автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Управление финансовыми ресурсами банка в условиях риска

на правах рукописи

ШМЫКОВ ВЛАДИМИР ВЛАДИМИРОВИЧ

РГ5 ОД

V ч ь»•■•г,(>

1. ^ ¡».л« с^иО

УПРАВЛЕНИЕ ФИНАНСОВЫМИ РЕСУРСАМИ БАНКА В УСЛОВИЯХ РИСКА

Специальность 05.13.10 - Управление в социальных и

экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Воронеж - 2000

Работа выполнена в Воронежском Государственном Университете

Научный руководитель - доктор технических наук,

профессор Подвинцев Ю.В.

Официальные оппоненты." доктор экономических наук,

профессор Гасилов В.В. кандидат экономических наук, Самогородская М.И.

Ведущая организация - Воронежский Государственный Аграрный Университет

* // Защита диссертации состоится "11й 0 4 2000 года в У часов в конференц-зале на заседании Диссертационного Совета К 063.81.12 при Воронежском Государственном Техническом Университете по адресу: 394026, г. Воронеж, Московский просп. 14.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Воронежского Государственного Технического Университета.

?

Автореферат разослан "_" _2000 г.

Ученый секретарь Диссертационного Совета / Рогачева Н.И.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. В настоящее время в период реформирования российской экономики одна из первоочередных ролей отводится развитию банковской системы и разветвленной сети банковских услуг. Ключевая задача банковской системы состоит в аккумулировании денежных ресурсов и эффективном вложении их в реальный сектор экономики. Эта задача в силу своей важности наряду с экономическим имеет политическое и социальное значение. Ее успешное выполнение во многом зависит от умелого и эффективного управления банком своими финансовыми ресурсами. Основным направлением в этой работе является сочетание эффективности и стабильности функционирования банковской системы, заставляющее банк считаться с высоким уровнем финансовых рисков. Сюда относятся кредитные риски, риски изменения процентных ставок, рыночные риски и т.д. Высокий уровень риска может вести к значительным потерям, что мгновенно сказывается на способности банка расплачиваться по своим обязательствам и зачастую может привести к банкротству, а порой и к кризису всей банковской системы, подтверждением чему служит кризис 1998 года.

В связи с большой практической значимостью вопроса устойчивой работы банка повышается актуальность изучения и разработки новых подходов к управлению финансовыми ресурсами банка. Традиционные системы управления, ориентированные на применение в условиях стабильного рынка, недостаточно гибки и инертны в постоянно меняющейся кредитно-инвестиционной среде. Ввиду этого использование научно обоснованного подхода к организации процесса управления ресурсами банка, позволяющего учесть, с одной стороны, внутренние цели банка, с другой стороны, факторы риска и состояние внешней экономической среды, является актуальным и требует глубокой проработки теоретических вопросов и методических основ.

Определенные аспекты проблемы управления ресурсами банка в условиях риска нашли отражение в трудах отечественных и зарубежных ученых: А.В.Антонова, А.Б.Поманского, В.М.Усоскина, Н.Е.Егоровой, А.М.Смулова, Е.Б.Ширинской, К.АБагриновского, В.В.Радченко, Ю.А.Бабичевой, П.Роуза, Э.Роде, Дж.Ф.Синки, Е.Альтмана, Э.ДДоллана, 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 то, что с каждым годом растет число исследований по банковской тематике, в целом проблема управления ресурсами остается нерешенной, ощущается недостаток конкретных организационно-

методических разработок, ориентированных на реальные условия банковской деятельности. До настоящего времени аспекты выбора и включения факторов риска в модели управления, адаптация процесса управления к внешней экономической среде, использование специальных инструментов банковской политики, направленных на снижение риска, находятся на уровне теоретических исследований. Анализ литературных и нормативно-методологических материалов свидетельствует об отсутствие методологических разработок, содержащих рекомендации по формированию политики банка в конкретных условиях риска и требований экономической среды, а также требований нормативных документов, регулирующих банковскую деятельность. В связи с этим возникает необходимость дальнейших теоретических и практических разработок в области управления кредитно-инвестиционной деятельностью банка. Актуальность указанных проблем, наличие большого числа нерешенных вопросов по данной проблематике позволили определить тему, характер и основные направления диссертационной работы.

Диссертационной исследование осуществлялось в соответствии с тематикой научно-исследовательских работ «Современный менеджмент и экономическое поведение фирмы» кафедры экономики предприятий и предпринимательской деятельности экономического факультета ВГУ, а также в соответствие с основными направлениями кредитно-инвестиционной деятельности Воронежского Банка Сбербанка России.

Цель диссертационной работы заключается в исследовании инструментов банковской политики и разработке имитационной модели управления финансовыми ресурсами банка в условиях риска, разработке методических рекомендаций по ее практической реализации, осуществлении компьютерной реализации модели для обеспечения оперативной поддержки управленческого решения. Для достижения поставленной цели потребовалось решить следующие задачи:

проанализировать состояние вопроса и выявить проблемы управления финансовыми ресурсами банка в условиях риска;

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

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

провести классификацию основных видов рисков, встречающиеся в банковской практике, выбрать отдельные виды рисков с учетом специфики региона для учета в модели управления ресурсами;

исследовать существующие методы описания риска в моделях финансового рынка, выбрать количественную меру риска для использования в имитационной модели управления ресурсами банка;

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

исследовать природу временной структуры процентных ставок с целью построения модели ее прогноза и использования результатов в имитационной модели управления ресурсами банка;

выполнить исследование специальных инструментов банковской деятельности, используемых банками региона для снижения риска хозяйственной деятельности, провести их анализ с целью указания наиболее выгодных для банка условий их применения.

Объектом исследования является система управления ресурсами банка в условиях риска.

Предметом исследования является модель управления ресурсами банка с применением оценки эффективности управления и уровня риска.

Теоретической и методологической основой стали труды отечественных и зарубежных ученых, научно-техническая и периодическая литература и зарубежные публикации, затрагивающие вопросы управления ресурсами банка, а также нормативные материалы Центрального Банка России и рекомендации Базельского Комитета по Банковскому Надзору. Исследование основывается на методологии, опирается на основные принципы и сложившиеся в мировой практике подходы к управлению банковскими ресурсами, адаптированные к экономической ситуации России. В работе применялись методы системного анализа и имитационного моделирования, методы оптимизации, экспертно-аналитический и статистический методы, методы программирования.

Научная новизна диссертационной работы состоит в следующем: исследовано состояние вопроса и выявлены проблемы управления банковскими ресурсами в условиях риска;

разработана имитационная модель банковской деятельности в условиях риска, отражающая особенности функционирования банка в условиях региона;

обоснован и разработан методический подход, основанный на нормативных требованиях Центрального Банка России (ЦБР), к прогнозированию величины банковских резервов, создаваемых для снижения риска;

предложена методика сравнения различных кредитов по критерию «доходность-риск», использующая экспертные оценки о возможном изменении группы риска кредита;

разработана модель определения и прогноза временной структуры процентных ставок, позволяющая банку прогнозировать будущее распределение ресурсов;

показана возможность поиска компромиссных вариантов в вексельном кредитовании, позволяющая банку огггимизировать процесс размещения ресурсов;

создана модель определения цены страхования кредита на основе прогноза эффективности хозяйственной деятельности заемщика.

