Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Анализ современного состояния валютных операций в коммерческих банках 10
1.1 Валютные операции и роль чистых доходов от них в формировании прибыли коммерческих банков 10
1.2 Факторы, влияющие на величину чистых доходов коммерческих банков от валютных операций 22
1.3 Анализ существующих моделей прогнозирования доходов от валютных операций коммерческих банков 38
ГЛАВА 2. Разработка методов построения эконометрических моделей прогнозирования чистых доходов от валютных операций 52
2.1 Обзор методов прогнозирования в деятельности коммерческих банков 52
2.2 Разработка методов прогнозирования отдельных видов чистых доходов от валютных операций 66
2.3 Методы формирования интегрированного прогноза чистых доходов от валютных операций 80
ГЛАВА 3. Сценарное прогнозирование и управление чистыми доходами от валютных операций на основе разаработанной методики 94
3.1 Общая методика сценарного прогнозирования чистых доходов от валютных операций и хеджирования возможных убытков 94
3.2 Программные инструменты прогнозирования 107
3.3 Апробация разработанной методики на примере ОАО «Банк «Казанский» 119
Заключение 133
Список литературы 136
Приложения 146
- Факторы, влияющие на величину чистых доходов коммерческих банков от валютных операций
- Разработка методов прогнозирования отдельных видов чистых доходов от валютных операций
- Методы формирования интегрированного прогноза чистых доходов от валютных операций
- Общая методика сценарного прогнозирования чистых доходов от валютных операций и хеджирования возможных убытков
Введение к работе
Актуальность проблемы исследования. Глобальный характер современной экономики обуславливает то, что в последние пять лет как в России, так и в мире увеличивается спрос на услуги коммерческих банков, связанные с проведением валютных операций. Об этом свидетельствует высокая доля чистых доходов от указанных операций в общем объеме прибыли крупнейших мировых банков в 2005 - 2010гг.: Deutsche Bank, Barclays Bank, BNP Paribas, Credit Agricole, UBS и Banc of America, у которых в указанном периоде в отдельные годы величина данного показателя составляла 50 - 70%.
У ведущих отечественных банков (Сбербанк, ВТБ, Газпромбанк, ВТБ 24 и др.) в указанном периоде доля чистых доходов от валютных операций в общей прибыли также была достаточно высокой, более того, в период финансового кризиса 2008г. у многих из них данное отношение превысило 100%, т.е. чистые доходы от валютных операций стали единственным источником прибыли данных банков и также покрыли убытки от других видов банковских операций (кредитных, фондовых).
Перечисленные примеры демонстрируют значимость чистых доходов от валютных операций в процессе формирования банковской прибыли в современных условиях и важность задачи получения их прогнозов.
Проблемы прогнозирования в коммерческих банках рассматриваются во многих публикациях, вышедших в последние годы, но все они связаны с кредитованием и инвестициями в ценные бумаги, а для валютных операций их авторами предлагается использовать те же подходы, что и для операций в рублях, но с учетом коэффициентов, характеризующих курсовые колебания.
Данное обстоятельство обосновывает актуальность проблемы разработки методик и инструментария прогнозирования чистых доходов коммерческих банков от валютных операций, учитывающих особенности, основные факторы и различные сценарии их формирования.
Степень разработанности проблемы исследования. Методическую базу применения системно-аналитического подхода и эконометрического моделирования в экономическом прогнозировании составляют труды И.В. Бестужева-Лады, Д. Блума, Дж. Бойвина, Дж. Вулферса, Э. Гиселса, Г. Гроссмана, М. Гуадолини, И.Н. Дрогобыцкого, М.С. Красса, Б.В. Кузнецова, Ю.Н. Лапыгина, В.И. Малыхина, В.В. Полякова, С.Г. Светунькова, однако данными авторами указанные подходы рассматриваются на примере производственных и торговых предприятий.
Применение эконометрических методов и системно-аналитического подхода при прогнозировании работы банков, в виду их особой роли в экономике, имеет свою специфику, которая рассматривается в работах Дж. Айзенмана, Т. Бека, Ф. Боригнона, М. Гланца, Р. ДеЙонга, Н.Ю. Дроздова, Г. Импавидо, Ч. Каламориса, И. А. Киселевой, В.П. Конюховского, А.Е. Кулакова, Л. Радеки, К. Стироха, Г. Франка. В данных публикациях достаточно подробно исследованы методы прогнозирования финансовых результатов банковских операций, но все они рассматриваются на примере операций в рублях, а для валютных операций их авторами предлагается использовать аналогичные методы, но с учетом коэффициентов, характеризующих курсовые колебания.
