- •Система управления финансовыми ресурсами банка: Процессы - задачи - модели - методы
- •Содержание
- •Глава 1. Введение в управление финансовыми ресурсами 8
- •Глава 2. Концепция системы поддержки принятия управленческих финансовых решений 23
- •Глава 3. Математические модели для решения задач финансового планирования 42
- •Глава 4. Примеры решения прикладных задач финансового планирования 89
- •Глава 5. Проблемные вопросы внедрения автоматизированных технологий управления финансовыми ресурсами 122
- •Предисловие
- •Глава 1. Введение в управление финансовыми ресурсами
- •1.1. Управление финансовыми ресурсами банка
- •1.2. Банк как кибернетическая система
- •1.3. Цели и задачи деятельности банка
- •1.4. Методы управления финансовыми ресурсами банка
- •1.5. Принятие решений как процесс преобразования информации
- •1.6. Общая постановка задачи управления финансовыми ресурсами банка
- •Глава 2. Концепция системы поддержки принятия управленческих финансовых решений
- •2.1. Место функций поддержки принятия решений в задаче управления банком
- •2.1.1. Финансовый анализ и прогнозирование
- •2.1.2. Обоснование целей и задач финансовой деятельности
- •2.1.3. Планирование финансовой деятельности
- •2.2. Долгосрочное планирование - основа стратегического управления
- •2.2.1. Особенности стратегического управления
- •2.2.2. Общая постановка задачи долгосрочного планирования
- •2.3. Среднесрочное и оперативное планирование - решения о формировании портфеля финансовых инструментов банка
- •Вариант представления структуры банковского портфеля для различных видов (этапов) планирования
- •1. Среднесрочное планирование
- •2. Оперативное планирование
- •2.4. Текущее планирование - решения о распределении ресурсов и реструктуризации банковского портфеля
- •Глава 3. Математические модели для решения задач финансового планирования
- •3.1. Общая информационная модель планирования финансовых ресурсов
- •3.1.1. Вероятностные аспекты неоднозначности исходной информации
- •3.1.2. Принципы декомпозиции задачи финансового планирования
- •3.2. Постановка и схема решения задачи долгосрочного планирования
- •3.2.1. Математическая модель финансовых потоков банка
- •3.2.2. Формализация исходного состояния и целевых параметров финансовой деятельности банка
- •3.2.3. Вычислительная схема расчета параметров финансовых потоков
- •3.2.4. Постановка задачи долгосрочного планирования
- •3.3. Постановка и алгоритм решения задачи среднесрочного (оперативного) планирования
- •3.3.1. Формализация исходного состояния и целевых параметров финансовой деятельности банка
- •3.3.2. Вычислительная схема расчета выходных показателей среднесрочных (оперативных) планов пополнения портфелей банка
- •3.3.3. Постановка задачи формирования среднесрочных (оперативных) планов
- •3.4. Постановка и алгоритм решения задачи текущего планирования
- •3.4.1. Формализация исходного состояния и целевых параметров финансовой деятельности банка
- •3.4.2. Математическая модель расчета параметров текущих планов
- •3.4.3. Постановка задачи формирования текущих планов
- •3.5. Математические модели учета нормативных требований Банка России
- •3.5.1. Моделирование нормативных требований при долгосрочном планировании
- •3.5.2. Моделирование нормативных требований при среднесрочном (оперативном) планировании
- •Глава 4. Примеры решения прикладных задач финансового планирования
- •4.1. Взаимосвязь различных видов (этапов) планирования
- •4.2. Технология формирования долгосрочных планов финансовой деятельности
- •4.2.1. Исходное состояние банка
- •Исходный баланс банка на 01.10.2001 (млн. Руб.)
- •4.2.2. Формализация целей и задач
- •4.2.3. Ограничения на параметры внешней среды и рыночные возможности банка
- •Целевые требования к объемам привлечения и размещения ресурсов
- •Ограничения на ставки привлечения и размещения ресурсов
- •Ограничения на сроки привлечения и размещения ресурсов
- •4.2.4. Внешние ограничения, не связанные с текущими показателями деятельности банка
- •4.2.5. Результаты формирования долгосрочного плана
- •4.3. Технология формирования краткосрочных финансовых планов
- •4.3.1. Основные цели и задачи планирования
- •Фрагмент таблицы результатов долгосрочного планирования
- •Целевые требования для оперативного планирования
- •4.3.2. Исходное состояние банка
- •4.3.3. Ограничения на параметры банковского портфеля
- •График платежей по предыстории для отделений банковского портфеля, млн. Руб.