Практическая ценность результатов исследования. Содержащиеся в диссертационной работе положения и рекомендации по управлению ресурсами банка позволяют формировать оптимальную с точки зрения доходности кредитно-инвестиционную политику на определенный временной период с учетом факторов риска и условий внешней экономической и правовой среды. Реализация методических разработок диссертации обеспечит повышение оперативности принятия управленческих решений и учегг нормативных требований, жестко регулирующих деятельность учреждений банковской сферы. Использование ряда положений диссертации позволит повысить обоснованность управленческих решений о размещении кредитных ресурсов банка, учесть факторы внешней экономической среды и использовать экспертные оценки при выборе наиболее предпочтительного варианта распределения ресурсов. Научные положения, методические рекомендации и выводы могут служить теоретической основой для дальнейших исследований в области кредитно-инвестиционной деятельности банков, принятия решений в условиях риска. Результаты исследования могут быть использованы в учебном процессе.

Апробация результатов исследования. Основные положения и результаты работы представлены на конференциях студентов и аспирантов экономического факультета (ВГУ, г. Воронеж, 1997, 1998, 1999), на семинаре руководителей и специалистов подразделений отделений, осуществляющих операции по кредитованию (Академия Сберегательного Банка Российской Федерации, Волгоград, 1997), на научном семинаре кафедры «Volkswirtschaftslehre mit Schwerpunkt Finanzwissenschaft» (Университет Пассау, 1999, Германия), на научно-практической межвузовской конференции «Теория и практика антикризисного управления» (ВГУ, Воронеж, 1999), на научном семинаре «Основы стохастической финансовой математики» (ВГУ, Воронеж, 1999), на 3 Всероссийской конференции «Информационные технологии и системы» (ВГТА, Воронеж, 1999).

Реализация работы. Результаты исследований внедрены в Воронежском Банке Сбербанка России в 1998-1999 гг., что подтверждается справкой о внедрении. Ряд методических разработок использовался в организации учебного процесса при изучении курса «Социально-экономическое

прогнозирование» на кафедре экономики предприятий и предпринимательской деятельности экономического факультета Воронежского Государственного Университета.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 8 печатных работ.

Структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, 3 глав и заключения, содержит 24 рисунка, б таблиц, 5 приложений, библиографический список из 93 наименований.

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 современного управления финансовыми ресурсами банка в условиях риска» проанализировано состояние вопроса и выявлены проблемы управления банковскими ресурсами в нестабильных условиях хозяйствования, показаны место и роль управления финансовыми ресурсами в поддержании стабильной работы банка, исследованы экономические характеристики и функции процесса управления ресурсами, выявлены основные факторы риска, учитываемые при разработке модели управления.

В работе управление ресурсами понимается как элемент, функция, обеспечивающая банку сохранение определенной структуры и режима деятельности, а также реализацию определенных программ и целей. Риск представляет собой возможность нежелательных для банка последствий его функционирования, таких как потеря части активов вследствие их невозврата, недополучение дохода вследствие изменения процентных ставок, невозможность расплатиться по своим обязательствам и т.д.

В результате анализа современной отечественной и зарубежной банковской практики были выделены основные составляющие элементы управления ресурсами в условиях риска. По мнению автора, к ним могут быть отнесены три основные функции: распределение имеющихся в распоряжении банка свободных финансовых ресурсов по активам; прогноз будущего распределения ресурсов на основе прогноза экономической ситуации; использование специальных инструментов банковской политики для снижения риска. Кроме этого были выделены основные внешние факторы, которые должен учитывать банк при принятии управленческого решения. К ним относятся внешняя экономическая среда, влияние которой выражается в первую очередь в уровне кредитных и депозитных ставок; качество

имеющихся у банка свободных ресурсов, характеризующееся соотношением собственных и привлеченных средств; нормативные требования органов государственного надзора, в первую очередь, Центрального Банка России; факторы риска. Принятие управленческого решения зависит также от цели, которую ставит перед собой банк. В качестве цели могут выступать получение максимального дохода по активам за некоторый период времени, формирование определенной структуры активов, фиксирование заданного уровня доходности и т.д. Схема основных элементов и внешних факторов управления представлена на рис. 1.

Рис. 1. Функции управления ресурсами и основные факторы, влияющие на принятие управленческого решения

Для реализации поставленной в работе цели - создания имитационной модели управления ресурсами банка в условиях риска - были проанализированы основные способы описания деятельности банка, среди которых выделяются два подхода - частный, описывающий конкретную сферу деятельности банка, и полный, отражающий функционирование банка в целом. В ходе этой работы был выявлен ряд полезных особенностей относительно построения модели банковской деятельности, таких как определе-

6

ние основных видов активов и пассивов в модели, задание их характеристик, учет нормативных требований к деятельности банков, выбор цели функционирования банка, требование создания динамической модели, описывающей политику банка на определенную временную перспективу. Вместе с тем в процессе анализа существующих моделей было выявлено недостаточное отражение факторов риска, прежде всего, количественной меры риска и ее влияния как на процесс принятия управленческого решения о структуре активов, так и на эффективность деятельности банка. На основе проведенного рассмотрения стало возможным определить основные пути совершенствования существующих моделей: сформировать модель управления ресурсами, концентрирующуюся на активной политике банка; определить основные виды риска, учитываемые в модели; ввести количественное описание риска в модель; указать способ снижения риска на основе реальной банковской практики. С этой целью была проведена классификация видов риска, которые несет банк в своей деятельности (см. рис. 2).

I— Геофизический

Экономический

Политический

Республиканский

Законодательный

Балансовые

Кредитный

Ликвидности

Процентный

Рыночный

депозитный

Валютный

— Структуры капитала

Страновой

4

Банковские риски

Внутренние

И:

Риски фппапсовых _услуг

Операционные

Инноваций

Технологические

Стратегические —

Макроэкономический

Социальный

Конкурентный

Страховой

Региональный

Внебалансовые

Рис. 2. Банковские риски

С учетом особенностей функционирования банка в Воронежском регионе и возможности количественного описания и включения риска в модель управления ресурсами основным объектом рассмотрения были выбраны кредитный риск, риск ликвидности и процентный риск. По мнению автора, одним из объяснений такого выбора является то, что по отношению к ним банк может сам проводить активную политику и находить компромиссные варианты между доходностью и риском. Такой подход позволяет в первую очередь выделить факторы, влияние на которые оказывается самим банком в процессе управления ресурсами. В качестве меры риска предложено использовать норматив достаточности собственного капитала банка (Н1), а основным способом снижения риска в модели стал резерв, формируемый в соответствие с нормативами Центрального Банка. Резерв рассматривается как средство снижения кредитного риска и риска ликвидности. Помимо этого, специального рассмотрения потребовал риск, связанный с изменениями уровня процентных ставок. Были систематизированы методы описания временной структуры процентных ставок на основе представления о мгновенной процентной ставке и связи уровня процентных ставок с доходностью на рынке облигаций. Таким образом, были выделены два составных блока модели управления ресурсами - блок, связанный с формированием резервов, и блок, связанный с уровнем процентных ставок.

Рассмотрение методов снижения риска, по мнению автора, было бы неполным, без анализа специальных финансовых инструментов снижения риска. В работе были рассмотрены два таких инструмента - вексельный кредит и страхование кредита, распространенные в современной отечественной банковской практике. Были выявлены основные финансовые потоки, порождаемые этими инструментами. В случае вексельного кредита это явилось теоретической базой построения модели вексельного кредитования, позволяющей оптимизировать этот вид банковской операции. Анализ финансовых потоков в случае страхования кредита показал, что платежи по страховке можно рассматривать с позиций теории производных финансовых инструментов и определить цену страхования кредита на основе прогноза эффективности хозяйственной деятельности дебитора.

