Введение

Анализ опыта становления новой российской кредитно-банковской системы со всей очевидностью показал, что успех ведущих коммерческих банков предопределила не только величина их активов, но и точность, обоснованность, дальновидность и оперативность управления последними. Наиболее действенным способом, позволяющим обеспечить высокую эффективность управленческих решений, соответствующую масштабам и технологической сложности банковских операций по размещению собственных и привлеченных средств, является автоматизация процесса управления денежными потоками на основе использования высокопроизводительных ЭВМ с соответствующим информационным и математическим обеспечением.
Процесс разработки и внедрения в практику управления коммерческими банками средств автоматизации в настоящее время вступает в качественно новую фазу своего развития — этап комплексной автоматизации. На этом этапе в банках создаются автоматизированные системы управления, включающие коллективы специалистов управленцев, информационно-вычислительные комплексы, автоматизированные средства сбора, хранения, обработки и обмена информацией, расчетной и интеллектуальной поддержки управленческих решений, охватывающие все подразделения банка от непосредственных исполнителей до высшего иерархического звена управления банком.
Автоматизация банковской деятельности не является самоцелью и данью моде. Только на основе автоматизации возможно разрешить диалектическое противоречие между информационной и процедурной сложностью управления современным коммерческим банком и возможностями человека по восприятию, осмысливанию, селекции и переработке информации при осуществлении управленческих функций.
Использование автоматизированных систем управления позволяет не только существенно повысить оперативность выполнения всех видов банковских операций, но, самое главное, значительно улучшить расчетную обоснованность принимаемых решений, эффективность и, соответственно, устойчивость и доходность работы коммерческого банка.
При этом необходимо учитывать следующее. Во-первых, такой ведущий принцип управления как научность приобретает еще большее значение в условиях автоматизации процессов управления, поскольку создается реальная возможность эффективного использования перспективных теоретических разработок в области управления сложными организационно-технологическими системами не только на макро, но и на микроэкономическом уровне. За счет этого существенно возрастает достоверность оценки элементов внешней среды, конъюнктуры рынка банковских услуг, обоснованность и точность прогноза финансового положения банка.
Появляется возможность моделирования с помощью ЭВМ ожидаемой динамики финансовых потоков привлекаемых и размещаемых ресурсов в различных условиях деятельности банка, при различных вариантах кредитно-денежной политики Центробанка и изменениях конъюнктуры рынка товаров и услуг, что дает возможность заблаговременно внести изменения в стратегию банка для тех или иных условий развития ситуации, обеспечив тем самым его финансовую устойчивость и своевременную переориентацию на более доходные банковские операции.
Во-вторых, только АСУ позволяет реально осуществлять необходимую централизацию деятельности, особенно для банков, имеющих развитую сеть филиалов и отделений. Освобождая руководителя банка и ведущих специалистов от рутинной работы, АСУ предоставляет им возможность чаще и детальнее, чем в обычных условиях, лично уяснять реальное положение дел и оценивать складывающуюся ситуацию. При соответствующей технической оснащенности создаются условия для непрерывной совместной работы председателя правления банка с руководителями отдаленных структурных подразделений как основной формы коллегиальной подготовки управленческих решений.
В-третьих, применение автоматизированных систем в исполнительском звене существенно повышает производительность труда за счет формализации и автоматизации ведения текущих документов и получения предусмотренных форм отчетности, что дает возможность оптимизировать организационно-штатную структуру банка и сократить соответствующие затраты.
Автоматизация процесса управления банком базируется на создании автоматизированной системы поддержки управленческих решений: информационной, алгоритмической и интеллектуальной.
Информационная поддержка с одной стороны обеспечивает руководство банка оперативной информацией о текущем состоянии его активов и пассивов, необходимой для осуществления управленческой деятельности, а с другой — дает возможность существенно повысить производительность труда специалистов исполнительского звена за счет перехода на безбумажную технологию выполнения банковских операций.
