциплинарным характером информационно-логического подхода, разработанного в результате теоретического обобщения многолетней работы в направлении адаптации информационной сущности банковской деятельности к требованиям современных достижений в области оперативной обработки данных и добычи знаний для управления коммерческим банком.

Внедрение данного подхода позволило систематизировать и автоматизировать работу аналитического подразделения коммерческого банка, существенно сократить трудоемкость получения аналитической и управленческой отчетности (от 2 раз - при заполнении стандартных форм отчетности - до 10 раз -при формировании произвольных аналитических отчетов на основе многомерной модели данных); снизить нагрузку по составлению отчетности для «зарабатывающих» подразделений, увеличив эффективность их работы; учесть влияние человеческого фактора на отражение производимых банком операций в информационных системах; а также представить информацию о деятельности коммерческого банка как сложной социально-экономической системы в виде многомерных моделей данных.

Практическая значимость разработанных информационно-логических моделей заключается в возможности их использования для построения систем поддержки принятия решений в качестве источника формального описания структуры моделируемого процесса, возможных направлений анализа, часто возникающих исключений, их причин и алгоритмов устранения, что необходимо для решения такой задачи управления коммерческим банком как построение хранилища данных.

Использование потокового метода анализа движений денежных средств по счетам клиентов позволяет дать оценку вероятности совершения клиентом противоправных действий по отмыванию доходов, полученных преступным путем и финансированию терроризма. Данная оценка качественно характеризует операции, подлежащие обязательному контролю согласно инструкциям ЦБ РФ и является инструментом отслеживания схем клиентов по минимизации уплачиваемой комиссии за кассовое обслуживание.

Использование формулы роста кредитного портфеля позволяет перевести плановые задания для подразделения, осуществляющего размещение денежных средств в виде кредитов, из массива остатков в массив параметров вновь заключаемых договоров, то есть повышает понятность результатов процесса планирования для клиентского подразделения и позволяет оценивать его работу не только с количественной (по объему кредитного портфеля), но и с качественной стороны (по средневзвешенному сроку, средневзвешенной процентной ставке).

Формула среднего остатка является формальным доказательством используемой в практике банковской деятельности аксиомы о том, что с ростом объема и неизменной скорости осуществления операций по счетам клиентов, средний остаток на счетах клиентов будет увеличиваться. Данная формула описывает процесс образования среднего остатка на счете, что существенно повышает качество классификации и кластеризации, поскольку классическая формула определения среднего значения оперирует существенно большим количеством параметров, равных числу дней рассматриваемого периода.

Результаты диссертационного исследования имеют широкое применение в банковской сфере. Скорость внедрения описываемых в работе положений напрямую зависит от качества первичной информации, затрат времени на ее получение и квалификации аналитика.

На защиту выносятся следующие основные положения:

1) Положения информационно-логического подхода к управлению социально-экономическими системами, позволяющие теоретически обосновать возможность и необходимость управления аналитическим риском на его основе.

2) Информационно-логические модели активов и пассивов, доходов и расходов, платежей клиентов коммерческого банка, адаптирующие информационную сущность банковской деятельности к требованиям современных достижений в области оперативной обработки данных и добычи знаний и дающие возможность рассмотрения деятельности кредитной организации с системной точки зрения.

3) Имитационная модель работы банка по привлечению средств клиентов, дающая возможность использования прямой зависимости между параметрами заключаемых депозитных договоров и динамикой объема вкладов.

4) Методика анализа движений денежных средств по счетам клиентов, формализующая процесс расчетно-кассового обслуживания юридических лиц, позволяющая выявлять скрытые закономерности в платежах и поступлениях по расчетным счетам клиентов и обеспечивающая подготовку решения острой социально-экономической проблемы по противодействию отмыванию доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма.

Внедрение результатов работы произведено в Филиале ОАО Банк ВТБ в г. Пензе и ООО Банк «Кузнецкий».

Апробация работы. Основные положения диссертационного иследования докладывались и обсуждались на следующих конференциях и симпозиумах: XVII Международная научно-техническая конференция «Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании»; XX Научно-техническая конференция профессорско-педагогического состава и студентов ПГУ; XIV Международный симпозиум «Надежность и качество»; IX Международная научно-техническая конференция «Проблемы информатики в образовании, управлении, экономике и технике»; IV Международная научно-техническая конференция «Аналитические и численные методы моделирования естественнонаучных и социальных проблем».

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 10 печатных работ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы, включающего 134 наименования, 2 приложений. Основная часть работы изложена на 154 машинописных страницах, содержит 37 рисунков и 8 таблиц.