- •Ограничения на структуру банковского портфеля
- •Рыночные ограничения на параметры отделений банковского портфеля
- •4.3.4. Результаты расчета краткосрочного (оперативного) плана
- •План пополнения портфелей банка в период с 01.10 по 26.10.2001
- •4.4. Технология "автономного" формирования краткосрочных финансовых планов
- •План пополнения портфелей доходных активов и рабочих пассивов банка на месяц
- •Планируемый баланс банка
- •Основные ограничения на параметры портфеля
- •Обобщенный план привлечения и размещения ресурсов по валютам
- •Средние параметры Оперативного плана
- •Показатели эффективности Оперативного плана
- •4.5. Схема формирования и выполнения решений
- •Глава 5. Проблемные вопросы внедрения автоматизированных технологий управления финансовыми ресурсами
- •5.1. Использование математических методов управления
- •5.2. Управление ресурсами и информационные технологии
- •5.2.1. Проблемы традиционных технологий
- •5.2.2. Проблемы перспективных технологий
- •5.3. Системы поддержки финансовых решений
- •5.3.1. Назначение и задачи сппр
- •5.3.2. Бизнес-модель банка
- •5.3.3. Модель бизнес-процессов банка
- •5.3.4. Общая схема построения и функционирования сппр
- •5.4. Проблемы формирования исходной информации для планирования
- •5.4.1. Технологический аспект информационно-аналитического обеспечения
- •Смысловые искажения остатков на банковских корсчетах
- •5.4.2. Программно-технический аспект информационно-аналитического обеспечения
- •Запрос на извлечение данных из хранилища
- •Пропуск информации при классификации
- •Неоднозначность классификации новой информации
- •Задание классифицирующих правил на временных интервалах
- •Проверка связей между показателями на ацикличность
- •Условный многомерный аналитический показатель
- •Многомерный ап как функция времени
- •Синхронная обработка координат нескольких аналитических показателей
- •Соединение выборок показателей
- •Баланс как чисто многомерный аналитический показатель
- •Приложения Приложение 1. Задачи и функции стратегического управления (планирования)
- •Приложение 2. Прикладные аспекты формирования исходной информации для планирования п2.1. Общая классификация исходной информации
- •П2.2. Расчет аналитических показателей для долгосрочного планирования
- •П2.3. Расчет аналитических показателей для среднесрочного (оперативного) планирования
- •П2.3.1. Портфель рабочих пассивов (среднесрочный)
- •П2.3.2. Портфель доходных активов (оперативный)
- •П2.4. Исходные данные о движении потоков денежных средств - предыстория
- •П2.5. Проблемные вопросы использования балансовых данных для расчета значений аналитических показателей
- •П2.5.1. Особенности бухгалтерского учета как технологии формирования отчетности
- •Внесение фактических искажений при формально верном отражении обстоятельств
- •Иностранный банк дает кредит через свое московское представительство
- •Объединение данных о доходах из различных источников
- •Объединение данных о различных ресурсах, получаемых из одного источника
- •Изменение и отражение в балансе срочности кредита
- •Информативность счетов доходов и расходов
- •Динамика задолженности по процентам в конце отчетного периода
- •Очистка баланса от межфилиальных оборотов
- •Очистка баланса от оборотов по доходам и расходам от валютных операций
- •Необходимость дополнительной информации об искажениях балансовых данных
- •П2.5.2. Негативные особенности процесса бухгалтерской регистрации данных
- •П2.5.3. Смысловые искажения в бухгалтерских данных
- •Фондирование сделок
- •Кольцевая операция при посредничестве банка
- •Банк в качестве отправителя и получателя в кольцевой операции
- •Искажения смысла (вида) доходов
- •Литература
- •Примечания
Синхронная обработка координат нескольких аналитических показателей
Условимся, что ТекДата = 10.10.2000. Тогда после выполнения операции показатель А будет иметь значения, показанные в графе "Остаток, тыс. руб.":
┌────────────┬────────────────────┬────────────────┬────────────────────┐
│ Дата │ Отрасль │ Город │ BrCity, тыс. руб. │
├────────────┼────────────────────┼────────────────┼────────────────────┤
│ 10.10.2000 │ Торговля │ Москва │ 40 000 │
├────────────┼────────────────────┼────────────────┼────────────────────┤
│ 10.10.2000 │ Торговля │ СПб │ 20 000 │
├────────────┼────────────────────┼────────────────┼────────────────────┤
│ 10.10.2000 │ Легкая промышл. │ Москва │ 100 000 │
├────────────┼────────────────────┼────────────────┼────────────────────┤
│ ... │ ... │ ... │ ... │
└────────────┴────────────────────┴────────────────┴────────────────────┘
Операции соединений, выборок, проекций*(44) трактуют измерения как равноправные. Действительно, при наложении условий физическая природа координат измерений неважна, покажем это на следующем примере.
