Моделирование деятельности банка на основе модели модифицированного балансового уравнения

Экономико-математические модели позволяют рассчитать варианты прогноза при имеющихся исходных данных.

Процесс моделирования - многоэтапный процесс. Первым этапом формулируется проблема и определяется объект моделирования. Необходимо произвести детальную разработка модели. Затем проводится этап определения численных параметров модели и производится разработка компьютерной версии модели, моделирование и анализ полученных результатов [1].

Моделирование деятельности банков может происходит разными типами моделей: имитационными, статистическими, аналоговые, математические и аналитические.

Модель, которая рассматривается в данной статье - это модель модифицированного балансового уравнения. Она позволяет составить оптимальное соотношения ликвидности и прибыльности банка.

Данный подход основан на том, что в процессе управления ликвидностью необходимо соблюдать определенные соотношения в активах и пассивах. Критерии, степень детализации, а также прочие особенности группировок статей активов и пассивов определяются целями проводимой аналитической работы. По этому принципу составляется агрегированный баланс банка, определяется качество активов и структура пассивов и строится оценка ликвидности.

Для прогнозирования стационарны процессов математически аппарат разработан довольно хорошо. Но экономические процессы, как правило, являются нестационарными. Чем больше период прогноза (упреждения), тем больше возможностей для изменений тенденций экономического развития, особенно в современных условиях.

Одна из самых простых моделей прогнозирования, использующихся на практике – это модель тренда – регрессионная модель, в которой зависимой переменной выступает исследуемый показатель, а независимой время наблюдения.

Для того, чтобы воспользоваться данным методом, необходимо воспользоваться MS Excel. Для более точного прогноза данные используются за 3 года по кварталам [5]. Прогноз делается для первого полугодия 2018 года (на 01.07.2018 г.). Полиноминальное уравнение позволило рассчитать прогноз баланса и отчета о финансовых результатах на II полугодие 2018 года. (таблица 1 и 2).

Для выбора более подходящего типа линии тренда для данных необходимо воспользоваться диаграммой, созданной в MS Excel для каждой статьи отдельно.

Линия тренда является более точной, когда ее величина достоверности аппроксимации близка к единице. При аппроксимации данных с помощью линии тренда значение величины достоверности аппроксимации рассчитывается приложением MS Excel автоматически. При необходимости полученный результат можно вывести на график.

Для прогнозирования деятельности банка использовалась линия тренда на полиноминальной функции, так как коэффициент аппроксимации (R) наиболее близкий к единице. Данная функция имеет вид:

F(x) = a_nxⁿ + a_n-1x^n-1 + —+ a₀ (1)

Таблица 1 – Прогнозный агрегированный баланс ПАО «ЧЕЛЯБИНВЕСТБАНК»

Баланс уменьшился на 0,7% (302 150 тыс. руб). Темп роста продолжается снижаться. Значительно уменьшились банковские ссуды. Снижение данного агрегата началось в начале 2018 года. В первом квартале 2018 года снижение составило 77% (4 007 млн руб), а во втором квартале по прогнозу уменьшиться на 49% (6 905 млн руб).

Таблица 2 – Прогнозный агрегированный отчет о финансовых результатах

ПАО «ЧЕЛЯБИНВЕСТБАНК»

Окончание таблицы 2

По результатам прогноза производится оценка эффективности деятельности банка, осуществляется анализ пассивов и активов баланса, анализ ликвидности банка, и исследование показателей финансовой устойчивости банка. По результатам анализа банк ведет «осторожную» кредитно-инвестиционную политику. Причиной является то, что банк ведет неудовлетворительное управление собственными и заемными средствами. Однако банк имеет достаточный капитал и не имеет просроченных ссуд.

По результатам прогноза баланс уменьшился на 0,7% (302 150 тыс. руб). Темп роста продолжается снижаться. Также у банка снижается кредитный портфель. Значительно уменьшились банковские ссуды. Снижение данного агрегата началось в начале 2018 года. В первом квартале 2018 года снижение составило 77% (4 007 млн руб), а во втором квартале по прогнозу уменьшиться на 49% (6 905 млн руб).

Таким образом основном проблемой является снижение кредитного портфеля. Банку необходимо уделить особое внимание данному направления своей деятельности.