Результаты работы СППР в части анализа платежей клиентов и в целях принятия управляющих воздействий к данному аспекту банковской деятельности целесообразно приводить в разрезе ее субъектов (банков-конкурентов, клиентов и контрагентов клиентов).

Так, как уже отмечалось ранее, информационно-логический подход позволяет оценить долю кредитных организаций на региональном банковском рынке. В частности, оценка распределения доли обслуживаемых клиентов -юридических лиц, представлена на рисунке 3.17. год: 2009

Месяц 1 4

Количе ,ст№ банк :>ь: | 23

Показатели региональных банкоь контрагентов наших клиентов

Год Месяц: Банк Контрагента Доля рынка: шэ 4 ПЕНЗЕНСКОЕ ОСБ N 8624 43.2%

2009 4 ПЕНЗЕНСКИМ РФ ОАО "РОССЕЛЬХОЗБАНК" 11.2%

2009 4 ФИЛИАЛ ОАО БАНК ВТБ В Г.ПЕНЗЕ 10.6%

2009 4 Ф АКБ "ИНВЕСТТОР ГБ АН К" (ОАО) "ПЕНЗЕНСКИЙ" 9.4%

2009 4 ООО БАНК "КУЗНЕЦКИИ" 7.4%

2009 4 ОАО "ГУБЕРНСКИИ БАНК'ТАРХАНЫ" 5.5% ;

2009 4 ФИЛИАЛ ОАО "ТРАНСКРЕДИТБАНК" В Г.ПЕНЗЕ 3.5% —

2009 4 ПЕНЗЕНСКИЙ ФИЛИАЛ ЗАО "БАНК ФИНАМ" 3.4%

2009 4 ФИЛИАЛ ОАО "МДМ-БАНК" В Г.ПЕНЗА 3.1%

2009 4 ПЕНЗЕНСКИЙ Ф АБ" О Р ГР Э С Б АН К" (ОАО) 1.8%

2009 4 ПЕНЗЕНСКИЙ ФИЛИАЛ ОАО АКБ "РОСБАНК" 1.8%

2009 4 ФИЛИАЛ "ПЕНЗЕНСКИЙ" АККСБ "КС БАНК" (ОАО) 15%

2009 4 ФЗАО "ГАЗЭНЕРГОПРОМБАНК" В Г.ПЕНЗЕ 1.4%

2009 4 ПЕНЗЕНСКИЙ ФИЛИАЛ ОАО "ВКБ" 1.1%

2009 4 ПЕНЗЕНСКИЙ Ф-Л ОАО "ПРОМСВЯЗЬБАНК" 1.0%

2009 4 ПЕНЗЕНСКИЙ ФИЛИАЛ ОАО "РУСЬ-БАНК" 0.6%

2П09 4 ФИПИАП KR "ПРГИОН" (OOOl R Г I1FH3A П 4% -I

3 d п и С ► Н | •! м и | I и» 23 .1 I .Г

Рисунок 3.17 - Результаты работы СППР (платежи клиентов)

Также, существует возможность отслеживания динамики изменения данного показателя. В частности, в результате наличия у Губернского банка «Тарханы» в 4 квартале 2008 года поблем с ликвидностью, большинство клиентов этого банка предпочло перейти на обслуживание в Пензенское отделение Сбербанка России (рисунок 2.10). Кроме того, появившийся на Пензенском рынке пессимизм относительно стабильности региональных банков, также отразился и на банке «Кузнецкий». Однако, как показывает результат проведенного исследования, представленный на рисунке 3.18, динамика доли рынка ООО Банк «Кузнецкий» в части расчетно-кассового обслуживания юридических лиц, все же не имеет значительных флуктуаций и явно выраженного низходящего тренда, как это было в случае с банком «Тарханы». Поэтому, можно говорить о сохранении на Пензенском рынке лишь одного самостоятельного игрока.

Рисунок 3.18 - Результаты работы СППР (платежи клиентов)

Что касается отслеживания динамики показателей работы банка с конкретным клиентом (наноуровень), то данная форма работы может быть автоматизирована в СППР так, как показано на рисунке 3.19.

