Экономические науки/1. Банки и банковская система

Солодовникова О.С., к.э.н. Солодовников С.В., д.э.н. Аликаева М.В.

Кабардино-Балкарский государственный университет, Россия

Разработка методики управления внутри банковской

деятельностью

В настоящее время в большинстве российских банков отсутствует как единая система оценки эффективности банковской деятельности, так и единая рейтинговая система. И по данным, представляемыми Центробанком РФ и рейтинговыми агентствами трудно ориентироваться, т.к. они иногда очень сильно расходятся в своих оценках. Да и сам банк нуждается в системе прогнозирования, которая, как раз и строится на данных эффективности деятельности банка за определенный временной интервал. Существующее программное обеспечение не удовлетворяет этим требованиям, т.к. оно использует американскую систему оценок - КЭМЕЛ, которая чрезвычайно сложна и неприменима на данный момент к российским условиям.

Кроме того, в России на сегодняшний день отсутствуют надзорные органы, осуществляющие контроль за банковской деятельностью и предоставляющие некоторые коэффициенты, необходимые для расчетов по этой методике. Другие системы оценок тоже не удовлетворяют всем современным требованиям либо в силу их однокритериальности, либо в силу отсутствия обоснованной методики определения коэффициентов взвешивания, либо в силу отсутствия количественного определения показателей устойчивости.

В следствии выше изложенного, и было принято решение о создании методики, которая бы позволила определять коэффициент устойчивости, проводить анализ эффективности, и вырабатывать пути дальнейшего развития, деятельности банка. Также было бы полезно осуществлять, хотя бы, приблизительный перерасчет, из одной рейтинговой системы оценок в другую. Алгоритм расчета критериев - должен быть оптимальным и учитывающим ликвидность и платежеспособность на момент времени, и соответственно метод определения устойчивости функционирования банка в дальнейшем. А это вероятность события, которое заключается в том, что банк в течение определенного промежутка времени будет нормально функционировать с учетом воздействия случайных (экономических) факторов. Система должна осуществлять расчет показателей устойчивости по четырем составляющим (ликвидность, надежность, стабильность, кредитоспособность). Также должен быть реализован механизм для поиска причин падения эффективности деятельности банка (если таковая имеет место) и выработки нескольких возможных вариантов выхода из этого состояния, путем сравнения полученных данных по уровню инфляции, кредитоспособности, ставки рефинансирования и др. с рекомендуемыми значениями.

Для снижения риска принятия ошибочных решений, успешной реализации функций планирования, координации деятельности и экономического регулирования работы подразделений банка обязательным элементом системы управления является информационно-математическое моделирование не только экономико-финансовой деятельности, но и функций менеджмента банка. Оно возможно на основе сочетания традиционных экономико-математических и адаптированных под структуру и условия функционирования системы управления имитационных моделей.

Разработка имитационных моделей коммерческих банков - весьма обширное направление современного банковского менеджмента. Существует мнение, что имитационная модель деятельности банка и его подразделений может быть легко создана на базе общедоступных пакетов структурного моделирования. Это справедливо по отношению к “потоковым” моделям, ориентированным на прогнозирование и управление основными финансовыми потоками банка. Для потоковых моделей созданы удобные аналитические методы и разработаны специализированные программные средства; тогда банковские модели разрабатываются из готовых конструктивных элементов, имеющихся в инструментальном наборе экспертных пакетов.

Структурная организация компании по дивизиональному принципу удачно сочетается с технологией имитационного моделирования на основе агрегативного подхода, когда каждое подразделение является отдельным агрегатом разрабатываемой системы. Отдельные агрегаты метамодели, в свою очередь, являются моделями подсистем метаорганизации и разрабатываются на основе типовых схем моделирования. В этом случае модель организации наиболее адекватно отражает свойства системы, сохраняя присущие подразделениям детерминированные и стохастические особенности.

Для реализации типовых схем моделирования разработаны типовые блоки непрерывно-детерминированного, дискретно-детерминированного, непрерывно-стохастического и дискретно-стохастического функционирования объектов. В предлагаемом подходе имитируются количественные и качественные стохастические свойства системы, взаимодействие подсистем друг с другом и с внешней средой. Регламент взаимодействий регулируется условиями функционирования и учитывает финансово-экономическую ситуацию среды.

Безусловно, предлагаемый подход требует, как от разработчика, так и от активного пользователя системы, определенных знаний в области разработки информационных систем, экономики и банковской деятельности, но в этом случае результаты моделирования более объективны и надежны, чем те оценки, которые получены по упрощенным экспертным схемам.

Предлагаемый подход использован для оценки способов и выбора формы управления на основе анализа преимуществ дивизионального принципа организации коммерческого банка по сравнению с линейно-функциональным типом структуры в условиях быстро меняющейся конъюнктуры рынка. Целью работы является: сделать процесс функционирования банка более управляемым и прогнозируемым. При этом учтен ряд новых факторов: процентные и непроцентные доходы, расходы, относимые на прибыль, предложен план-матрица развития банка, содержащий расширенный перечень агрегированных экономических показателей его деятельности и разработано программное обеспечение по его расчету.

Модель используется для оценки качества работы банка по семи параметрам, что на два параметра больше чем в распространенной в настоящее время системе CAMEL.

Практическая полезность работы состоит в том, что модель позволяет прогнозировать деятельность банка, как без внутренних и внешних потрясений, так и при их наличии, на заданный интервал времени при установленных входных параметрах – объемах привлечения и размещения, их ставках, ставках налогообложения, затратах на зарплату, накладных расходах и т.п.. Система открыта для корректировки информации о текущих изменениях, которая тут же может быть учтена в прогнозе. Задавая вариации параметров в планируемом периоде, модель спрогнозирует его влияние на финансовый результат. Модель может быть использована для тестирования деятельности коммерческого банка на зависимость его финансового результата от интересующих менеджера банка факторов и определения степени их важности с целью предупреждения кризисных ситуаций.