По состоянию на сегодняшний день задача создания информационной поддержки управления банком достаточно успешно решена — созданы и широко применяются во всех коммерческих банках специализированные информационно-справочные системы: операционный день банка, автоматизированные нормативные справочники и др.
Алгоритмическая поддержка своей основной целью ставит количественное (расчетное) обоснование принимаемых решений и оценку его возможных последствий. Расчетное обоснование и прогноз должны осуществляться не только и не столько на основе общих типовых методик расчета показателей деятельности банка, дающих статическую картину на фиксированный момент времени, сколько на использовании математических моделей, описывающих динамику объекта управления и процессов его функционирования с учетом воздействия случайных факторов.
На рынке информационных услуг (выставка "Банковские информационные технологии", Москва, апрель 1995 г., выставка-презентация банка "Диасофт", Москва, октябрь 1995 г.) отечественные программные средства автоматизации управления банковскими операциями данного класса и целевого назначения отсутствуют. По появляющимся в периодической печати сведениям, такие программные средства созданы специалистами отделов автоматизации некоторых коммерческих банков, но они не тиражируются и не продаются, поскольку являются достаточно эффективным инструментом поддержания конкурентоспособности банков — владельцев этих средств.
Зарубежные программные средства автоматизации банковской деятельности достаточно дорогостоящи (десятки и сотни тысяч долларов) и нуждаются в адаптации к российским "правилам игры", соизмеримой по затратам со стоимостью самих средств. Кроме того, алгоритмы принятия-решения, заложенные в них, базируются в основном на том же математическом аппарате, что и тиражируемые отечественные, с присущими им недостатками.
Использование этих средств может привести к негативным результатам ввиду недостаточно достоверного учета возможной несбалансированности финансовых потоков, проходящих через отдельные структурные подразделения банка при наличии широкого спектра возмущающих воздействий со стороны внешней среды, что характерно для нынешних условий работы российских коммерческих банков.
Причины "алгоритмической недостаточности" в банковской сфере по утверждению специалистов ряда фирм, занимающихся автоматизацией банков [14], кроются в принципиальной невозможности построить идеальную тиражируемую банковскую систему, поскольку аналитические исследования каждого банка в определенной мере являются его "ноу-хау" и должны учитывать его специфику. С этим утверждением можно согласиться только в части, касающейся тиражирования.
Действительно, такая специфика существует, но проявляется только через необходимость идентификации коэффициентов моделей функционирования банка применительно к его конкретным показателям, что при наличии развитой системы мониторинга банка не является существенной трудностью. Проблемой в основном является то, что в типовую аналитику тиражируемых программных средств закладываются сравнительно простые расчетные методы, которые были первоначально ориентированы на применение арифмометров и калькуляторов, а впоследствии были распространены на персональные ЭВМ, обладающие возможностями, на несколько порядков превосходящими их. Что касается классических экономико-математических методов [8,10,11,13], то они в основном ориентированы на макроэкономические системы и могут быть весьма и весьма ограниченно использованы для нужд локальных экономических систем.
В этой связи представляется актуальным создание программных средств автоматизации управления финансовыми ресурсами банка на основе методов оптимального управления потоками ресурсов в сложных организационно-технологических системах, к классу которых с полным основанием можно отнести коммерческие банки.
И, наконец, интеллектуальная поддержка, которая является высшей функцией автоматизированной системы управления банком и предназначена для обеспечения возможности использования "аккумулированных" знаний и опыта высококвалифицированных специалистов банковского дела при решении слабоструктуризированных (не имеющих строгого математического описания) задач управления банком. Основу интеллектуальной поддержки должны составить базы знаний и экспертные системы.
На современном этапе представляется возможным говорить об их использовании в банковском деле только в качестве обучающих систем из-за отсутствия соответствующих теоретических и прикладных отечественных разработок и при крайне ограниченной возможности "пересадки" на российскую почву зарубежных экспертных систем в этой области деятельности. Поэтому основное внимание в данной работе уделено моделированию финансовых потоков в интересах автоматизированной поддержки управленческих решений при осуществлении кредитной работы и прогноза их возможных финансовых последствий для коммерческого банка.

