Требования к базовым датчикам и их проверка

Содержание

Введение.

1.              Этапы построения  имитационных моделей

1.1. Имитационные модели в банковском деле: новые технологии планирования и управления

1.2.              Этапы построения  имитационных моделей

1.3. Контроль ликвидности и другие задачи

2. Требования к базовым датчикам и их проверка

2.1. Отрезок апериодичности

2.2. Равномерность

2.3. Некоррелированность

2.4. Простейшие проверки

Заключение

Литература

Введение.

Какие примущества обеспечивает банку использование его плановыми и координирующими службами имитационных моделей? Существует множество задач и ситуаций, требующих применения имитационных технологий. В их число входит расчет сценариев работы банка, “проверка” тех или иных решений, анализ алтернативных стратегий и много другое. Квалицифицированный специалист в области банковского планирования способен привести десятки типовых и частных задач, требующих специальных аналитических методик. К ним относятся как классические задачи банковского планирования (gap managment, spread managment), так и задачи “домашнего” происхождения -например, координация графиков обязательств и поступлений. Важное преимущество имитационных моделей заключается в том, что они позволяют делать как примерные оценки и экспресс-аудити принимаемых решений, так и детальные численные прогнозы и расчеты. Быстрый анализ ситуации на основе компактной модели “средней” сложности представляет ценную возможность для любого банковского руководителя.

1.              Этапы построения  имитационных моделей

1.1. Имитационные модели в банковском деле: новые технологии планирования и управления

Имитационные модели являются неотъемлемым элементом современного банковского менеджмента. Управление пассивами и активами, планирование крупномасштабных операций (например, банковских консорциумов) требуют надежных аналитичеких методик. Стратегическое планирование банка также предполагает примениение имитационных технологий. Между тем, стратегическое планирование - необходимый элемент управления любого банка, претендующего на стабильную репутацию и высокий международный рейтинг.

Разработка имтационных моделей коммерческих банков- весьма обширное направление современного банковского менеджмента. Поэтому в данной статье внимание сконцентрировано на некоторых ключевых подходах, алгоритмах и принципах, благодаря которым создание имитационных моделей становится доступным даже для небольших банков и отдельных экспертов.

1.2.        Этапы построения  имитационных моделей

Современные программные средства обеспечивают создание удобных для пользователя (и относительно дешевых) имитационных моделей банка и его подразделений. Такая модель может быть создана на базе общедоступных программных продуктов и прежде всего пакетов структурного моделирования. Разработка имитационных моделей не потребует чрезмерных затрат. “Минимальная” имитационная модель банка может быть создана небольшой группой экспертов или даже одним квалтифицированным специалистом. Она доступна для банка со средними финансовыми и организационными возможностями.

Создание имитационной модели банка не означает необходимости разработки сложных и громоздких методик. Существующие экспертные пакеты позволяют быстро создавать компактные и эффективные имитационные модели с минимальными затратами средств и времени. “Потоковая” модель банка среднего масштаба может быть размещена на 1 рабочей странице пакета структурного моделирования. Более “профессиональная” модель может потребовать 3-4 и более рабочих страниц. Такие модели создаются на базе общедоступных программных продуктов и прежде всего пакетов структурного моделирования.

Разработка моделей и экспертных систем на их основе может быть подготовительным этапом перед внедрением дорогостоящих программ комплексной автоматизации банка. В то же время такие экспертные системы по своим возможностям во-многом приближаются к дорогостоящим “готовым” комплексам. Кроме того, они отличаются гибкостью и возможностью настройки на потребности конкретного банка, подразделения или менеджера. В любом случае плановикам и аналитикам полезно иметь имитационную модель собственного банка. Ведь современное предприятие динамично развивается, меняется его структура. “Обкатку” новых решений, сценарные расчеты легче и быстрее проводить на компактной системе “средней” сложности. К числу достоинств данного подхода относится то, что внурненнее устройство “своей” экспертной системы досконально известно. Обычно оно легко “читается” благодаря современным средствам визуализации структурного моделирования. Доступ к внутренним алгоритмам лицезионных пакетов, как известно, затруднен. Перейдем к краткому рассмотрению методов разработки и использования конкретных имитационных моделей коммерческих банков.