С учетом предложенного разделения функций управления ресурсами и выбранных видов риска, учитываемых в управлении, дальнейшее исследование в главах 2 и 3 предложено проводить в следующем порядке: 1) агрегированная модель управления ресурсами банка в условиях риска; 2) составные блоки агрегированной модели - а) блок, связанный с формированием резервов (рассмотрение платежей по кредиту с учетом групп риска, формулировка задачи управления в более общем виде с учетом стохастической природы резерва); в) блок, связанный с временной структурой процентных ставок (прогнозирование банком будущего уровня процентных

ставок л изучение влияния временной структуры процентных ставок на структуру активов банка); 3) специальные инструменты банковской политики - а) вексельный кредит, определение оптимальных условий в вексельном кредитовании; в) страхование кредита, определение справедливой цены страховки. Указанная последовательность представлена в виде схемы на рис. 3. При этом глава 2 посвящена разработке моделей и указанию способов их компьютерной реализации, глава 3 посвящена применению разработанных моделей к конкретным условиям банковской деятельности.

Рис. 3. Основные этапы исследования процесса управления финансовыми ресурсами банка

Во второй главе «Разработка модели управления финансовыми ресурсами банка» синтезированы рассмотренные в главе 1 инструменты в общей оптимальной задаче линейного программирования по формированию кредитной политики банка и ее реализации на основе построения имитационно-оптимизационной системы. Выделены основные шаги в построе-

нии имитационной модели кредитной политики банка: задача управления ресурсами банка рассмотрена на заданную перспективу и с выбранным периодом времени; деятельность банка рассмотрена комплексно, как по формированию пассивов, так и по формированию активов; заданы основные характеристики пассивов и активов: срок вложения средств и доходность; в модель включен показатель риска - норматив достаточности капитала; сформированы резервные ограничения с учетом нормативных требований и требования ликвидности в каждом из периодов функционирования банка.

В ходе выполнения основных шагов по формированию модели автором выдвинуты следующие предположения: горизонт прогнозирования деятельности банка считается равным полугоду; в качестве пассивов банка рассматриваются средства на депозитах, в качестве активов - кредиты на различные сроки; депозиты привлекаются на весь период прогнозирования политики банка (6 месяцев) с ежемесячной выплатой процентов по ним. Рассматриваются 3 вида кредитов на срок 1, 3 и 6 месяцев с ежемесячной уплатой процентов по ним. Кредиты на срок 1 месяц могут выдаваться в начале каждого из 6 месяцев, кредиты на срок 3 месяца - в начале 1 и 4 месяцев, кредиты на срок 6 месяцев - в начале 1 месяца. Ставки по кредитам выше, чем по депозитам. Измерителем риска является норматив достаточности собственных средств банка HI. В соответствие с рассмотрением главы 1 формула для HI

HI = Собственный Капитал / Активы, взвешенные с учетом риска в силу сделанных предположений примет вид HI = С/А,

где А - общая сумма выданных кредитов, С - собственный капитал банка.

С учетом названных ограничений, а также теоретического рассмотрения главы 1, задача банка по управлению своими активами сводится к следующей:

Цель: Максимизировать сумму полученных за весь период процентных платежей путем оптимального распределения ресурсов по кредитам с разными сроками погашения.

Ограничения: I) Заданный показатель достаточности собственных средств; 2) Требование ликвидности.

Построение математической модели было выполнено параллельно с созданием программной реализации задачи управления в электронных таблицах Microsoft Excel с использованием встроенного языка программирования Visual Basic. В соответствие со сделанным предположениями задача оптимального управления ресурсами выглядит следующим образом:

Цель: максимизировать общую сумму процентов, полученных в течение всего срока

б

+ Х//Л + х1б'б тах

t=l 1=1.4

Ограничения:

1. А - х,! - х/з - х 16 - R, >R

2. Rj + x,i -+ Xjjij - х21 - Aki R2 >R

3. R2 + x2i + Xjji/ x3i - Akt = R3 ¿R

4. R3 + Xji + Хц + Xjjij -t XiSij - Х41 - Xj3 - Aki = ¿R

5. R4 -I- x4i 1 Xjjij - Хц - AkiR} ¿R

6. Ri + Хц i- x4S + X,6 I Xj,i; + X43I3 + xl6i6 - Aki 2R

Условия неотрицательности сумм выдаваемых кредитов: xvZO ViJ.

где X/j - сумма, выданная в /-м периоде на срок j. По условиям задачи только переменные Хц, х^, хц, х^, Хц, х6!, хи, х43 и х!б могут быть отличны от нуля. Это переменные, относительно которых проводится оптимизация и которые отражают одну из функций управления - распределение ресурсов; /';, i6 - ставки по кредитам соответственно на 1, 3 и 6 месяцев, отражающие условия внешней экономической среды; /' - ставка по депозитам; к = 1-HJ - уровень заемных средств в исходных ресурсах банка, определяющий меру риска; А - исходные ресурсы банка; R, - уровень резерва в /'-м периоде, формируемый на основании требований ЦБР.

В соответствие с предложенной последовательностью было выполнено исследование составного блока задачи управления, связанного с формированием резерва. Величину резерва предложено определять исходя из требований ЦБР о создании резерва на возможные потери по ссудам. Для этого было проведено изучение платежей по отдельному банковскому кредиту, что стало самостоятельной частью диссертационного исследования и позволило предложить более общую постановку исходной задачи управления ресурсами, так называемую задачу стохастического программирования.

На основании инструкций Центрального Банка каждой ссуде с момента ее выдачи и до погашения присваивается одна из 4 групп риска, в соответствие с которой банк формирует резерв. Чем выше группа риска, тем больших отчислений в резерв это требует от банка, что снижает эффективность работы свободных ресурсов. В зависимости от того, насколько аккуратно заемщик выполняет свои обязательства, группа риска должна уточняться банком ежемесячно на протяжении действия кредитного договора, что связано с оттоком (притоком) свободных ресурсов в резерв (из резерва). Очевидно, что в момент выдачи ссуды невозможно точно предсказать изменение группы риска, в силу чего величина резерва, а с ней и общий финансовый поток носят вероятностный характер. При моделировании платежей по кредиту с учетом групп риска предложено применять схему

«

Монте-Карло с использованием матрицы вероятностей перехода кредита из одной группы риска в другую, строящуюся на основе экспертных оценок. Эта матрица имеет следующий вид:

Р =

ГРи Pu Pu Pi?

Pu Pu Pis Pl4

Pu Ps2 Рзз Pu

\P-tl P42 Pti P44)

где элементра задает вероятность того, что ссуда, находившаяся в к группе риска в период /-1, окажется в 1 группе риска в период /. Применение для оценки различных вариантов матрицы переходных вероятностей из одной группы риска в другую в некотором отношении можно сравнить с матрицей вероятностей изменения кредитного рейтинга, присваиваемого заемщику (например, кредитных рейтингов S&P's или Moody's), основывающихся на многолетних наблюдениях частоты изменения рейтинга заемщика. С использованием этого подхода был создан алгоритм вычисления возможных финансовых потоков, реализованный в электронных таблицах Microsoft Excel с использованием встроенного языка программирования Visual Basic, позволяющий в диалоговом режиме вводить исходные данные, находить математическое ожидание и стандартное отклонение величины платежей по кредиту в каждом периоде. Кроме того, предложено применять этот алгоритм для сравнения кредитов с различными матрицами экспертных оценок по соотношению доходность-риск.

На основе такого подхода был сделан вывод о вероятностной природе величины суммарного резерва, формируемого банком по всем активам, что позволило сформулировать исходную задачу управления ресурсами в более общей стохастической постановке, когда параметры управления - уровень резервов - известны лишь с некоторой вероятностью.

Вторым важнейшим блоком модели управления является временная структура процентных ставок. Очевидно, что с изменением значения ставки по одному из активов модели управления ресурсами изменится не только доход банка, но и соотношение активов. Если задачей банка является размещение своих ресурсов сегодня, но и планирование оптимального распределения ресурсов в будущем, скажем, через месяц, когда банк вновь будет обладать свободными ресурсами после погашения части кредитов, то возникает необходимость прогноза будущих процентных ставок. В работе предложена модель прогноза временной структуры процентных ставок по наблюдениям цен облигаций на основе представления о так называемой мгновенной процентной ставке r(t). В качестве модели для r(t) был выбран

дискретный вариант модели Но-Ьее. Неизвестные параметры определяются с использованием метода наименьших квадратов при сравнении наблюдаемых и предсказанных цен.