Пример возрастающего пуассоновского процесса показан на рис. 2.4








Рис. 2.4

Для графического изображения возрастающего пуассоновского процесса, с помощью окружности показываем состояние некоторого ресурса, а стрелкой - процесс перехода в это состояние с интенсивностью пуассоновского потока (в(t).



Аналогично, можно показать пуассоновский процесс с убывающей суммой (процесс расходования некоторого ресурса).
Пример убывающего пуассоновского процесса показан на рис. 2.5








Рис. 2.5

Ему соответствует следующее графическое изображение


Пример суммарного пуассоновского процесса показан на рис. 2.6







Рис. 2.6

Графическое изображение



Формой представления моделей является ориентированный граф.
Вершины графа - отражают состояния интересующей нас системы и изображаются в виде окружности.
Дуги графа - означают переходы системы из одного состояния в другое. Направление стрелок указывает направление переходов. Переходы осуществляются с переходными вероятностями (для дискретного времени) или с интенсивностью (для непрерывного времени), которые указываются на дугах сверху. При этом индексы “ij” дополнительно указывают направление перехода “i ( j”.
Подобное графическое моделирование позволяет составлять модели со сколь угодно большим количеством состояний.

2.2. Модель кредитных потоков коммерческого банка

2.2.1.Случайные кредитные потоки коммерческого банка.
С позиций теории управления запасами основными процессами в исследуемой системе являются расход и пополнение запасов финансовых средств коммерческого банка.
Расход финансовых средств коммерческого банка связан с потребностью кредитования клиентов, обеспечение жизнедеятельности банка (реклама, транспорт, заработная плата и другие), а «непредвиденный» расход (хищение финансов, штрафы и т.д.).
Расход финансовых средств коммерческого банка происходит в соответствии с планом деятельности банка, формируемым ее руководством.
Пополнение финансовых средств коммерческого банка осуществляется путем получения процентов клиентов от полученного кредита.

Процессы расхода и пополнения финансовых средств коммерческого банка могут быть рассмотрены как процессы перехода финансовых средств из одного технологического состояния в другое.
Для коммерческого банка определены следующие технологические состояния:
– финансовые средства на расчетном счете коммерческого банка
– потери финансовых средств коммерческого банка, возникающие при ведении кредитной работы
– финансовые средства полученные коммерческим банком, в виде процентов клиентов от полученного кредита
Для клиентов коммерческого банка определены следующие технологические состояния:
– финансовые средства на расчетных счетах клиентов
В произвольный прогнозируемый момент времени существует вероятность нахождения минимального объема финансовых средств в любом из этих технологических состояний.
Таким образом, изменение во времени количества финансовых средств в каждом из состояний представляет собой случайный процесс. Реализация таких процессов представляют ступенчатые функции времени, описанные в пункте 2.1.3.
На рис. 2.7 показан пример реализации случайных процессов. Процесса
- изменение количества финансовых средств на расчетном счете коммерческого банка
- изменение количества финансовых средств на расчетном счете клиента коммерческого банка.
Величина положительных “ступенек” у процесса
, равна количеству финансовых средств поступивших с расчетного счета клиента в качестве возврата кредита с начислением дополнительного процента. Отрицательные “ступеньки” соответствуют перечислению финансовых средств на расчетный счет клиента в качестве выдачи ему кредита, а также на обеспечение жизнедеятельности банка.
У процесса
положительные “ступеньки” означают поступление финансовых средств с расчетного счета коммерческого банка в качестве кредита, а отрицательные - равны количеству финансовых средств, перечисляемых на расчетный счет коммерческого банка в качестве возврата кредита с начислением дополнительного процента