Пример 5.10
Соединение выборок показателей
Пусть помимо показанного выше аналитического показателя BrCity "Суммарные остатки на корсчетах предприятий в разбивке по отраслям и городам" имеем другой аналитический показатель MinBr "Минимальные значения неснижаемых остатков по отраслям":
┌──────────────────┬───────────────────────────┬────────────────────────┐
│ Дата │ Отрасль │ МinBr, руб. │
├──────────────────┼───────────────────────────┼────────────────────────┤
│ 10.10.2000 │ Торговля │ 20 000 000 │
├──────────────────┼───────────────────────────┼────────────────────────┤
│ 10.10.2000 │ Легкая промышл. │ 10 000 000 │
├──────────────────┼───────────────────────────┼────────────────────────┤
│ 20.10.2000 │ Машиностроение │ 20 000 000 │
├──────────────────┼───────────────────────────┼────────────────────────┤
│ 20.10.2000 │ Торговля │ 10 000 000 │
├──────────────────┼───────────────────────────┼────────────────────────┤
│ 20.10.2000 │ Машиностроение │ 15 000 000 │
└──────────────────┴───────────────────────────┴────────────────────────┘
Пусть из этих двух показателей требуется получить третий KoefBr, в котором для заданной даты вычисляется отношение текущего остатка по отрасли и минимального неснижаемого остатка (по данной отрасли). Для этого достаточно двух операций-агрегации во временный показатель и последующего соединения:
INSERT INTO TMP(OST_DATA, OTRASL, SUMOST)//
SELECT OSTDATA, OTRASL, SUM(OST)//
FROM BRCITY//
WHERE OSTDATA = ТекДата//
GROUP BY OST_DATA,OTRASL//
INSERT INTO KOEFBR (OSTDATA. OTRASL, KOEF)//
SELECT T.OSTDATA, T.OTRASL, T.SUMOST /M.MINOST//
FROM TMP T, MINBR M//
WHERE T.OSTDATA = ТекДата AND
T.OSTDATA =M.OST_DATA AND//
T.OTRASL=M.OTRASL//
При разделении аналитических показателей по типу их значений на многомерные и одномерные одномерными не могут быть назначены множественные значения, в то время как многомерные могут содержать значения обоих видов (в частности, одномерное значение может рассматриваться как многомерное нулевой размерности). Применимость многомерных значений зависит, главным образом, от вида операций, реализованных в Системе аналитической обработки данных.
Рассмотрим случай, когда все аналитические показатели на выходе системы являются одномерными. В этом случае наиболее распространенным фактором, обуславливающим применение многомерных показателей, являются количественная неопределенность значений и их качественный состав, что, например, имеет место для рассмотренного в примере 5.7 аналитического показателя RS - "Остатки на расчетных счетах таких предприятий отрасли, чей удельный вес в общей доле расчетных счетов составляет не менее 5%". В дальнейшем к таким многомерным показателям могут применяться операции, приводящие к их одномерным значениям. Например, для того же показателя RS-операцией, приводящей к одному значению, может служить определение остатка на счете клиента с максимальным удельным весом на текущую дату (результат = 19 000 000 на 10.10.2000).
В случае если на выходе Системы аналитической обработки данных могут присутствовать многомерные значения, необходимость применения рассматриваемого вида АП очевидна. Например, это справедливо в случае, когда топ-менеджер, на которого ориентирован некоторый аналитический отчет, желает видеть в нем остатки на расчетных счетах предприятий с удельным весом не менее 5%.
Возможен также и подход к созданию Систем обработки аналитических данных, в рамках которого все аналитические показатели считаются многомерными. Действительно, если брать аналитические показатели во времени, любой АП А зависит от времени, что можно представить функциональной зависимостью вида: Значение АП = A(t) либо при следовании парадигме независимых измерений выражением: A(t, Значение АП). При проектировании подобных систем необходим отход от традиционных схем мышления (пример 5.11), в рамках которых любая значимая сущность предметной области представляется отдельным аналитическим показателем.
Пример 5.11