В заключение главы построены модели вексельного кредита и определения цены страховки кредита. В первом случае показана возможность нахождения компромиссных условий выдачи вексельного кредита. Во втором случае решена задача отыскания справедливой цены страхования, что делается в рамках многопериодной биномиальной модели ценообразования производных финансовых инструментов (Сох-КоББ-НиЬ^ет) на основе прогноза оборачиваемости и рентабельности оборотных средств заемщика.

В третьей главе «Получение оптимальных решений задачи управления ресурсами банка в условиях риска» результаты теоретического рассмотрения 1 и 2 глав применяются на конкретных примерах деятельности Воронежского Банка Сбербанка России. Все вычисления проводятся с помощью специально разработанных компьютерных программ.

Основные принципы организации сценарных расчетов базируются на общей постановке задачи исследования, изложенной в главе 2. Связь между решениями оптимальных задач для различных моментов времени осуществлена через изменение величины собственного капитала и других важных экономических факторов задачи, таких как кредитные и депозитные процентные ставки, уровень резервов.

В ходе проведенных расчетов показана возможность получения банком оптимального управленческого решения о распределении ресурсов. Численное решение отвечает на следующие вопросы управления ресурсами: распределение средств по активам, учет риска (значение норматива Н1), соответствующее уровню риска значение рентабельности собственного капитала банка. Показано, что с помощью предложенной схемы расчетов банк может найти приемлемое сочетание доходность-риск. Результаты расчетов находятся в согласии с определением эффекта финансового рычага - приращением рентабельности собственных средств, получаемому благодаря использованию кредита (в данном случае, привлечению вкладов на депозиты). Приведенные результаты расчетов дают возможность руководству банка, исходя из заданного уровня риска активов, определять оптимальную политику управления ресурсами. Предложенная схема расчетов обеспечивает оперативность при поиске оптимального решения.

В соответствие с принятой последовательностью изложения осуществлен переход к рассмотрению двух основных блоков модели управления ресурсами - величине создаваемого резерва и временной структуре процентных ставок.

Для анализа составной части модели управления ресурсами, связанной с формированием резерва, рассмотрены платежи по кредиту с учетом групп

риска. Были рассмотрены 4 кредита предприятиям, условно названные А, В, С и О, рискованность которых определялась путем экспертных оценок о вероятности возникновения трудностей уплаты процентов и основного долга заемщиком. Для сравнения четырех вариантов кредитов по критерию доходность-риск были рассчитаны возможные платежи по месяцам в каждом из четырех случаев, найдены математическое ожидание и дисперсия платежей. На основе проведенных расчетов следует, что наиболее приемлемым для банка с точки зрения «ожидаемая доходность-риск» является кредит предприятию А, далее в порядке убывания кредиты В, С и О. Очевидно, что для большей предпочтительности, например, варианта О, процентная ставка по нему должна быть существенно выше чем по кредиту А, что компенсировало бы инвестору повышенную рискованность актива. Таким образом, банк имеет возможность прогнозировать потоки платежей по различным кредитам на основе экспертных оценок их рискованности, связанной с возможным невыполнением заемщиками условий кредитного договора. Предложенная программа расчетов позволяет сравнивать различные варианты кредитов по соотношению доходность-риск.

Далее произведен учет вероятностного характера платежей в общей модели распределения ресурсов. В соответствии с изложенным в главе 2 стохастическим вариантом исходной детерминированной задачи было рассчитано влияние риска (стандартное отклонение необходимого резерва в каждом из планируемых периодов и вероятность соблюдения ограничения) на структуру активов и доходность. Таким образом, в результате исследований выявлено, что величина необходимого резерва в каждом из периодов является случайной величиной. Чем точнее банк добивается выполнение прогноза о величине резерва, то есть чем меньший уровень риска он хочет достичь, тем больше отвлекается свободных ресурсов, тем меньше эффективность.

Выполнено исследование влияния уровня процентных ставок по активам на процесс управления ресурсами. Из приведенных результатов расчетов видно, что с увеличением временного горизонта прогнозирования, неопределенность (выраженная в виде дисперсии) возрастает. Процентная ставка в этом случае представляется как случайная величина логнормаль-ного типа. Это дает возможность использовать при поиске оптимального варианта распределения ресурсов банка аналогичные приемы, как и в случае величины резерва. Введение случайности процентных ставок в модель управления ресурсами требует дополнительного отвлечения средств в резерв, что ведет к снижению доходности.

Исследовано применение модели вексельного кредита в конкретной сделке, найдены возможности компромисса, когда условия кредитного договора выгодны не только банку и заемщику, но и третьей стороне, учиты-

вающей вексель. Показано, что использование предлагаемой модели может существенно активизировать выдачу вексельных кредитов, являющихся очень привлекательным для банка инструментом с точки зрения доходность-риск. На основе данной модели банк может аргументированно объяснять заемщику выгодные для него кредитные условия.

В рамках предложенной двухпериодной биномиальной модели определена цена страховки кредита с использованием информации об оборачиваемости и рентабельности активов заемщика. Стремясь хеджировать свои риски, банк должен рассчитывать на меньшую прибыльность своих активов. Действительно, без страховки банк мог бы получить доходность, равную доходности кредитных операций, однако существовала бы вероятность частичной или полной неуплаты процентов заемщиком. Страховка гарантирует банку уплату процентов в полном объеме, однако, как показано в работе, общая доходность снизится и станет равной доходности безрискового актива.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ

1. Построена модель оптимального управления ресурсами банка в условиях риска, учитывающая следующие факторы: основные нормативные требования, регулирующие деятельность банков; резервные требования, являющиеся одним из основных механизмов уменьшения риска; возможность прогноза временной структуры процентных ставок;

2. В качестве меры риска использован норматив достаточности собственного капитала банка, что позволило учесть не только взаимосвязь активов и пассивов, но также провести анализ эффективности управления ресурсами с точки зрения финансового рычага;

3. Выполнено отдельное исследование двух основных блоков процесса управления - резервов и временной структуры процентных ставок; Изучение блока резервов было проведено на основе моделирования платежей по кредиту с учетом требований Центрального Банка о корректировке уровня резервов в соответствие с группой риска. В разработанной модели платежей использована матрица вероятностей переходов кредита из одной группы риска в другую, построенная на основе экспертных оценок рискованности кредита. Данная модель дает возможность сравнивать кредиты на предмет наиболее приемлемого соотношения «риск-ожидаемая доходность»;

¡. На основе моделирования платежей по отдельному кредиту сделан вывод о стохастической природе величины резерва. Это позволило дать более общую формулировку исходной детерминированной задачи

15

управления ресурсами. С учетом случайности величины резерва, исходная задача управления сформулирована в стохастическом варианте, где требование соблюдения ограничений по резерву выполняется с некоторым задаваемым уровнем надежности. Такая формулировка представляется более приближенной к реальным условиям хозяйствования, когда численные значения экономических параметров заданы лишь с некоторой вероятностью. Проведенный анализ показал, что требование высокой вероятности соблюдения заданного уровня резервов при планировании распределения ресурсов ведет к снижению рентабельности капитала банка;

6. Разработана модель определения временной структуры процентных ставок на основе статистической обработки данных о ценах на государственные краткосрочные облигации. Это позволило провести анализ влияния второго блока модели управления ресурсами - процентных ставок - на структуру активов банка;

7. Проведен анализ специальных инструментов, используемых банками региона для снижения риска - вексельного кредита и страхования кредита;

8. Разработана имитационная модель поиска компромиссных условий между заемщиком и кредитором в вексельном кредитовании, что позволило оптимизировать этот вид кредитования;

9. Предложена модель определения цены страхования кредита, основанная на прогнозе хозяйственной деятельности заемщика - периода оборачиваемости и рентабельности оборотных средств. Основой для построения модели стали положения теории ценообразования производных финансовых инструментов, в частности, метод определения цены Европейского пут-опциона в многопериодной биномиальной модели в условиях реального рынка и трансакционных издержек;

10. Для каждой модели создана компьютерная реализация, которая с точки зрения практического применения является законченной разработкой. Все вместе они представляют собой библиотеку программных модулей, которую целесообразно использовать при поиске оптимальных вариантов управления ресурсами банка.