Заключение
Кредитная работа является ведущим направлением и одним из главных источников прибыли современных российских коммерческих банков. Эффективность кредитной работы достигается в первую очередь поддержанием рациональной структуры портфеля банковских ссуд (его рациональной диверсификацией) и обеспечением согласованного платежного календаря по всем требованиям и обязательствам банка.
Выполнение указанных условий при наличии у банка сотен и тысяч кредитных и депозитных договоров возможно только за счет автоматизации управления потоками привлекаемых и размещаемых денежных средств. При этом особое место занимает вопрос прогнозирования динамики этих потоков как основы кратко- и среднесрочных прогнозов финансового положения банка в зависимости от конъюнктуры рынка и принятой кредитной политики.
Анализ рынка банковских информационных услуг показывает, что на нем в настоящее время отсутствуют программные продукты, обеспечивающие решение задачи прогнозирования динамики финансовых потоков банка, поскольку заложенная в них аналитика позволяет получить
только статическую картину текущего (или относящегося к предшествующим периодам) финансового положения банка.
Для решения задачи моделирования динамики финансовых потоков банка в работе предлагается использование метода динамики средних, позволяющего моделировать динамику потоков ресурсов в экономических системах с достоверностью на уровне имитационных моделей, при существенно меньших требованиях к памяти и быстродействию вычислительных систем.
Предлагаемый метод основан на использовании моделей дискретно-непрерывных марковских процессов, к классу которых в полной мере можно отнести банк с присущими ему принципами привлечения и размещения финансовых ресурсов.
Графическая модель состояния ресурсов банка может быть представлена в виде направленного графа, отражающего состояние этих ресурсов и их интегральные показатели. Параметры графа отражают интенсивность переходов ресурсов из одного состояния в другое при проведении банковских операций. Математическая модель состояния ресурсов банка представляет собой систему дифференциальных уравнений, описывающих непрерывно-дискретный характер их динамики — плановые платежи и поступления по ранее заключенным договорам и ожидаемые платежи и поступления по предполагаемым договорам.
В результате внедрения в коммерческом банке средств автоматизации появляется возможность моделирования с помощью ЭВМ ожидаемой динамики случайных кредитных потоков, в различных условиях деятельности банка, что дает возможность заблаговременно внести изменения в стратегию банка для тех или иных условий развития ситуации, обеспечив тем самым его финансовую устойчивость.
С внедрением средств автоматизации время моделирования случайных финансовых процессов сокращается более чем в 18 раз по сравнению с традиционным решением задачи.