Карточка клиента: \ОС

Код АБС: |

Динамика показателей } Взаимосвязь с контрагентами ! Взаимосвязь с банками региона j

СБ с* fjiwfti уыа гамы « у >ЛЛ \

Поступления на счет, в г ч выручка

5 ООО ООО

10 000 000 8 000 ООО 6 000 000 •1 000 о» г ооо оно о

Объем кассовым операций

ШШО ш

Х- СО «О -3D ОС- (6 «О -Х- (.О 3 о О О О ф о о о

А Л л 'N <N <*Ч A С4 Пг^ИлОД

Хц .-*

С" 4- СЧ <N СП зг

1 1 о') О) о- <?•

СО (О О О О •-«

О ft Гч <N С4

200 150 100 50 0

Количество нонтрл»ентоь 4

N (П т if. (iГ л

8 * & Л Л $ $ А

К К

СО 0> ti (N

5 5 i s § г» rw Л опичестю де5ито»оь Количество к&едитодоь I

Информация 00 OCHOfcHc-Г* Г0НТ[. уент.^х

Год. | Месяц 1 ИНН ОД | Наименование основного дебитора. ) Доля ОД | ИНН ОК. | Наименование основного кредитора [Доля

2KJ о%

2008 1 23 ЗАО 20 6% 33 ООО

2008 2 5834 ипк 166% 33 ООО

2008 3 23 ЗАО 18 3% 33 ООО

2008 4 23 ЗАО 197% 33 ООО

2008 5 58 ОАО 21.8% 33 ООО

2008 е 5834 ИПК 248% 33 ООО

2008 7 5834 ИПК 37 6% 33 ООО

2008 в 5834 ИП К 50 5% 33 ООО

2009 9 58 ООО 16.1% 33 ООО

2008 10 58 ООО 34 3% 33 ООО

2008 11 58 ООО 34 8% 33 ООО

2008 12 58 ООО 42.4% 33 ООО

2009 1 58 ООО 30.5% 33 ООО

9ПГМ ? ппл 4П 1% т? nnn г Ч 1 1 Г , » |н | I И1 1S

41

39 44 54 53 62 51

50 59

51 62 37. 68 41

7% 9% 6% 2%

0% 3% 1% 5% 4%

4% d

Рисунок 3.19 - Результаты работы СППР (платежи клиентов)

Подобная форма может быть использована и для описания любого контрагента клиента банка.

Результат анализа движений по счетам клиентов на макроуровне, как уже предполагалось ранее, может быть использован для управления тарифной политикой. Так, как видно из рисунка 3.20, отдельные клиентские сегменты имеют различный вклад в общие показатели и различную структуру денежного оборота. В частности, доля малого бизнеса в безналичном обороте крайне мала (5-10%), что может свидетельствовать о его незначительном вкладе в объем привлекаемых ресурсов в виде остатков на счетах (согласно итогам исследования о природе среднего остатка на расчетном счете). С другой стороны, клиенты данного сегмента обеспечивают более 40% расходных кассовых операций. Как следствие, на принятие решения о дальнейшем сотрудничестве с банком, клиенты малого бизнеса в меньшей степени будут подвержены влиянию изменения процентных ставок, а в большей - изменениям в тарифах за кассовое обслуживание и обязательных ежемесячных платежах. покаштгли р<л>#тил части РКО

0«цие | По ьид 5» огонеса По ьнл-sm отнесз <%) |

Выручка Структура оборота <ЬО.<НО) Структура налично» о оборота

- -

250% ■ 250% ■ -

0% — —

20% - - —

1-. к. да »2> о ."4 СЧ (л т ю si Ф •х-<N i Я О ГЧ да % «А ■г. 113 8 s S, м «!• о (N (j, У* Гч О." Я о 'л 150% 150% ■ ел МЧ нь й< 00 ро

80% ■ - - - т - - - 100% 100%

60% ' 40% ~ 50% 50% ■ - - -

20% о ? ft •N о 3 g (N ГО о £ 8 1 »"Ч 8 1 гч $ 6 1 1 Я Я (О <4 1 0 1 1 Л 1 ГЧ 5 С) 8 Гч 1 1 гч X I ГЧ й гч <N 1 гч О"- о о об .хЬ к я* 8 IS S III S S о 8 Гч (N 0 т- 1 1 СЧ Гч CN 5 (N S <N О S а да о § Гч О о О (N •х> £ сч да v с» о о об <6 <£■ Ж S о о о гч ГЧ Гч да да к ill 04 ГЧ Гt 8 i 1 со о Гч S © с- CN S <"ч О о гч с! I 1 о <г> Гч

Н4ЛИЧНЫЙ ОООрОТ Приход в кассу 100% р icxoji sepej кассу

80% 80% - 30% -

00% 40% «0% 10% ■ -

20% 20% i г s СО ?< СО о Гч «г С-§ л Ч? о да 8 а II VN Гч да о ф К ■5 щ О т-•5' да я I ОС' 8 5 с> о ;? ГЧ О s С' Гч да 1 S ф 8 <6 б о у да i 1 ? 88S8SS i £ 8 8 о S s 5 Я Я Я Я Я % 1 <N ГЧ да 1 i I да чг о о 11 <N Л г (N '"О Т «Л fi> о с* о о а с- о пит да б да 1 S 3 1 0 1 гч да ;;; 1 О с-d■ А о» 3

Рисунок 3.20 - Результаты работы СППР (платежи клиентов)

Использование СППР, построенной на основе информационно-логических моделей, позволяет существенно сократить трудозатраты на составление управленческих отчетов и повысить их качество. Сравнительный анализ результатов работы аналитического подразделения с использованием и без использования соответствующей СППР приведен в таблице 1.