СПИСОК ОПУБЛИКОВАННЫХ РАБОТ

1. Шмыков В.В. Оптимальное управление ресурсами банка в условиях риска. - Сборник трудов ВГУ, 2000. С.72-76.

2. В.В.Шмыков. Определение финансовых потоков по банковскому активу с учетом резервных требований. - Сборник трудов ВГУ, 1999. С.76-78.

3. Ионов Ю.Г., Каплинский А.И., Шмыков В.В. Компьютерное моделирование цены опциона на основе биномиальной модели - Сборник научных трудов Московского Университета Коммерции, 1997. С.23-26.

4. Ионов Ю.Г., Каплинский А.И., Шмыков В.В. Связь многопериодной биномиальной модели цены опциона с моделью Блэка-Шоулза - Сборник научных трудов Московского Университета Коммерции, 1998. С.115-122.

5. Ионов Ю.Г., Каплинский А.И., Шмыков В.В. Эффективность вексельного кредита - Сборник научных трудов Московского Университета Коммерции, 1998. С.111-115.

6. Каплинский А.И., Подвинцев Ю.В., Шмыков В.В. Определение цены форвардного контракта - Сборник трудов аспирантов, ВГУ, 1998. С. 7881.

7. Подвинцев Ю.В., Шмыков В.В. Модель оптимального портфеля ценных бумаг - Сборник трудов аспирантов, ВГУ, 1997. С.51-53.

8. Н.А.Балбашова, Ю.Г.Ионов, А.И.Каплинский, В.В.Шмыков. Модель оценки позиции заемщика и кредитора в вексельном кредите. - Сборник тезисов 3 Всероссийской конференции «Информационные технологии и системы», ВГТА, Воронеж, 1999. С.31-33.

ЛР № 066815 от 25.08.99. Подписано в печать 10.03.2000. Объем 1,0 усл. печ. л. Тираж 75 экз. Заказ № ^ л Издательство

Воронежского государственного технического университета 394026 Воронеж, Московский проспект, 14

Введение.

Глава 1. Исследование проблем управления финансовыми ресурсами банка в условиях риска.

1.1. Систематизация основных методов и моделей, используемых в управлении финансовыми ресурсами банка.

1.2. Анализ факторов риска, включаемых в модель управления финансовыми ресурсами банка.

1.3. Исследование возможности снижения риска с помощью специальных инструментов управления ресурсами банка.

Глава 2. Разработка модели управления финансовыми ресурсами банка

2.1. Формирование оптимальной модели управления ресурсами.

2.2. Моделирование финансовых инструментов банка, снижающих риск

Глава 3. Решение задачи оптимального управления ресурсами банка в условиях риска.

3.1. Выработка оптимального решения о распределении ресурсов банка

3.2. Оценка влияния величины резерва и уровня процентных ставок на оптимальное управление ресурсами банка.

3.3. Применение инструментов банковской политики, направленных на снижение риска.

Актуальность темы исследования. В настоящее время в период реформирования российской экономики одна из первоочередных ролей отводится развитию банковской системы и разветвленной сети банковских услуг. Ключевая задача банковской системы состоит в аккумулировании денежных ресурсов и эффективном вложении их в реальный сектор экономики. Эта задача в силу своей важности наряду с экономическим имеет политическое и социальное значение. Ее успешное выполнение во многом зависит от умелого и эффективного управления банком своими финансовыми ресурсами. Основным направлением в этой работе является сочетание эффективности и стабильности функционирования банковской системы, заставляющее банк считаться с высоким уровнем финансовых рисков. Сюда относятся кредитные риски, риски изменения процентных ставок, рыночные риски и т.д. Высокий уровень риска может вести к значительным потерям, что мгновенно сказывается на способности банка расплачиваться по своим обязательствам и зачастую может привести к банкротству, а порой и к кризису всей банковской системы, подтверждением чему служит кризис 1998 года.

В связи с большой практической значимостью вопроса устойчивой работы банка повышается актуальность изучения и разработки новых подходов к управлению финансовыми ресурсами банка. Традиционные системы управления, ориентированные на применение в условиях стабильного рынка, недостаточно гибки и инертны в постоянно меняющейся кредитно-инвестиционной среде. Ввиду этого использование научно обоснованного подхода к организации процесса управления ресурсами банка, позволяющего учесть, с одной стороны, внутренние цели банка, с другой стороны, факторы риска и состояние внешней экономической среды, является актуальным и требует глубокой проработки теоретических вопросов и методических основ.

Определенные аспекты проблемы управления ресурсами банка в условиях риска нашли отражение в трудах отечественных и зарубежных ученых: 4

А.В.Антонова, А.Б.Поманского, В.М.Усоскина, Н.Е.Егоровой, А.М.Смулова, Е.Б.Ширинской, К.А.Багриновского, В.В.Радченко, Ю.А.Бабичевой, ПРоуза, Э.Роде, Дж.Ф.Синки, Е.Альтмана, Э.Д.Доллана, К.Сили, Н.Мерфи, М.Рубинпггейна и др. В работах названных авторов рассмотрены общие концептуальные подходы к проблемам управления банковскими ресурсами, снижения риска, оценки эффективности управления.

Несмотря на то, что с каждым годом растет число исследований по банковской тематике, в целом проблема управления ресурсами остается нерешенной, ощущается недостаток конкретных организационно-методических разработок, ориентированных на реальные условия банковской деятельности. До настоящего времени аспекты выбора и включения факторов риска в модели управления, адаптация процесса управления к внешней экономической среде, использование специальных инструментов банковской политики, направленных на снижение риска, находится на уровне теоретических исследований. Анализ литературных и нормативно-методологических материалов свидетельствует об отсутствие методологических разработок, содержащих рекомендации по формированию политики банка в конкретных условиях риска и требований экономической среды, а также требований нормативных документов, регулирующих банковскую деятельность. В связи с этим возникает необходимость дальнейших теоретических и практических разработок в области управления кредитно-инвестиционной деятельностью банка. Актуальность указанных проблем, наличие большого числа нерешенных вопросов по данной проблематике позволили определить тему, характер и основные направления диссертационной работы.