Рассмотрим основные пути создания имитационных моделей коммерческого банка. В самом общем виде суть деятельности коммерческого банка заключается в преобразовании финансовых потоков. Соответственно, идея имитационных моделей относительно очевидна. Она отвечает основным принципам работы коммерческого банка, функции которого в самом общем виде заключаются в “преобразованиии” потока привлеченных капиталов в поток активных операций. В соотвествии с эти общим планом строятся и наиболее доступные и очевидные имитационные модели банков.Эти модели относятся к разряду “потоковых”(flow мodels), поскольку ориентированы на прогнозирование и управление основными финансовыми потоками банка.Для потоковых моделей в мировой управленческой науке создан развитый аналитический инструментарий и специализированные программные средства. Это значительно облегчает разработку банковских моделей. Они создаются как бы из готовых конструктивных элементов, которые имеются в рабочем аппарате экспертных пакетов.

Ниже приведена иллюстративная схема основных финансовых потоков банка, построенная на базе его структурной модели. Поток привлеченых капиталов на входе центрального “узла” модели “трансформируется” в поток финансовых вложений в активные операции на его “выходе”. К потоку основных операционных капиталов “подстраивается” поток доходов, из которых формируется прибыль банка. (Для наглядности дааная схема включает только движение операционных капиталов. При включении в рассмотрение доходов от них потребуется несколько более сложная модель). В центральном узле данной моднли осуществляется “сальдирование” финансовых потоков банка. При необходимости в него могут быть “встроены” более сложные алгоритмы обработки данных.

Диграмма 1.

Слова: депозиты, межбанк, казначейство (treasury), кредиты, инвестиции. Прочие ресурсы(other), прочие вложения (othr).

Данная схема разработана на базе пакета структурного моделирования ITHINK. Пакет ITHINK был создан как инструмент потокового моделирования хозяйственных систем. Это делает его исключительно эффективным инструментом моделирования процессов, происходящих в коммерческом банке. Модель слздаеься следующим образом: оператор формирует на рабочей странице структурную схему своего объекта - коммерческого банка. Он “задает”основные финансовые потоки, их источники и адресаты. При этом используются принципы “визуального” объектно-ориентррованно программирования. Изменение изображения объекта или схемы модели приводит к изменению ее программы.

Схематическое изображение объекта формируется из типовых блоков, воспроизводящих отдельные банковские процессы - кредитование, движение (поток) финансовых средств, распределение ресурсов и пр. Направление потоков и внутренние взаимосвязи указываются стрелками, которые проводятся с помощью оператора “мышь”. Ввод-вывод данных осуществляется с помощью таблиц и графиков (которые также управляются операторм мышь). Они могут вводиться из электронных таблиц и баз данных, в “связке” с которыми функционирует пакет структурного моделирования. Имиеется возможность и компьютерной анимации движенитя финансовых средств. В результате имитационная модель коммерческого банка приобретает компактный, легко читаемый вид.

Изменяя режимы привлечения капиталов и условия банковских операций оператор получает прогнозные оценки прибыли банка. Финансовые потоки банка могут планироваться и в обратном порядке- исходя из целевых значений его рентабельности. Появляется возможность проведения расчета разнооборазных сценариев работы банка.

Изображение реальной модели (как она выглядит на рабочей странице пакета) мало чем отличается от приведенной выше иллюстративной схемы. Очевидно, структурная модель на базе ITHINK не имеет ничего общнего с нагромаждением математичеких формул, с которыми обычно ассоциируется понятие компьтерного моделирования.

При разработке имитационных моделей банка наряду с использованием х программных продуктов структурного моделирования.применябтся общедоступнык электроннык таблицы. Однако функции у них разные.“Потоковые” модели на базе пакетов структурного моделирования позволяют лучше отразить существо процессов, происходящих в банке. “Визуальный” интерфейс обеспечивает наглядную “картину” внутреннего устройства и финансового механизма банка. Кроме того, именно структурные пакет обеспечивает детализации оперативных планов банка по неделям и декадам, что обеспечивает переход от общих показателей к обработке и планированию отдельных операций. В структурных пакетах данные содержатся в исключительно компактной форме. ( к каждому объекту “визуальной” схемы “приписана” своя электронная таблица или группа диаграм, доступ к которым осуществляется оператором мышь). Достаточно лишь указать на соответствующее данному объекту “окно”. Таким образом, весь массив данных о сотоянии объекта находится на рабочей странице экспертной ситемы . Их легко воспринимать и контролировать.