Заключение

Данная диссертационная работа посвящена формализации с использованием системного подхода процесса деятельности коммерческого банка через призму выполняемых функций и их результатов, клиентов (действующих и потенциальных) и конкурентной среды, с выявлением характерных зависимостей в сущности происходящих явлений и представлением их в виде математических и эмпирических моделей.

Отметим, что большинство разработок в области автоматизации управления коммерческим банком основываются на принципах и результатах бухгалтерского учета (в т.ч. и международного). Одновременно, сущность банковской деятельности, а именно - информация, которая может быть использована для ее описания, редко подвергается пересмотру, тем более в системном смысле.

Между тем, имеющаяся в кредитных организациях информация содержит гигантский потенциал для извлечения разного рода знаний и чем крупнее банк, чем шире его клиентская база и длительнее срок деятельности, тем значимее могут быть результаты проводимого анализа.

Основываясь на примерах архитектуры современных автоматизированных банковских систем, теории банковского дела, практическом опыте решения задач анализа деятельности кредитной организации в целом, анализа работы с клиентами и привлечения новых клиентов в частности, а также учитывая цели и задачи отдельных структурных подразделений, в данной работе была предложена новая трактовка коммерческого банка как сложной социально-экономической системы -информационно-логический подход.

Информационно-логический подход предполагает превосходство наличия ответов на вопросы о том, что происходит в настоящий момент, каким образом (вследствие каких причин) банк достиг текущего состояния и каким образом данное состояние может измениться в будущем перед поиском идеального, но не всегда гарантированно достижимого и оптимального в некотором смысле варианта развития событий.

Не принижая значимости экспресс-оценок финансового состояния и методов определения оптимальных путей развития коммерческих банков, отметим, что за каждым числом в формах бухгалтерской отчетности стоит клиент и история его взаимоотношений с кредитной организацией, и лишь многовариантный сценарий развития, основанный на исследовании сущности происходящих в банке явлений может претендовать на полноту и достоверность.

Поскольку изложенный в данной работе подход к управлению коммерческим банком имеет практическое воплощение, известны некоторые ограничения, связанные с его реализацией:

- использование информационно-логического подхода возможно только на основе внутренней информации о коммерческом банке с учетом специфики его деятельности, поэтому каждая информационно-логическая модель по-своему уникальна, и в работе были изложены общие принципы его интеграции в систему управления;

- внедрение информационно-логических моделей снижает аналитический риск, однако увеличивает риск инсайдерства, поскольку большинство ключевых показателей деятельности банка, представляющих собой коммерческую тайну, находится в компактной и доступной для понимания и использования форме: Поэтому, особое внимание при использовании информационно-логического подхода следует уделять проблеме обеспечения безопасности;

- практическая реализация результатов диссертационного исследования требует существенных вычислительных ресурсов, что предполагает эффективное использование информационной системы на ежемесячной основе, хотя и не исключает возможности адаптации для оперативного (ежедневного) обновления.

Однако, указанные ограничения поддаются устранению и не уменьшают значимости результатов, достигаемых при использовании информационно-логического подхода в управлении кредитной организацией.

Подводя итоги, отметим, что в диссертационной работе были разработаны мнформационно-логические модели, формализующих сущность банковской деятельности в части выполняемых банком функций и их результатов, а также производимых клиентами операций, повышающие эффективность управления банком.

Данная цель была достигнута благодаря тому, что все задачи, поставленные в начале диссертационной работы решены в полном объеме.

Основными результатами исследования являются:

1) Сформулированы положения информационно-логического подхода к управлению социально-экономическими системами, позволяющие теоретически обосновать возможность и необходимость управления аналитическим риском на его основе.

2) Разработаны информационно-логические модели активов и пассивов, доходов и расходов, платежей клиентов коммерческого банка, адаптирующие информационную сущность банковской деятельности к требованиям современных достижений в области оперативной обработки данных и добычи знаний и дающие возможность рассмотрения деятельности кредитной организации с системной точки зрения.

