- •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
Запрос на извлечение данных из хранилища
Пусть имеем в хранилище данных таблицу лицевых счетов формата
┌──────┬─────────────────────────┬────────────┬───────────┬─────────────┐
│ Дата │ Номер БС 2 порядка │ Имя л/с │ Валюта │Остаток, руб.│
└──────┴─────────────────────────┴────────────┴───────────┴─────────────┘
с заранее неизвестным составом записей*(41). Извлечем из нее все данные по корсчетам, для чего зададим для Сценария первичной классификации запрос (на языке SQL) на извлечение данных и помещение их в операционную таблицу с показателем ОТ:
INSERT INTO OT(D, NBS2, NLS, VAL, OST)//
SELECT D, NBS2, NLS, VAL, OST//
FROM LS//
WHERENBS2 IN (30109, 30111, 30112, 30113) AND
D = <01/04/2000>//Дата классификации
В операционной таблице предусмотрим пустой столбец KLS для хранения признаков классификации. Пусть таблица ОТ после извлечения данных из хранилища примет вид:
┌─────┬──────────┬─────────┬──────────────────────┬───────────┬─────────┐
│ KLS │ D │ NBS2 │ NLS │ VAL*(42) │ OST │
├─────┼──────────┼─────────┼──────────────────────┼───────────┼─────────┤
│ │01.04.2000│ 30109 │АAA-банк │ RUR │ 100 000 │
├─────┼──────────┼─────────┼──────────────────────┼───────────┼─────────┤
│ │01.04.2000│ 30109 │Губернский банк │ USD │ 200 000 │
├─────┼──────────┼─────────┼──────────────────────┼───────────┼─────────┤
│ │01.04.2000│ 30111 │Бэнк оф Карибати │ RUR │ 40 000 │
├─────┼──────────┼─────────┼──────────────────────┼───────────┼─────────┤
│ │01.04.2000│ 30113 │Гренландский банк │ BYR │ 70 000 │
└─────┴──────────┴─────────┴──────────────────────┴───────────┴─────────┘
Пусть в рассматриваемом Сценарии заданы два первичных аналитических показателя, которым соответствуют следующие правила классификации:
┌─────────────────────┬─────────────────┬───────────────────────────────┐
│ Первичный АП │Код классификации│ Правило классификации │
├─────────────────────┼─────────────────┼───────────────────────────────┤
│Корсчета резидентов │ RES │ NBS2 = 30109 │
├─────────────────────┼─────────────────┼───────────────────────────────┤
│Корсчета нерезидентов│ N_RES │NBS2 >= 30111 and NBS2 <= 30113│
└─────────────────────┴─────────────────┴───────────────────────────────┘
После классификации операционная таблица ОТ имеет вид:
┌───────┬──────────┬─────────┬─────────────────┬───────────┬────────────┐
│ KLS │ D │ NBS2 │ NLS │ VAL │ OST │
├───────┼──────────┼─────────┼─────────────────┼───────────┼────────────┤
│ RES │01.04.2000│ 30109 │ААА-банк │ RUR │ 100 000 │
├───────┼──────────┼─────────┼─────────────────┼───────────┼────────────┤
│ N_RES │01.04.2000│ 30109 │Губернский банк │ USD │ 200 000 │
├───────┼──────────┼─────────┼─────────────────┼───────────┼────────────┤
│ N_RES │01.04.2000│ 30111 │Бэнк оф Карибати │ RUR │ 40 000 │
├───────┼──────────┼─────────┼─────────────────┼───────────┼────────────┤
│ N_RES │01.04.2000│ 30113 │Гренландский банк│ BYR │ 80 000 │
└───────┴──────────┴─────────┴─────────────────┴───────────┴────────────┘
Полнота классификации может быть легко выявлена из операционной таблицы ОТ: неполнота имеет место, когда хотя бы одна запись в ее столбце KLS содержит пустое значение. Непротиворечивость оценить несколько сложнее, так как необходимо в некоторой (дополнительной) таблице трассировки, содержащей уникальный идентификатор единицы информации и код классификации, записывать результат выполнения каждого классифицирующего запроса, а затем анализировать, не встречается там какая-либо запись более одного раза:
┌────────────────────┬──────────────────────────────────────────────────┐
│ KLS │ NLS │
├────────────────────┼──────────────────────────────────────────────────┤
│ RES │ААА-банк │
├────────────────────┼──────────────────────────────────────────────────┤
│ N_RES │Губернский банк │
├────────────────────┼──────────────────────────────────────────────────┤
│ N_RES │Бэнк оф Карибати │
├────────────────────┼──────────────────────────────────────────────────┤
│ N_RES │Гренландский банк │
└────────────────────┴──────────────────────────────────────────────────┘
что реализуется с помощью следующего запроса:
SELECT NLS, COUNT(KLS)//
FROM TRASSIROVKA//
GROUP BY NLS
HAVING COUNT(KLS)> 1.//
Пусть заданы следующие правила агрегации значений ПАП:
┌───────────────────────────┬───────────────────────────────────────────┐
│ Первичным АП │ Правило агрегации │
├───────────────────────────┼───────────────────────────────────────────┤
│ Корсчета резидентов │ Сумма всех записей с классом RES │
├───────────────────────────┼───────────────────────────────────────────┤
│ Корсчета нерезидентов │ Сумма всех записей с классом N_RES │
└───────────────────────────┴───────────────────────────────────────────┘
что в данном случае порождает весьма простые агрегирующие запросы вида:
SELECT SUM(OST)//
FROM ОТ
WHERE KLS = <RES>//
Замечание. Хотя при реальных расчетах агрегирующие правила могут иметь более сложную логику, принцип линейности расчета агрегатов (основное выражение (П2.1)) на уровне первичных АП сохраняется.
В итоге получаем искомые значения агрегатов - первичных аналитических показателей - на интересующую нас дату:
┌───────────────────────────┬───────────────────────────────────────────┐
│ Первичный АП │ Значение │
├───────────────────────────┼───────────────────────────────────────────┤
│ Корсчета резидентов │ 100 000 │
├───────────────────────────┼───────────────────────────────────────────┤
│ Корсчета нерезидентов │ 320 000 │
└───────────────────────────┴───────────────────────────────────────────┘
Следует отметить, что на правильном задании сценариев первичной классификации проблемы с формированием АП не заканчиваются. При задании правил классификации могут быть использованы существенные (уникальные) и (или) несущественные (неуникальные) признаки первичных финансовых данных. Номенклатуре как уникальных, так и неуникальных признаков свойственно изменяться (например, расширяться, т.е. добавляться) во времени, что порождает первую проблему-риск пропуска целевой информации (пример 5.3).
Пример 5.3