Литература
1. Денежное обращение и кредит в СССР: Учебник для ВУЗов / Под ред.В.С.
Геращенко. — М.: Финансы и статистика, 1986.
2. Международные валютно-кредитные и финансовые отношения: Учеб-
ник дли ВУЗов / Под ред. Л.Н. Красавиной. — М.: Финансы и статистика, 1994
3. Усоскин В.М. Современный коммерческий банк: управление и опера-
ции.— М.: ИПЦ "Вазар-Ферров", 1994.
4. Банковское дело. Справочное пособие / Под ред.Ю.А. Бабичевой.—
М.: Экономика, 1993.
5. Финансово-кредитный словарь, т.1,2,3-- М.:Финансы и статистика.—
М.: 1986.
Гражданский кодекс Российской Федерации. Часть первая.— М. 1994.
Кредиты. Инвестиции / Под ред. А.Г. Куликова.— М.: "ПРИОР", 1994.
Моудер Дж., Элмаграби С. (ред.). Исследование операций. Модели и
применения.— М.: Мир. Т.2. 1981.
9. Екатеринославский Ю.Ю. Управленческие ситуации. Анализ и реше-
ние.— М.: Экономика. 1988.
Ермольев Ю.М., Ястржемский А.И. Стохастические модели и методы вэкономическом планировании.— М.: Наука. 1979-
Эннусте Ю.А., Матин А.В. Стохастические экономические модели адап->-тивного оптимального планирования и проблемы их координации. —М.: Наука. 1989-
Рихтер К. Динамические задачи дискретной оптимизации. — М.: Радиои связь. 1985.
13- Рубальский Г.Б. Управление запасами при случайном спросе. — М.: Сов.радио. 1977.
Планирование финансовой деятельности банка: необходимость, возможность, эффективность. — М.: АСА, 1995.
Шаламов А.С. Теоретические основы математического моделирования процессов инженерно-авиационного обеспечения.— М.: ВВИАим. Н.Е. Жуковского, 1992.
Информационное и алгоритмическое обеспечение задач управленияинженерно-авиационным обеспечением / Под ред. А.В.Вакурова.—М.: ВВИА им. Н.Е. Жуковского, 1991.
Шаламов А.С. Модель расходования и пополнения запасов в сложнойсистеме с регенерирующими процессами первого и второго рода //Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. N" 2. 1990
1. Даненбург. Тейлор «Основы оптовой торговли. Практический курс».
2. Щур Д. Л. «Основы торговли. Справочник руководителя». – 2005
3. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа. – М.: «Финансы и статистика», 2001.
4. Автоматизированные информационные технологии в экономике – под редакцией Г. А. Титоренко – М. 1999
5. Вентцель Е. С. «Теория вероятностей».
6. Шеремет А. Д. «Финансы предприятия». – М. 2003
7. Моляков Д.С., Докучаев М.В., Большаков С.В. Актуальные проблемы финансов предприятий// Финансы. - 2002 - с.3-7.
8. Ван Хорн Дж. К. Основы управления финансами: Пер. с англ. – М.: Финансы и статистика, 2005. – 800с.
9. Овсийчук М.Ф. Управление денежными средствами предприятия// Аудитор. -2004. - №5. - с. 37-42.
10. Финансовый менеджмент: теория и практика: Учебник./ Под. ред. Е.С. Стояновой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Изд. Перспектива, 2003. – 574с.
11. Алексеева М.М. Планирование деятельности фирмы: Учебно-методическое пособие. – М.: 2005.- 248с
12. Брагина Л. А. Экономика предприятия – М.: Инфра-М, 2006
13. Остапенко В. В. Финансы предприятия – М.: Инфра-М, 2006
14. Исаев Г. Н. Информационные системы в экономике– М.: Инфра-М, 2006
15. Гребнев А.И. «Экономика торгового предприятия», Москва 2004г.
16. Шмален Г. Основы и проблемы экономики предприятия: Пер. с нем./ Под. ред. проф. А.Г. Поршнева. - М.: Финансы и статистика, 1996. - 512с
17. Уткин Э.А. Управление фирмой. - М.: "Акалис", 2003. - 516с.
замените книги младше 2001 г!

3. Вентцель Е.С. Исследование операций. — М.: Сов. радио,1972.
4. Вентцель Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы,методология. — М.: Наука, 1980.
5. Высшая математика для экономистов/Под ред. Н.Ш. Кремера. — М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997.
6. Горелик В.А., Ушаков И.А. Исследование операций. — М.:Машиностроение, 1986.
7. Горчаков А.А., Орлова И.В. Компьютерные экономико-математические модели. — М.: Компьютер, ЮНИТИ, 1995.
8. Зайченко Ю.П. Исследование операций. — Киев: Выща школа, 1986.
9. Исследование операций. — В 2-х т./Под ред. Дж. Моудера и С. Элмаграби. Пер. с англ. — М.: Мир, 1981.
10. Исследование операций/Под ред. М.А. Войтенко и Н.Ш. Кремера. — М.: Экономическое образование, 1992.
11. Калихман И.Л, Линейная алгебра и программирование. —М.: Высшая школа, 1967.
14. Карасев А.И., Аксютина З.М., Савельева Т.И. Курс высшей математики для экономических вузов. — 4.2. — М.: Высшая школа, 1982.
15. Карасев А.И., Кремер Н.Ш., Савельева Т.И. Математические методы и модели в планировании. — М.: Экономика, 1987.
17. Кофман А. Методы и модели исследования операций/Пер, с франц. — М.: Мир, 1966.
18. Крушевский А.В., Швецов К.И. Математическое программирование и моделирование в экономике. — Киев: Выща школа, 1979.
23. Руководство к решению задач с экономическим содержанием по курсу высшей математики/Под ред. А.И. Карасева и Н.Ш. Кремера. - М.: ВЗФЭИ, 1989.
24. Черчмен У., Акоф Р., Арноф Л. Введение в исследование операций/Пер. с англ. — М.: Наука, 1968.