3) Предложена методика анализа движений денежных средств по счетам клиентов, позволяющая дать оценку вероятности совершения клиентом противоправных действий по отмыванию доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма. Данная оценка качественно характеризует операции, подлежащие обязательному контролю согласно инструкциям ЦБ РФ и является инструментом отслеживания схем клиентов по минимизации размера комиссии за кассовое обслуживание.

4) Разработана имитационная модель работы банка по привлечению средств клиентов, предложены формула роста кредитного портфеля; формула среднего остатка на расчетном счете; формализующие отдельные аспекты деятельности коммерческого банка и позволяющие обосновывать принимаемые решения при управлении кредитной организацией, в том числе и при управлении ликвидностью.

5) Разработана СППР на основе информационно-логического подхода, позволяющая систематизировать и автоматизировать работу аналитического подразделения коммерческого банка, существенно сократить трудозатраты на получение аналитической и управленческой отчетности, увеличить долю обслуживания целевых клиентских сегментов, учесть влияние человеческого фактора на отражение производимых банком операций в информационных системах, а также качественно представить информацию о деятельности коммерческого банка как сложной социально-экономической системы.

В качестве направлений развития теории и практики использования информационно-логического подхода, представляются логичными следующие:

- формирование информационно-логической модели контрагентов (определение необходимой информации о юридических лицах региона присутствия, выявление структуры и связей в ней, а также общих принципов анализа);

- формирование информационно-логической модели конкурентов (определение необходимой информации о региональных кредитных организациях, выявление структуры и связей в ней, а также общих принципов анализа);

- интеграция указанных моделей в информационную систему с целью использования при управлении кредитной организацией.

1. Конституция Российской Федерации

2. Гражданский кодекс Российской Федерации

3. Федеральный закон № 395-1 «О банках и банковской деятельности»

4. Федеральный закон № 86-ФЗ «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)»

5. Положение ЦБ РФ № 302-П «О правилах ведения бухгалтерского учета в кредитных организациях, расположенных на территории Российской Федерации»

6. Айвазян С. А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика. Основы эконометрики. Том 1. Теория вероятностей и прикладная статистика. М.: Юнити-Дана, 2001, 656 стр.

7. Амелин И.Э. Анализ активов банка. Метод обратной задачи Марковица //Бизнес и банки, №50/2000.

8. Амелин И.Э. Анализ и прогноз собственной платежеспособности банка //ГБА «Амелин и партнеры» amelin.dio.ru.

9. Амелин И.Э. Консолидация банковского капитала, создание банковских групп. Теоретические аспекты целесообразности //ГБА «Амелин и партнеры» -amelin.dio.ru.

10. Амелин И.Э. Методика анализа финансового состояния коммерческих банков //ГБА «Амелин и партнеры» amelin.dio.ru.

11. Амелин И.Э. О направлениях совершенствования технологии дистанционного анализа банков //ГБА «Амелин и партнеры amelin.dio.ru

12. Амелин И.Э. Практические вопросы графического моделирования банка //Банковское дело, №7/2000.

13. Амелин И.Э. Способ компьютерного графического представления финансового состояния предприятия //ГБА «Амелин и партнеры amelin.dio.ru.

14. Амелин И.Э. Экспертная система контроля межбанковских рисков //Бизнес и банки, №14/2001.

15. Амелин И.Э., Соколов С.Н. Актуальные вопросы лимитной политики банка //Банковское дело, №5/2000.

16. Амелин И.Э., Царьков В.А. Бизнес-план развития Банка на основе динамической модели //Материалы семинара КБА «Проблемы анализа и управления рисками в деятельности кредитной организации» 15 ноября 2001 года. М.: МАКС Пресс, 2001. С.253-256.

17. Амелин И.Э., Царьков В.А. Динамическая модель развития банка. Практические вопросы применения. //Материалы научно-практической конференции «Информационные системы для бизнеса XXI века» 12-15 марта 2002 года.

18. Амелин И.Э., Царьков В.А. Новый подход к планированию развития банка//Аналитический банковский журнал №5/2002. С.88-93.

19. Амелин И.Э., Царьков В.А. План-матрица развития Банка //Банки и технологии. №1/2002. С.42-49

20. Амелин И.Э., Царьков В.А. Прогноз рисков прибыли с использованием динамической модели банка //ГБА «Амелин и партнеры amelin.dio.ru.

21. Анфилатов B.C., Емельянов А.А., Кукушкин А.А. Системный анализ в управлении: Учеб. Пособие. М.: Финансы и статистика, 2002. - 368 с.

22. Арсланбеков-Федоров А.А. Операционно-стоимостной анализ в коммерческом банке //Материалы семинара КБА «Проблемы организациифинансово-аналитической службы в коммерческом банке» 16 ноября 2000 года. -М.: МАКС Пресс, 2000.