В то же время колебания валютных курсов являются не единственным фактором, влияющим на доходы банков от валютных операций, которые также находятся в зависимости от ситуации на фондовых и товарных рынках, инфляции, монетарной политики властей и общего состояния банковской системы. Однако, несмотря на это, проблема прогнозирования финансовых результатов коммерческих банков от валютных операций на основе эконометрического моделирования и системно-аналитического подхода, учитывающего всю совокупность факторов, влияющих на процесс их формирования, в настоящее время недостаточно разработана и слабо освещена в экономической литературе.
Таким образом, существует необходимость разработки методов прогнозирования чистых доходов банков от валютных операций, основанных на эконометрическом моделировании, системно-аналитическом и сценарном подходах, которые бы позволяли руководству банка принимать обоснованные решения по предотвращению возможных убытков от валютных операций. Данная необходимость определила цель и задачи диссертационного исследования.
Целью исследования является разработка методов прогнозирования чистых доходов коммерческих банков от валютных операций и управления ими на основе системного анализа и эконометрического моделирования.
Для достижения указанной цели в работе поставлены и решены следующие задачи:
-
исследовать динамику чистых доходов от валютных операций у коммерческих банков международного, общероссийского и локального уровня в 2005 - 2010гг. для доказательства роста их значимости в процессе формирования общей банковской прибыли в условиях макроэкономической нестабильности;
-
выявить основные внешние и внутренние факторы, влияющие на величину чистых доходов банков от валютных операций, и выполнить их формализацию для построения эконометрических моделей формирования данной группы финансовых результатов;
-
провести анализ существующих методов прогнозирования чистых доходов от валютных операций с точки зрения степени учета в них выделенных ранее внешних и внутренних воздействующих факторов;
-
разработать методы прогнозирования чистых доходов от конверсионных, ссудно-депозитных и расчетно-кассовых операций в иностранной валюте и общего чистого дохода от валютных операций, базирующиеся на системном анализе и многофакторном эконометрическом моделировании;
-
провести апробацию разработанных методов и увязать их в единую методику для принятия отделами финансового планирования, казначейства и риск-менеджмента банка решений по хеджированию возможных убытков от валютных операций.
Объектом исследования является направление работы коммерческих банков, связанное с проведением валютных операций.
Предметом исследования являются методы прогнозирования чистых доходов от валютных операций.
Область исследования. Содержание диссертационного исследования соответствует специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки).
Теоретическая и методологическая основа исследования. Теоретическую основу исследования составили положения теории банковского дела и системного анализа. Методологическую базу образует инструментарий экономико-математического моделирования, линейной алгебры, экономического прогнозирования, теории управления активами, доходами и рисками коммерческих банков. Источниковая база исследования включает публикации в периодических изданиях, монографии и диссертации ведущих специалистов в указанных предметных областях. В процессе исследования применялись программные приложения, разработанные автором на языке объектно- ориентированного программирования Visual Basic.
Информационная база исследования. Расчеты по разработанным методам и их апробирование проводились на основе данных, источником которых послужила статистическая информация, размещенная на официальных сайтах Росстата, Банка России, Московской Межбанковской Валютной Биржи и Российской Торговой Системы, законодательные и нормативные документы министерств и ведомств РФ, публикуемые на официальных сайтах отчеты коммерческих банков.
Научная новизна исследования заключается в разработке общей методики отделов финансового планирования, казначейства и риск-менеджмента банка по эконометрическому и системно-аналитическому прогнозированию чистых доходов от валютных операций и хеджированию возможных убытков от них.
Новыми являются следующие научные положения работы:
-
-
обосновано повышение значимости проблемы управления чистыми доходами банков от валютных операций в условиях растущей нестабильности отечественной и мировой экономики;
-
определена совокупность факторов, воздействующих на величину
чистых доходов банков от валютных операций, и выполнена их формализация,
которая позволяет использовать методы многофакторного моделирования данной группы финансовых результатов;
-
-
оценены преимущества и недостатки существующих методов прогнозирования чистых доходов от валютных операций, доказано, что в них не учитывается ряд факторов, воздействующих на величину данной группы финансовых показателей, и обоснована необходимость разработки новых методов для их прогнозирования;
-
разработаны методы прогнозирования чистых доходов от валютных операций, базирующиеся на системном анализе факторов, сценарном подходе и эконометрическом моделировании, и позволяющие повысить точность получаемых прогнозов;
-
основанная на разработанных методах прогнозирования методика казначейства и риск-менеджмента банка по хеджированию возможных убытков от валютных операций структурирована, формализована и подготовлена для использования в качестве типового инструмента повышения эффективности работы коммерческих банков на валютном рынке.