Диссертационной исследование осуществлялось в соответствии с тематикой научно-исследовательских работ «Современный менеджмент и экономическое поведение фирмы» кафедры экономики предприятий и предпринимательской деятельности экономического факультета ВГУ, а также в соответствие с основными направлениями кредитно-инвестиционной деятельности Воронежского Банка Сбербанка России. 5

Цель диссертационной работы заключается в исследовании инструментов банковской полигики и разработке имитационной модели управления финансовыми ресурсами банка в условиях риска, разработке методических рекомендаций по ее практической реализации, осуществлении компьютерной реализации модели для обеспечения оперативной поддержки управленческого решения. Для достижения поставленной цели потребовалось решить следующие задачи: проанализировать состояние вопроса и выявить проблемы управления финансовыми ресурсами банка в условиях риска; исследовать экономические характеристики, функции и цели процесса управления ресурсами, а также внешние факторы, учитываемые при принятии управленческого решения; систематизировать основные методы и модели, используемые в управлении финансовыми ресурсами банка; провести классификацию основных видов рисков, встречающиеся в банковской практике, выбрать отдельные виды рисков с учетом специфики региона для учета в модели управления ресурсами; исследовать существующие методы описания риска в моделях финансового рынка, выбрать количественную меру риска для использования в имитационной модели управления ресурсами банка; учесть нормативные ограничения в банковской деятельности для построения модели управления, максимально приближенной к реальным правовым условиям функционирования банка; исследовать природу временной структуры процентных ставок с целью построения модели ее прогноза и использования результатов в имитационной модели управления ресурсами банка; выполнить исследование специальных инструментов банковской деятельности, используемых банками региона для снижения риска хозяйственной деятельности, провести их анализ с целью указания наиболее выгодных для банка условий их применения.

Объектом исследования является система управления ресурсами банка в условиях риска.

Предметом исследования является модель управления ресурсами банка с применением оценки эффективности управления и уровня риска.

Теоретической и методологической основой стали труды отечественных и зарубежных ученых, научно-техническая и периодическая литература и зарубежные публикации, затрагивающие вопросы управления ресурсами банка, а также нормативные материалы Центрального Банка России и рекомендации Базельского Комитета по Банковскому Надзору. Исследование основывается на методологии, опирается на основные принципы и сложившиеся в мировой практике подходы к управлению банковскими ресурсами, адаптированные к экономической ситуации России. В работе применялись методы системного анализа и имитационного моделирования, методы оптимизации, экспертно-аналитический и статистический методы, методы программирования.

Научная новизна диссертационной работы состоит в следующем: исследовано состояние вопроса и выявлены проблемы управления банковскими ресурсами в условиях риска; разработана имитационная модель банковской деятельности в условиях риска, отражающая особенности функционирования банка в условиях региона; обоснован и разработан методический подход, основанный на нормативных требованиях Центрального Банка России, к прогнозированию величины банковских резервов, создаваемых для снижения риска; предложена методика сравнения различных кредитов по критерию «доходность-риск», использующая экспертные оценки о возможном изменении группы риска кредита; разработана модель определения и прогноза временной структуры процентных ставок, позволяющая банку прогнозировать будущее распределение ресурсов; показана возможность поиска компромиссных вариантов в вексельном кредитовании, позволяющая банку оптимизировать процесс размещения ресурсов; создана модель определения цены страхования кредита на основе прогноза эффективности хозяйственной деятельности заемщика.

Практическая ценность результатов исследования. Содержащиеся в диссертационной работе положения и рекомендации по управлению ресурсами банка позволяют формировать оптимальную с точки зрения доходности кредитно-инвестиционную политику на определенный временной период с учетом факторов риска и условий внешней экономической и правовой среды. Реализация методических разработок диссертации обеспечит повышение оперативности принятия управленческих решений и учет нормативных требований, жестко регулирующих деятельность учреждений банковской сферы. Использование ряда положений диссертации позволит повысить обоснованность управленческих решений о размещении кредитных ресурсов банка, учесть факторы внешней экономической среды и использовать экспертные оценки при выборе наиболее предпочтительного варианта распределения ресурсов. Научные положения, методические рекомендации и выводы могу служить теоретической основой дня дальнейших исследований в области кредитно-инвестиционной деятельности банков, принятия решений в условиях риска. Результаты исследования могут быть использованы в учебном процессе.

Апробация результатов исследования. Основные положения и результаты работы представлены на конференциях студентов и аспирантов экономического факультета (ВГУ} г. Воронеж, 1997, 1998, 1999), на семинаре руководителей и специалистов подразделений отделений, осуществляющих операции по кредитованию (Академия Сберегательного Банка Российской Федерации, Волгоград, 1997), на научном семинаре кафедры «Volkswirtschaftslehre mit Schwerpunkt Finanzwissenschaft» (Университет Пассау, Пассау, 1999, Германия), на научно-практической межвузовской конфе8 ренции «Теория и практика антикризисного управления» (ВГУ, Воронеж, 1999), на научном семинаре «Основы стохастической финансовой математики» (ВГУ, Воронеж, 1999), на 3 Всероссийской конференции «Информационные технологии и системы» (ВГТА, Воронеж, 1999).

Реализация работы. Результаты исследований внедрены в Воронежском Банке Сбербанка России в 1998-1999 гг., что подтверждается справкой о внедрении. Ряд методических разработок использовался в организации учебного процесса при изучении курса «Социально-экономическое прогнозирование» на кафедре экономики предприятий и предпринимательской деятельности экономического факультета Воронежского Государственного Университета.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 печатных работ. Структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, 3 глав и заключения, содержит 24 рисунка, 6 таблиц, 5 приложений, библиографического списка из 93 наименований. Положения, выносимые на защиту:

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате выполненных исследований осуществлено решение важной социально-экономической задачи, заключающейся в разработке имитационной модели управления ресурсами банка в условиях риска, которое является важнейшим внутренним (зависящим от банка) фактором поддержания устойчивого функционирования кредитно-инвестиционного института.

Исследование процесса управления ресурсами банка проведено последовательно, от теоретического изложения в главе 1 и создания на этой основе имитационных моделей в главе 2 до конкретных расчетов с использованием реальных данных, выполненных в главе 3.

Были выделены основные функции управления банковскими ресурсами: распределение свободных ресурсов по активам; прогноз будущего распределения ресурсов на основе прогноза экономической ситуации; снижение риска с помощью специальных инструментов банковской политики.

При построении модели управления ресурсами проведен анализ существующих частных и полных моделей банковской деятельности, который позволил не только учесть основные требования - указание цели банковской полигики, источников формирования ресурсов, факторов внешней экономической среды, планирование распределения ресурсов на определенную временную перспективу, но также выявить недостатки существующих моделей, в первую очередь, отсутствие явного указания факторов риска и их количественного определения, а также исследований инструментов снижения риска с учетом реальных условий банковской практики. На основе анализа существующих условий хозяйствования на уровне Воронежского региона были выделены три основные вида риска: кредитный риск; риск ликвидности; процентный риск.

Учет риска и его снижение осуществлены на основе существующих нормативных ограничений банковской деятельности. Так, в качестве основной меры риска в модели использован норматив достаточности собственного капитала банка HI. Формирование резервов в модели проведено на основе нормативных требований о создании резервов на возможные потери по ссудам.

Анализ модели управления с точки зрения риска позволил выделить два важных составных блока - уровень резервов банка и уровень процентных ставок. Первый блок выполняет функцию снижения риска и затрагивает в первую очередь кредитный риск и риск ликвидности. Второй блок определяет связь банка с внешней экономической средой, изменения которой банк в состоянии прогнозировать. Основными объектами прогнозирования являются процентные ставки.

Кроме построения общей модели, описывающей процесс управления агрегировано, проведено изучение двух финансовых инструментов банка, направленных на снижение риска и широко используемых в финансовой практике региона. Это вексельный кредит и страхование кредита.

Конечной целью теоретического рассмотрения и моделирования стала компьютерная реализация задачи управления, необходимая для оперативной поддержки управленческого решения.