23. Афанасьев В.Н., Колмановский В.Б., Носов В.Р. Математическая теория конструирования систем управления. -М.: Высшая школа, 2003. 614 с.

24. Афанасьев М.Ю., Багриновский К.А., Матюшок В.М. Прикладные задачи исследования операций. М.: Инфра-М, 2006

25. Банки и банковское дело /Под ред. И.Т. Балабанова. СПб: Питер, 2003.-304 с.

26. Банковское дело /Под ред. Г.Н. Белоглазовой и Л.П. Кроливецкой. -СПб.: Питер, 2004. 384 с.

27. Банковское дело /Под ред. Лаврушина О.И. М.: Финансы и статистика,1998.

28. Банковское дело. Справочное пособие./Под ред. Бабичевой Ю.А. — М:. Экономика, 1993.

29. Барсегян А.А. , Куприянов М.С. , Степаненко В.В. , Холод И.И. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP. Учебное пособие. СПб.: BHV, 2007.

30. Батенко A.B. Системы терминального управления. М.: Советское радио, 1986.

31. Батракова Л.Г. Экономический анализ деятельности коммерческого банка. -М.: Логос, 1999.

32. Беллман Р., Дрейфус С. Прикладные задачи динамического программирования. -М.: Наука, 1965.

33. Боуэн Р. Математические методы в теории систем. М.: Мир, 1979.

34. Бахрушина М.А. Бухгалтерский управленческий учет. 6-е издание. М.: Омега-Л, 2007. - 570 с.

35. Бахрушина М.А., Мельникова JI.A Международные стандарты финансовой отчетности. М.: Омега-JT, 2008. — 571 с.

36. Вентцель Е. С. Элементы динамического программирования. М.: Наука, 1964.

37. Винер Н. Кибернетика, или управление и связь в животном и машине. 2-е издание. М.: Наука, 1983. - 344 с.

38. Виниченко И.Н. Практический опыт имитационного моделирования в банке //Банковские технологии, №2/2003.

39. Володин А., Назарук М. Управление по целям //Банковские технологии, №1/2002.

40. Воропаева С. Система трансфертного ценообразования //Материалы семинара КБА «Финансовый менеджмент в банке: бюджетирование, бизнес-планирование, управление рисками» 20 ноября 2003 года. -М.: МАКС Пресс, 2003.

41. Гасс С. Линейное программирование (методы и приложения). М.: Физматгиз, 1961.

42. Герасимов, А.Ф. О природе среднего остатка на расчетном счете / А.Ф. Герасимов, М.С. Алексанян, А.А. Тусков // Экономика и управление. №8(4'6), 2009. - С. 69-72.

43. Герасимов А.Ф. Об аналитическом риске и информационно-логических моделях // Надежность и качество: труды Международного симпозиума. Пенза, 2009,- 1т.-С. 318.

44. Герасимов А.Ф. Практика имитационного моделирования деятельности коммерческого банка // Экономика и управление: сб. науч. тр. ПГУ. Пенза, 2007. -С. 123-128.

45. Герасимов А.Ф. Управление активами в условиях неопределенности // Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании: сб. статей XVII Междунар. науч.-техн. конф. Пенза, 2006. - С. 180183.

46. Герасимов, А.Ф. Общее математическое описание задачи управления финансовой деятельностью коммерческого банка / М.С. Алексанян, А.Ф. Герасимов, А.А. Тусков // Экономика и управление. №9(47), 2009. - С. 108-112.

47. Герасимова Е.Б. Мельник М.В. Основы банковского аудита. — М.: Форум, 2008. 224 с.

48. Гилл Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация /Пер. с англ. — М.: Мир, 1985.

49. Гусев А.А. Реальные опционы в оценке бизнеса и инвестиций: Монография: Научное издание. М.: РИОР, 2009, - 118 с.

50. Дюк В.А., Самойленко А.П Data Mining: учебный курс. СПб.: Питер, 2001,-368 с.

51. Емельянов С.В., Ларичев О.М. Многокритериальные методы принятия решений. -М.: Знание, 1985.

52. Ефимова О. В. Финансовый анализ. 4-е изд., перераб. и доп. М.: Изд-во "Бухгалтерский учет", 2002. - 528 с.

53. Зубарев А.В. Внутренний хозрасчет в банке, трансфертное ценообразование //Материалы семинара КБА «Проблемы организации финансово-аналитической службы в коммерческом банке» 16 ноября 2000 года. М.: МАКС Пресс, 2000.

54. Избачков Ю.С, Петров В.Н. Информационные системы: Учебник для вузов. 2-е изд. СПб.: Питер, 2006, - 656 с.