Из пакета структурного моделирования данные могут “направляться ” в электронные таблицы (базы данных) отдельных служб и подразделений. “Потоковые” модели в рамках экспертного комплекса “взаимодействуют” с табличными “процессорами” и базами данных различных типов. Так, электронная таблица вполне пригодна для разработки и оформления финансового плана банка. В зависимости от необходимости оператор обращается либо к табличным “процессорам”, либо к схематичексому изображению системы в пакете структурного моделирования. Комбинация - “электронная таблица-структурный пакет” применяется для управления специализированными операциями банка, кредитованиеми, инвестициями, привлечением депозитов.

1.3. Контроль ликвидности и другие задачи

В качестве примера приведем “имитационные” технологии решения некоторых типичных банковских задач. Одна из актуальных задач коммерческих банков- организация надежного контроля и прогноза его ликвидности и, в более узком смысле, - платежной позиции. Координация доходо и расходв с учетом их сроков измнения доходности важнейших видов пассивов и активов представлякет собой классическую задачу стратегического планирования коммерческого банка. В банковской науке она получилла названия “контроль разрыва”(gap managment). Модели контроля разрыва призваны прогнозировать “провалы” платежеспособности банка в зависимости от колебаний раночных ставок по обязательствам и активным вложениям банка. “Провал” доходности может произойти если основная масса вложений сделана по фиксированным ставкам, в то время как ожидается измененияе “плавающих” ставок по обязательствам банка.

В российской практике все еще сохраняет актуальность задача координирования “срочности” финансовых вложений и выплат банка. Во многих случая трудности коммерческих банков были связаны с тем, что изъятие ресурсов из банка не покрывалось в достаточной степни притком новых вложений. Приведенная ниже модель на базе пакета структурного моделирования ITHINK позволяет надежно прогнозировать колебания поатежной позиции банка. Модель заключаеется в анализе соотношения депозитных и кредитных потоков коммерческого банка. Их “сальдо”, а также потоки доходов и формируют платежную позицию коммерчеcкого банка( по данной группе операций).

Поток и депозитов и кредитов задаются определенной графиком. Результат обработки данных “выдаются” в виде графика платежной позиции банка. Для простоты рассмотрены операции в пределах одной категории срочности. Однако модель может быть детализована достаточно глубоко. Полученной на основе данной модели график приведен на диаграмме N2. Он показывет изменение платежной позиции банка (вертикальная ось) с течением времени (горизонтальная ось).

Линия графика демнострирует “провал” платежеспособности между 4 и 9 месяцем планового времени. Однако в модель встроен нижний предел падения платежнспособности. При падении платежной позиции ниже 2 ед. “включается” балансировочный механизм: банк прибегает к использованию своих резервов и другим мерам поддержания ликвидности. ( “ломанный” участок нижней части графика отражает поступление платежей за счет резервов или межбанковских заимствований ) Модель определяет точные значения средств необходимых для того, чтобы банк оставался в допустимом “коридоре” ликвидности.

Диаграмма 2

Оставить только “месяцы”

Модели контроля ликвидности являются интегральными -они “обобщают” и сводят в единое целое информацию об отдельных видах банковских операций. Они строятся аналогично тому, как это показано на Диаграмме 1. “Переработка” финансовых потоков происходит в “центральном узле “ модели. В центральном узле также “встроена” субмодель, реализующая функции управления пассивными и активными операциями банка. Финансовые потоки вводятся из других моделей и экспертных систем. Например, потока кредитных ресурсов может “импортироваться” в итоговую модель из экспертной системы управления кредитными операциями банка.

Данные структурных структурных моделей хорошо согласуются с табличным форматом представдения данных. Процесс и результаты обработки данных в структурных моделях может одновременно отражаться в электронных таблицах, “выводиться” в базы данных. Помимо контрля ликвидности с помощью имитацтонных моделей решаются задачс управления активными и пассивными операциями, отдельными их видами. Данная методология эффективна при разработке схем реижиниринга банков, при поиске оптимальных путей его реорганизации. Разработка имитационных моднлей на базе пакета ITHINK вполне доступна банкам среднего класса. Более мощные имитационные моделей в состве экспертных систем позволяют формировать экспертные системы банковсхих холдингов и финансово-промышленных групп.