Основные научные результаты и выводы можно сформулировать в следующем виде: построена модель оптимального управления ресурсами банка в условиях риска, учитывающая следующие факторы: основные нормативные требования, регулирующие деятельность банков; резервные требования, являющиеся одним из основных механизмов уменьшения риска; возможность прогноза временной структуры процентных ставок; в качестве меры риска использован норматив достаточности собственного капитала банка, что позволило учесть не только взаимосвязь активов и пассивов, но также провести анализ эффективности управления ресурсами с точки зрения финансового рычага; выполнено отдельное исследование двух основных блоков процесса управления - резервов и временной структуры процентных ставок; изучение блока резервов было проведено на основе моделирования платежей по кредиту с учетом требований Центрального Банка о корректировке уровня резервов в соответствие с группой риска. В разработанной модели платежей использована матрица вероятностей переходов кредита из одной группы риска в другую, построенная на основе экспертных оценок рискованности кредита. Данная модель дает возможность сравнивать кредиты на предмет наиболее приемлемого соотношения «риск-ожидаемая доходность»; на основе моделирования платежей по отдельному кредиту сделан вывод о стохастической природе величины резерва. Это позволило дать более общую формулировку исходной детерминированной задачи управления ресурсами. С учетом случайности величины резерва, исходная задача управления сформулирована в стохастическом варианте, где требование соблюдения ограничений по резерву выполняется с некоторым задаваемым уровнем надежности. Такая формулировка представляется более приближенной к реальным условиям хозяйствования, когда численные значения экономических параметров заданы с некоторой погрешностью. Проведенный анализ показал, что требование высокой вероятности соблюдения заданного уровня резервов при планировании распределения ресурсов ведет к снижению рентабельности капитала банка; разработана модель определения временной структуры процентных ставок на основе статистической обработки данных о ценах на государственные краткосрочные облигации. Это позволило провести анализ влияния второго блока модели управления ресурсами - процентных ставок -на структуру активов банка; проведен анализ специальных инструментов, используемых банками региона для снижения риска - вексельного кредита и страхования кредита; разработана имитационная модель поиска компромиссных условий между заемщиком и кредитором в вексельном кредитовании, что позволяет оптимизировать этот вид кредитования; предложена модель определения цены страхования кредита, основанная на прогнозе хозяйственной деятельности заемщика - периода оборачиваемости и рентабельности оборотных средств. Основой для построения модели стали положения теории ценообразования производных финансовых инструментов, в частности, метод определения цены Европейского пут-опциона в многопериодной биномиальной модели в условиях реального рынка и трансакционных издержек; для каждой модели создана компьютерная реализация, которая с точки зрения практического применения является законченной разработкой. Все вместе они представляют собой библиотеку программных модулей, которую целесообразно использовать при поиске оптимальных вариантов управления ресурсами банка.

1. A.M.Дубров, Б.А.Лагоша, Е.Ю.Хрусталев. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. М.: Финансы и статистика, 1999.

2. А.Чернавин, А.Рогожин. Управление портфелем ГКО-ОФЗ: пути минимизации рисков. Рынок ценных бумаг, №4. 1996. С.17-19.

3. Адибеков М.Г. Кредитные операции: классификация, порядок привлечения и учет. М.: АО «Консалтбанкир», 1995.

4. Аленичев В.В. Страхование кредитных и валютных рисков. М.: ЮКИС, 1993.

5. Антонов А.В., Поманский А.Б. Рационирование кредитов и алгоритм эффективности распределения заемных средств. Экономика и математические методы, 1994, т.ЗО, вып.1.

6. Ачкасов А.И. Активные операции коммерческих банков. М.: АО «Консалтбанкир», 1994.

7. Багриновский К.А., Егорова Н.Е. Имитационные системы в планировании экономических объектов. М.: Наука, 1980.

8. Багриновский К.А., Егорова Н.Е., Радченко В.В. Имитационные модели в народнохозяйственном планировании. -М.; Экономика, 1980.

9. Балабанов И.Т. Риск-менеджмент. М.: Финансы и статистика, 1996.

10. Балбашова Н.А., Ионов Ю.Г., Каплинский А.И., Шмыков В.В. Задача оптимального управления кредитными рисками. Сборник трудов Московского Университета Коммерции, 2000.

11. Банки и банковские операции. Учебник для вузов/ Под ред. Е.Ф.Жуковой. М.: Банки и биржи ЮНИТИ, 1996.

12. Банковское дело (Справочное пособие). Ред. Бабичевой Ю.А. М., Экономика, 1993.

13. Белых Л.П. Устойчивость коммерческих банков. Как банкам избежатьбанкротства. -М.: ЮНИТИ, 1996.

14. Бор M.3., Пятенко В.В. Стратегия управления банковскойдеятельностью. -М.: Приор, 1995.

15. В Л.Воронин, Ю.Г.Ионов, НА.Балбашова, В.В.Шмыков. Имитационное моделирование платежей по кредиту в условиях риска. Сборник трудов «Экономика и обеспечение устойчивого развития хозяйственных структур», вып. 4,1999.

16. Ващенко Т.П. Математика финансового менеджмента. М.: Перспектива, 1996.

17. Вексель и вексельное обращение в России. Практическая энциклопедия. 2-е изд. -М.: Банкцентр, 1996.

18. Горина С.А. Учет в банке. Проверка правильности отражения банковских операций. М.: Приор, 1995.

19. Данциг, Дж. Линейное программирование: его применения и обобщения. -Пер. с англ. -М.: Прогресс, 1966.

20. Де Ковни ILL, Такки К. Стратегии хеджирования. Пер. с англ. - М.: Инфра-М, 1996.

21. Долан Э.Дж. и др. Деньги, банковское дело и денежно-кредитная политика. -M.-JI.: Профико, 1991.

22. Егорова Н.Е., Смулов A.M. Математические методы финансового анализа банковской деятельности (на примере крупного сберегательного банка. Аудит и финансовый анализ. П кв. 1998 г., С.75-146.

23. Едронова В.Н., Мизиковский Е.А. Учет и анализ финансовых активов. -М.: Финансы и статистика, 1995.

24. Заславский Ю.Л. Сборник задач по линейному программированию. -М.: Экономика, 1969.

25. И.М.Соболь. Метод Монте-Карло. М.:Наука, 1978.

26. Иванов В.В. Анализ надежности банка, практическое пособие. М.: Русская Деловая Литература, 1996.

27. Инструкция ЦБР от 1 октября 1997 г. №1 «О порядке регулирования деятельности банков».

28. Инструкция ЦБР от 30 июня 1997 г. N 62а "О порядке формирования и использования резерва на возможные потери по ссудам".

29. Ионов Ю.Г., Кашинский А.И., Шмыков В.В. Компьютерное моделирование цены опциона на основе биномиальной модели Сборник научных трудов Московского Университета Коммерции, 1997. С.23-26.

30. Ионов Ю.Г., Каплинский А.И., Шмыков В.В. Связь многопериодной биномиальной модели цены опциона с моделью Блэка-Шоулза Сборник научных трудов Московского Университета Коммерции, 1998. С.115-122.

31. Ионов Ю.Г., Каплинский А.И., Шмыков В.В. Эффективность вексельного кредита Сборник научных трудов Московского Университета Коммерции, 1998. С. 111-115.

32. Ионов Ю.Г., Каплинский А.И., Шмыков В.В. Учет несовершенств рынка при оценке производных финансовых инструментов. Сборник трудов Московского Университета Коммерции, 2000.

33. Каплинский А.И., Подвинцев Ю.В., Шмыков В.В. Определение цены форвардного контракта Сборник трудов аспирантов, ВГУ, 1998. С.78-81.

34. Каплинский А.И., Шмыков В.В. Определение параметров модели временной структуры процентных ставок Сборник трудов Московского Университета Коммерции, 2000.

35. Каратуев А.Г. Вексель в вопросах и ответах. Учебно-практическое пособие. М.: Русская Деловая Литература, 1997.

36. Карлсберг, Конрад. Бизнес-анализ с помощью Excel. пер. с англ. - К.: Диалектика, 1997.

37. Ковалев А.П. Диагностика банкротства М.: АО «Финстатинформ», 1995.