55. Камионский С.А. Менеджмент в российском банке. Опыт системного анализа и управления /Общ. ред. Д.М. Гвишиани. М., 1998г.

56. Канторович Л. В., Горстко А. Б. Математическое оптимальное программирование в экономике. -М.: Знание, 1968.

57. Карпова Т. С. Базы данных: модели, разработка, реализация: Учебник для вузов. СПб.: Питер, 2002. - 304 с.

58. Кини Р.Л., РайфаХ. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. — М.: Радио и связь, 1981.

59. Колемаев В.А. Экономико-математическое моделирование. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. 295 с.

60. Конюховский П.В. Исследование периодических зависимостей в динамике финансовых ресурсов //Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 5: Экономика, №2/2001. С. 148-157

61. Конюховский П.В. Математические методы исследования операций в экономике: учебное пособие. СПб.: Питер, 2000. - 208 с.

62. Конюховский П.В. Микроэкономическое моделирование банковской деятельности: учебное пособие. СПб.: Питер, 2001. — 219 с.

63. Конюховский П.В. Применение методов кросс-спектрального анализа в исследованиях зависимостей между финансовыми ресурсами //Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 5: Экономика, №1/2001. С. 103-110.

64. Конюховский П.В. Экономическая информатика: Учебник для вузов. -СПб.: Питер, 2001.-560 с.

65. Копбаева Г.Ш. Опыт построения финансово-аналитической службы в ОАО "Банк ТуранАлем" //Материалы семинара КБА «Проблемы организации финансово-аналитической службы в коммерческом банке» 16 ноября 2000 года. — М.: МАКС Пресс, 2000.

66. Лаврушин О.И. Деньги, кредит, банки. М.: Финансы и статистика,1998.

67. Лагоша Б. А., Апалькова Т. Г. Оптимальное управление в экономике: теория и приложения. М.: Финансы и статистика, 2008.

68. Лагоша Б.А. Моделирование микроэкономических процессов и систем в инвестиционной деятельности: Учебное пособие. М.: МГОУ, 2007.

69. Лаптырев Д.А. Кто не планирует, тот не управляет //Банковские технологии, №6/1996.

70. Лаптырев Д.А. Система управления финансовыми ресурсами банка: Процессы задачи - модели - методы. - М.: БДЦ-пресс, 2005.

71. Лаптырев Д.А. Формируем оптимальный банковский портфель //Банковские технологии, №4/1997.

72. Лаптырев Д.А., Серов М.А. Лицом к "первым лицам" //Банковские технологии, №4/1998.

73. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений. М.: Логос, 2000.

74. Ларичев О.И. Вербальный анализ решений /Отв. ред. А.Б. Петровский. -М.: Наука, 2006. 181 с.

75. Леонтьев В. Баланс народного хозяйства СССР. Методологический разбор работы ЦСУ //Плановое хозяйство, №12/1925.

76. Леонтьев В. Межотраслевая экономика. М., 1997.

77. Леонтьев В. Экономические эссе. М., 1990.

78. Leontief W. The Structure of American Economy 1919-1939. New York,1941.

79. Лернер А.Я. Начала кибернетики. M.: Наука, 1967.

80. Лукасевич И.Я. Анализ финансовых операций, М.: Юнити, 1998. 400 с.

81. Макконел К.Р., Брю С.Л. Экономикс: Учебник, 14-е изд. М.: ИНФРА-М, 2005.

82. Материалы официального сайта Группы банковского анализа «Амелин и партнеры» amelin.dio.ru.

83. Материалы официального сайта Журнала «Банковские технологии» -www.banktech.ru.

84. Материалы официального сайта Журнала «Банковское дело» -www.bankdelo.ru.

85. Материалы официального сайта Клуба банковских аналитиков -www.bankclub.ru.

86. Мельник М.В., Герасимова Е.Б. Анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия. М.: Форум, 2008. - 192 с.

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

88. Мирошник И.В. Теория автоматического управления. Нелинейные и оптимальные системы. Учебное пособие СПб.: Питер, 2006. - 272 с.

89. Мирошник И.В. Теория автоматического управления. Линейные системы. Учебное пособие. СПб.: Питер, 2005. - 336 с.

90. Новиков Д.А. Теория управления организационными системами. М.: МПСИ, 2005. - 584с.

91. Ofstad Н. An Inquiry into the Freedom of Decision. — Oslo: Norwegian Universities Press, 1961.

92. Певзнер Л.Д. Теория систем управления. М.: Изд-во Московского государственного горного университета, 2002, — 472 с.

93. Понтрягин Л.С. Математическая теория оптимальных процессов. М.: Наука, 1976.