Теоретическая и практическая значимость результатов исследования. Теоретическая значимость исследования заключается в адаптации эконометрических и системных методов прогнозирования к сфере формирования чистых доходов коммерческих банков от валютных операций. Практическая значимость исследования состоит в том, что разработанные методики способствуют развитию инструментария планирования и прогнозирования в банковской сфере, банковского финансового менеджмента.
Самостоятельное практическое значение имеют:
-
-
-
методы построения прогнозов чистых доходов коммерческого банка от конверсионных, ссудно-депозитных и расчетно-кассовых операций в иностранной валюте и общего чистого дохода от валютных операций на основе системного анализа, математического моделирования и сценарного подхода;
-
методика применения результатов сценарного прогнозирования
казначейством и риск-менеджерами коммерческого банка в процессе принятия
управленческих решений по хеджированию вероятных убытков от валютных операций.
Апробация и внедрение результатов исследования.
Полученные теоретические, методологические и практические результаты поэтапной разработки проблемы докладывались и обсуждались на: Международной научно-практической конференции «Молодая наука стран СНГ: вопросы теории и практики» (г. Волгоград, Региональный центр «Общественное содействие» 25 - 26 октября 2010г.); Международной научно-практической конференции «Экономика и управление: новые вызовы и перспективы» (г. Тольятти, Поволжский гос. ун-т сервиса, 25 - 26 октября 2010г.); Международной научно-практической конференции: "Экономика, наука, образование: проблемы и пути интеграции", посвященной 80-летнему юбилею ВЗФЭИ (г. Москва, Всероссийский заочный финансово-экономический институт, 26-27 октября 2010 г.); Международной научно-практической конференции «Экономика и управление: проблемы и перспективы развития» (г. Волгоград, Региональный центр «Общественное содействие» 15 - 16 ноября 2010г.), Международной научно-практической конференции «Современные проблемы народно-хозяйственного комплекса» (г. Москва, Центр экономических исследований, 20 - 22 мая 2011г.).
Материалы настоящей диссертации используются в практической
деятельности Управлений финансово-бюджетного планирования ОАО «Банк
«Казанский» и казанского филиала АКБ «ИнвестТоргБанк», в частности
используется методика сценарного прогнозирования чистых доходов от валютных
операций и хеджирования вероятных убытков от указанных операций. По
материалам исследования в работу данных банков внедрены программные модули
«Конверсия» и «Ссудно-депозитные операции в иностранной валюте»,
позволяющие предотвратить возможные негативные финансовые результаты от
проведения указанных операций. Используются описанные в исследовании
методы системно-структурного и сценарного прогнозирования чистых доходов
(расходов) банка от конверсионных, ссудно-депозитных и расчетно-кассовых
операций в иностранной валюте и общего чистого дохода от валютных операций. Выводы и основные положения диссертации, применяемые в работе ОАО «Банк «Казанский» и казанского филиала АКБ «ИнвестТоргБанк», способствуют обеспечению их финансовой устойчивости в процессе работы на валютном рынке.
Отдельные положения и результаты исследования используются кафедрой «Банки и банковские технологии» Заочного финансово-экономического института ФГОБУВПО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации» в учебном процессе при изучении дисциплины «Техника валютных операций».
Публикации. Основные положения работы нашли отражение в семи публикациях общим объемом 3,29 п.л. (весь объем авторский), в том числе пять статей авторским объемом 2,49 п.л. опубликованы в журналах, определенных ВАК Минобрнауки России.
Структура и объем диссертации. Цели и задачи исследования определили структуру диссертационной работы. Диссертация содержит введение, три главы, заключение, список литературы из 134 наименований и 13 приложений. Исследование изложено на 177 страницах, иллюстрировано 30 таблицами и 33 рисунками.
