В связи со стабилизацией экономической обстановки в РФ возросло доверие населения к коммерческим банкам. Следствием чего явился значительный рост вкладов, доля которых в пассивах банка стала сопоставима с остатками на счетах юридических лиц. В связи с этим для банков стало крайне важно вступление в систему страхования вкладов.
Описанные выше модели и методики управления активами коммерческого банка не учитывают требования ЦБ РФ по обеспечению финансовой устойчивости в соответствии с [26], что делает актуальным разработку методики управления активами банка с целью соответствия его требованиям ЦБ РФ.
Поскольку решения по активным операциям всецело зависят от банка, который может свободно выбирать между различными вариантами вложения средств, то нами выбрана за основу концепция частной модели управления активами в краткосрочном аспекте при рассмотрении структуры пассивов в качестве экзогенного фактора.
2.3 АНАЛИЗ МЕТОДОВ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ВЕКТОРНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ
Как известно, в отличие от задачи скалярной оптимизации, задача оптимизации по нескольким критериям в общем случае не имеет тривиального решения. Решающим фактором в выборе той или иной методики решения является тщательный анализ экономического смысла критериев, их относительной значимости, четкое понимание качественной характеристики, отражаемой количественными критериями. Поэтому необходимо провести анализ основных существующих методов решения задач многокритериальной оптимизации и оценить их применимость.
заявление на получение кредитной истории в банке
В зависимости от относительной значимости критериев применяются следующие методы оптимизации, классифицируемые нами с точки зрения форм и степени участия лица, принимающего решение (ЛПР) на интерактивные, в ходе применения которых идет постоянный диалог с ЛПР, и полностью автоматические, в которых предпочтения ЛПР задаются единократно в начале решения, и далее методика выдает одну точку в качестве оптимальной: методы лексикографической оптимизации, главного критерия, сверток, уступок, построения Парето-оптимального множества с последующим экспертным выбором.
заявление на получение кредитной истории в банке
Метод главного критерия. Наиболее простым и часто применяющимся методом является выделение одного критерия в качестве главного и перевод остальных критериев в разряд ограничений путем
формулировки дополнительных ограничений на значения этих критериев [27]. Данный метод применим в случае, когда один из критериев отражает главную цель функционирования объекта, а остальные -некоторые вспомогательные цели.
Преимущества понятности, простоты интерпретации результатов и невысоких требований к математической подготовке эксперта, программному обеспечению и быстродействию ЭВМ привели к широкому распространению данного метода в самых разных моделях оптимизации банковского баланса. Однако определение зоны, в которой угроза банкротства отсутствует или невелика, является достаточно сложной задачей. Для ее решения А.В. Буздалин в [28] предложил использовать методы непараметрической статистики. Применение его метода требует иметь изначальную классификацию банков на "надежные" и "ненадежные". В качестве такой классификации могут использоваться экспертные оценки, сведения о банкротствах и случаях задержки платежей и т.д. В качестве числовых показателей деятельности банков могут быть использованы значения балансовых счетов, их отношения к общей сумме активов, прибыли, собственному капиталу, значения нормативов БР и другие. Числовые показатели называются индивидуально значимыми, если их изменение приводит к изменению финансовой устойчивости банков при невозможности компенсирования негативного изменения одной характеристики позитивным изменением другой (так как нормативы должны сигнализировать о финансовой неустойчивости даже тогда, когда один из них выходит за пределы пороговых значений, а другие не выходят). Для выявления значимых характеристик и их значений возможно использование методов параметрической и непараметрической статистики. На первом этапе создается максимально широкий перечень доступных для анализа характеристик банков, на основе имеющихся данных создают выборку из значений анализируемой характеристики, после чего согласно имеющейся классификации банков на "надежные" и "ненадежные" полученную выборку разбивают на 2(x1, ^ x'n), где j = 1, 2 соответственно для надежных и ненадежных банков. В случае значимости соответствующей характеристики эти выборки должны иметь разные статистические параметры, т.е. являются неоднородными (имеющими разные вероятностные законы распределения). Для проверки гипотезы об однородности распределения следует использовать критерий Холмогорова-Смирнова, основанный на сравнении эмпирических функций распределения выборок, которые характеризуют законы распределения данных в общем виде. Для выборок устойчивых и неустойчивых банков эмпирические функции распределения примут вид
заявление на получение кредитной истории в банке
|