94. Романов В.П. Интеллектуальные информационные системы в экономике: Учебное пособие /Под ред. Н.П. Тихомирова. — М.: Издательство «Экзамен», 2003. 496 с.

95. Роуз П. Банковский менеджмент. -М.: Дело, 1995.

96. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика. Основы эконометрики. Том 2. Основы эконометрики. М.: Юнити-Дана, 2001. - 432 с.

97. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993.

98. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем /Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1991.

99. Садвакасов К.К. Коммерческие банки: Управленческий анализ деятельности //Планирование и контроль. М.: Изд-во «Ось - 89», 1998.

100. Синки Дж. Управление финансами в коммерческих банках: Пер. с англ. /Под ред. Р.Я. Левиты, Б.С. Пинскера. 4-е перераб. изд. М., 1994, Catallaxy. - 820с.

101. Смирнов А.В. Риск-менеджмент и управление ресурсами коммерческого банка //Материалы семинара КБА «Проблемы анализа и управления рисками в деятельности кредитной организации» 15 ноября 2001 года. М.: МАКС Пресс, 2001.

102. Соколов Г.А., Гладких И.М. Математическая статистика, М.: Издательство «Экзамен», 2004. 432 с.

103. Степанова С.В Управленческий учет как основа составления аналитических отчетов. //Материалы семинара КБА «Финансовый менеджмент в банке: бюджетирование, бизнес-планирование, управление рисками» 20 ноября 2003 года. М.: МАКС Пресс, 2003.

104. Таха Хэмди А. Введение в исследование операций, 6-е издание. М.: Издательский дом «Вильяме», 2001. — 912 с.

105. У правленческий учет /Под ред. А.Д. Шеремета. М.: ИД ФБК-ПРЕСС,2001.

106. Федотов Н.Г. Методы стохастической геометрии в распознавании образов. -М.: Радио и связь, 1990.

107. Федулов А.А., Федулов Ю.Г., Цыгичко В.Н. Введение в теорию статистически ненадежных решений. -М.: Статистика, 1979.

108. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс, 2-е издание.: Пер. с англ. М. Издательский дом "Вильяме", 2006. - 1104 с.

109. Harrison F. The Managerial Decision-Making Process. Boston, New York: Houghton Mifflin Company, 1999. - 555 p.

110. Harrison F., Pelletier M. Сущность управленческого решения // Executive, Ward Howell International, 2001.

111. Hastie Т., Tibshirani R., Friedman J. Elements of statistical learning. Data mining, inference and prediction. 2nd edition. - New York: Springer, 2009.

112. Царьков В.А. Агрегированная динамическая модель банка //Банки и технологии. №3/1998. С.66-71.

113. Царьков В.А. Динамические модели экономических систем //Сборник научных трудов. Приложение к журналу «Аудит и финансовый анализ», №2/2005.

114. Царьков В.А. Использование методов теории автоматического управления при построении и анализе динамических моделей экономики производства //Измерения. Контроль. Автоматизация. №4/1984. С.66-78.

115. Царьков В.А. Моделирование экономической динамики банка //Банковское дело. №6/2000. С.25-30.

116. Царьков В.А. О качестве корпоративного управления и цене «дутого» капитала//Банковское дело, №2/2003. С.25-30.

117. Царьков В.А. План-прогноз на основе модели экономической динамики банка//Банковское дело. №12/2000. С.25-28.

118. Царьков В.А. Экономическая динамика и эффективность капитальных вложений. -М.: ЛЕКСИКОН, 1997. С.104.

119. Цыпкин Я.З. Основы теории автоматических систем. М.: Наука, 1977.- 560 с.

120. Черемных О. Процессно-стоимостной подход к управлению банком //Менеджмент сегодня, №3/2003.

121. Чернов М. Имитационная модель банка основа аналитической системы //Банковские технологии, №4/1999.

122. Чечкин А.В. Начала общей теории систем и ультрасистем. Часть I. М.: МО СССР, 1985.

123. Чубукова И.А. Data Mining. М.: ИНТУИТ, 2008, - 382 с.

124. Шегал В.Р. Модели информационных процессов в сложных системах: Уч. пособие. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 1996.

125. Ширинская Е.Б. Операции коммерческих банков и зарубежный опыт. -М.: Финансы и статистика, 1993. 144 с.

126. Ширинская Е.Б., Пономарева Н.А., Купчинский, В.А. Финансово-аналитическая служба в банке. М.: ФБК-ПРЕСС, 1998. - 144 с.

127. Шрейдер Ю.А., Шаров А.А. Системы и модели. М.: Радио и связь,1982.