Факторы, влияющие на величину чистых доходов коммерческих банков от валютных операций
Чистые доходы коммерческих банков от валютных операций формируются под воздействием группы факторов, которые делятся на внешние и внутренние. Внешние факторы носят объективный характер и не зависят от самого банка. К ним относятся: ситуация на валютном, фондовом и товарно-сырьевом рынках; политика финансовых властей; общая экономическая ситуация в стране, уровень инфляции и безработицы [56, 74]. Факторы перечислены в той последовательности, в которой убывает степень их воздействия на финансовые результаты от валютных операций коммерческих банков [34]. Самое прямое и непосредственное воздействие на них оказывает ситуация на валютном рынке, который сегодня представляет собой достаточно развитую и в то же время тяжело прогнозируемую составляющую отечественной и мировой экономики. Данный вид рынка зародился значительно позже, чем остальные: если товарно-сырьевой рынок и рынок ссудных капиталов начали развиваться с момента зарождения в человеческом обществе развитых хозяйственных отношений, а рынок ценных бумаг - в 17 - 18вв., то история валютного рынка в его нынешнем виде началась только в 1976г. В процессе своего развития мировая валютная система претерпела значительную эволюцию, и свое современное устройство она получила в 1976г., когда по решению Ямайской конференции был введен режим «плавающих» курсов, и валюты всех стран превратились в такой же предмет обращения на рынке, как товары или ценные бумаги, и их курсы стали определяться в зависимости от величины спроса и предложения на них. Так же, как и ценные бумаги, валюта после отмены золотого стандарта стала объектом активных биржевых спекуляций, и все хозяйствующие субъекты, деятельность которых так или иначе связана с ней, оказались в ситуации, когда их работа в этой сфере постоянно связана с неопределенностью и риском, возможностью как получить хорошую прибыль, так и понести существенные убытки [21, 37, 97]. Сегодня курсы валют на мировых торговых площадках меняются ежедневно, а иногда их резкие скачки могут происходить и в течение одного рабочего дня. В Приложениях 1 и 2 представлена динамика курсов двух основных мировых валют - доллара США и евро - в период 2005 - 2010гг. [130].
Валютный рынок тесным образом взаимосвязан с двумя другими видами рынков - фондовым и товарно-сырьевым.
На фондовом рынке происходит аккумулирование и распределение капиталов через ценные бумаги. Сегодня этот рынок, также как и валютный, имеет глобальный характер, и ситуация на нем в значительной мере определяет спрос и предложение на основные мировые валюты (курс валюты той или иной страны начинает расти тогда, когда ценные бумаги ее эмитентов пользуются спросом у инвесторов). Состояние фондовых рынков отдельных стран характеризуется индикативными показателями, которые рассчитываются по различным методикам. В Приложениях 3 и 4 представлены динамики двух основных российских фондовых индексов -ММВБ и РТС [130, 133].
В период до кризиса 2008г. одной из основных черт мирового финансового рынка было то, что многие его инструменты шли в отрыве от тех материально-хозяйственных процессов, которые когда-то привели к их возникновению. В особенности это касается т.н. производных финансовых контрактов (деривативов) и договоров ипотечного кредитования частных лиц. Как отмечают специалисты, таким образом была предпринята попытка отказаться от известной еще со времен экономистов-классиков схемы общественного воспроизводства «деньги - товар - деньги» и заменить ее новой схемой, где деньги порождают новые деньги (или ценные бумаги порождают деньги). Однако начавшаяся в 2008г. рецессия показала, что первенствующее значение в экономике имеет все-таки сфера материального производства и обращения, которая оказывает огромное влияние, в том числе и на валютный рынок. Современная глобальная экономика построена по принципу международной специализации, и каждой стране (или группе стран) в ее архитектуре отведена своя роль производителя или поставщика того или иного вида сырья, товаров или услуг. России в этой системе на сегодняшний день отведена роль одного из крупнейших экспортеров минерального сырья - нефти, газа и цветных металлов. Соответственно, решающее значение для состояния валютного рынка в нашей стране имеют индикаторы цен на эти виды сырья на ведущих мировых товарно-сырьевых биржах. В Приложении 5 представлена динамика цены барреля нефти марки Light Sweet Crude на торгах Нью-Йоркской товарно-сырьевой биржи в 2005 -2010гг[131].
Процессы, протекающие на рынках всех видов, не являются сегодня стихийными и бесконтрольными. Хотя само слово «рынок» и подразумевает, что его функционирование должно подчиняться основным рыночным законам, как то свобода конкуренции и соответствие между предложением и спросом, тем не менее, в настоящее время значительная роль в нем отводится государству, которое воздействует на рынки не только за счет административных рычагов, но и как обычный покупатель или продавец вещественных или денежных ресурсов [85].