38. Коган И.В. Моделирование процессов управления рыночными структурами в условиях переходного периода (на примере коммерческих банков). Автореферат диссерт. на соискание уч. степени канд. эконом, наук. М.: ЦЭМИ РАН, 1994.

39. Кочович Е. Финансовая математика. Теория и практика финансово-банковских расчетов. Финансы и статистика, 1994.

40. Курицкий Б .Я. Поиск оптимальных решений средствами Excel 7.0. -СПб.: BHV Санкт-Петербург, 1997.

41. Лопатников Л.И. Экономико-математический словарь. М., Наука, 1996.5

42. Масленченков Ю.С. Управление устойчивостью коммерческого банка. -«Бизнес и банки», 1996, №49.

43. Масленченков Ю.С. Финансовый менеджмент в коммерческом банке: фундаментальный анализ. М.: АМИР-Перспектива, 1996.

44. Мелкумов, Я.С. Теоретическое и практическое пособие по финансовым вычислениям. -М.: ИНФРА-М, 1996.

45. Мониторинг банковской политики. Ежеквартальное издание ЦБ РФ, 1996-1997 гг.

46. О'Брайен Дж., Шривастава С. Финансовый анализ и торговля ценными бумагами: Пер. с англ. М.: "Дело ЛТД", 1995.

47. Олыпаный А.И. Банковское кредитование: российский и зарубежный опыт. -М., РДЛ, 1997.

48. Панова Г. С. Анализ финансового состояния коммерческого банка. М.: Финансы и статистика, 1996.

49. Первозванский А.А., Первозванская Т.Н. Финансовый рынок: расчет и риск. М.: Инфра-М, 1994 г.

50. Подвинцев Ю.В., Шмыков В.В. Модель оптимального портфеля ценных бумаг Сборник трудов аспирантов, ВГУ, 1997. С.51-53.

51. Пратт Л. Обманные операции в банковском деле. Их выявление и предупреждение. -М.: Перспектива, 1995.

52. Севрук В.Т. Банковские риски. М., Дело ЛТД, 1994.

53. С инки Дж. Ф., мл. Управление финансами в коммерческих банках. -М., Catallaxy, 1994.

54. Советский энциклопедический словарь / Под ред. А.М.Прохорова. М.: Советская энциклопедия, 1989.

55. Текущие тенденции в денежно-кредитной сфере. Статистико-аналитические материалы. М.: ЦБ РФ, Прайг, 1996.

56. Усоскин В.М. Современный коммерческий банк. Управление и операции. -М., 1993.

57. Фельдман А.А. Вексельное обращение: российская и международная практика. М.: Инфра-М, 1995.

58. Финансовый менеджмент: теория и практика: Учебник./ Под ред. Е.С.Стояновой. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Изд-во Перспектива, 1997.

59. Финансы / Под ред. В.МРодионовой. М.: Наука, 1992.

60. Четыркин Е.М. Методы финансовых и коммерческих расчетов. 2-е изд. -М.: Дело Лтд, 1995.

61. Ширяев А,Н. Основы стохастической финансовой математики. Т. 1,2. -М.: Фазис, 1998.

62. Э.Рид и др. Коммерческие банки. 2-е изд. Пер. с англ. / Под ред. В.М.Усоскина. -М.: Прогресс, 1983.

63. Altman, E.I. and Saunders, A. "Credit Risk Measurement: Developments over the Last Twenty Years". Journal of Banking and Finance, 21, 1997 P. 1721-1742.

64. Altman, E.I. Financial Rations, Discriminant Analysis, And the Prediction of Corporate Bankruptcy. Journal of Finance, 1968 (September), P. 589-609.

65. Altman, E.I., G.G.Haldeman, and P.Narayanan. ZETA Analysis: A New Model to Identify the Bankruptcy Risk of Corporations. Journal of Banking and Finance, 1977 (June), P.29-54.

66. Basle Committee on Banking Supervision. "Credit Risk Modelling: Current Practices and Applications" Basle, 1999.

67. Basle Committee on Banking Supervision. «International convergence of capital measurement and capital standards». Basle, July 1988.

68. Basle Committee on Banking Supervision. «Measuring and controlling large credit exposures» Basle, January 1991.

69. Basle Committee on Banking Supervision. «Principles for the management of interest rate risk» Basle, January 1997.

70. Basle Committee on Banking Supervision. «Proposals far the inclusion of general provisions/general loan-loss reserves in capital» Basle, February 1991.

71. Basle Committee on Banking Supervision. «The management of banks' off-balance-sheet exposures» Basle, March 1986.

72. Baxter, М., Rennie, A. Financial calculus. Cambridge. Cambridge Univ. Press. 1996.

73. Cleman, T.S., Fisher, L., Ibbotson, R.G. Estimating the term structure of interest rates from data that include the prices of coupon bonds. The Journal of Fixed Income, September 1992. P. 128-145.

74. Clewlow, L., Strickland, C, Implementing derivative models. Wiley series in financial engineering. 1998.

75. Cox J.C., Ross S.A., Rubinstein M. Option pricing: a simplified approach. -J. of Financial Economy, 7,1979. P. 229-263.

76. Cox, J.C., Ingersoll, J.E., Ross, S.A. Duration and the measurement of basic risk. J. Business, 52, 1979, P.51-61.

77. Edgeworth, Francic V. The mathematical theory of banking. Journal of the Poval Statistical Society, 1988, (March), pp. 113-127.

78. Edirisinghe, C., Naik, V., Uppal, R. Optimal replication of options with transactions costs and trading restrictions. J. Finan. Quant. Anal., 28, 1993. P.l 17-138.

79. Gregory R. Duffee, Chunsheng Zhou. Credit Derivatives in Banking:Useful Tools for Loan Risk Management? Federal Reserve Board, Washington, February 1997. - Working paper.

80. Heath, D., Jarrow, R., Morton, A. Bond pricing and the term structure of interest rates: a discrete time approximation. J. Finan. Quant. Anal., 25, 1990, P.419-440.

81. Ho, T.S.Y., Lee, S.-B. Term structure movements and pricing interest rate contingent claims. J. Finance 41, 1986, P. 1011-1029.

82. Hull, J., White, A. One-factor interest rate models and the valuation of interest rate derivative securities. J. Finan. Quant. Anal. 28, 1993, P.235-254.

83. Hull, J.C. Options, Futures, and Other Derivatives. Prentice-Hall, London, 1997.

84. Irle, A. Finanzmathematik, Teubner, Stuttgart, 1998.

85. Jose A. Lopez, Marc R. Saidenberg. Evaluating Credit Risk Models. -Economic Research Department Federal Reserve Bank of San Francisco, June,1999. Working paper.

86. Merton R.C. Theory of rational option pricing. Bell J. Econom. Manegement Sci., 4, 1973. P. 141-183.

87. Murphy, J.E. The random character of interest rates. London. McGraw-Hill, 1990.

88. Murphy, Neil B. Costs of banking activities: interections between risk and operating costs: a comment. Journal od Money, Credit and Banking, 1972 (August), pp. 614-615.

89. Musiela, M., Rutkowski, M. Martingale Methods in Financial Modelling, Springer-Verlag, Berlin, 1997.

90. Rubinstein, M. Implied binomial trees. J. Finance 49,1994, P.771-818.

91. Sealey C. W. and Linndley S.T. Inputs, outputs and theory of production and cost at depository financial institutions. Journal of Finance, 1977 (September), pp 1251-1256.

92. Sealey C. W. Depostit rate-setting, risk-aversion, and the theory of depository financial intermediates. Journal of Finance, 1980 (December), pp. 1139-1154.

93. Wilhelm J. Finanzmanagement. Arbeitsunterlage zur Vorlesung. -Universitat Passau, 1998.