В странах с рыночной экономикой и двухуровневой банковской системой власти осуществляют прямое и опосредованное воздействие на финансовые рынки через центральные банки. Центральный Банк Российской Федерации так же, как и главные финансовые институты других стран, использует имеющиеся в его распоряжении денежные ресурсы, чтобы осуществлять полномасштабные скупки ценных бумаг или иностранной валюты, что увеличивает объем денежной массы в обращении и, соответственно, снижает курс национальной валюты. Если он начинает активно продавать их, то возникает противоположный эффект. К методам прямого, административного воздействия центральных банков на денежную массу относятся установление норм обязательного резервирования по депозитам и минимальной ставки по кредитам. Чем ниже оба эти показателя, тем выше предложение национальной денежной единицы в экономике, и тем ниже ее курс по отношению к иностранным валютам [95, 103]. В Приложении 6 представлена динамика ставки рефинансирования ЦБ РФ в 2005-2010гг.
Разработка методов прогнозирования отдельных видов чистых доходов от валютных операций
Таким образом, прогнозные значения чистых доходов коммерческого банка от валютных операций необходимы для работы его отдела финансового планирования, который включает их в общий финансовый план коммерческого банка на очередной год в качестве предполагаемого финансового результата от одного из ключевых направлений деятельности банка. Причем, как было показано в п. 1.1, в определенных условиях оно может быть для банка более прибыльным, чем все остальные.
Когда задача поставлена, для выбранного события или явления необходимо отобрать конкретную числовую характеристику, однозначно определяющую его состояние, т.к. только она может быть объектом математического моделирования. В настоящем случае объекты прогнозирования были изначально определены в качестве числовых показателей. Затем проводится качественный отбор факторов, влияющих на моделируемую величину. Он осуществляется на основе литературных данных, информации, взятой из СМИ и глобальной сети Интернет, мнений людей, являющихся специалистами в данной предметной области. Как уже говорилось ранее, системно-структурный метод прогнозирования основан на рассмотрении объекта прогнозирования и воздействующих на него факторов в качестве единой системы, преследующей определенную цель. В настоящем исследовании объектами изучения являются три системы формирования соответствующих видов чистых доходов от валютных операций. В качестве целей функционирования данных систем рассматриваются сами финансовые результаты проведения валютных операций. Чистый конверсионный доход является результатом вычитания из положительной реализованной курсовой разницы отрицательной реализованной курсовой разницы. Согласно действующей методологии бухгалтерского учета конверсионных операций доход банка от их проведения рассчитывается как разница между курсом сделки и официальным курсом ЦБ РФ на дату ее проведения. Поэтому банки стараются продавать иностранную валюту по цене выше и покупать по цене ниже официального курса ЦБ РФ. Однако осуществлять данную схему коммерческие банки могут только в условиях роста курса доллара или евро на валютной бирже. Если на бирже начинается падение валютных курсов, банки стремятся избавиться от обесценивающихся валютных активов и осуществляют конверсионные сделки на менее выгодных условиях. Что касается ситуации на валютном рынке, то она складывается под воздействием факторов, описанных в п. 1.2. Общий вид системы формирования чистого конверсионного дохода представлен на рисунке 15. Как видно из приведенной схемы, чистый конверсионный доход формируется под воздействием группы факторов, поэтому для его прогнозирования следует использовать эконометрический метод (см. п. 2.1).
В случае применения данного метода, при построении математической модели прогнозирования необходимо для выбранных факторов определить числовые характеристики для последующего включения в математическую модель.
Далее определяется теснота внутренней связи между отобранными факторами. Установить ее уровень позволяет показатель, известный как индекс корреляции, или коэффициент корреляции, который для двух некоторых показателей х и у вычисляется по формуле [75, с. 422]:
Значение коэффициента корреляции может изменяться в пределах от -1 до 1. Знак свидетельствует о характере связи между показателями (прямая либо обратная). Уровень связи определяется по шкале Чеддока. Чем ближе величина данного коэффициента по модулю к нулю, тем слабее связь. Начиная с 0,5 связь уже считается заметной, а начиная с 0,8 - тесной. Если коэффициент корреляции близок по модулю к 1, то значит, между показателями существует функциональная связь.
При построении математических моделей прогнозирования в них нельзя включать факторы, между которыми существует очень тесная корреляционная или тем более функциональная связь, иначе это приведет к искажению полученных результатов. Поэтому когда связь между факторами выявлена, некоторые из них необходимо исключить, так чтобы не осталось пар факторов с тесной корреляционной связью. А какие именно факторы следует исключить, зависит уже от того, как они воздействуют на исследуемый объект.
Для того чтобы дать ответ на этот вопрос, вычисляются парные коэффициенты корреляции между моделируемым показателем и каждым из отобранных факторов.
По результатам вычислений коэффициентов корреляции происходит окончательный отбор факторов для включения в математическую модель прогнозирования, так чтобы воздействие факторов на моделируемый показатель было максимальным и при этом сами факторы тесно не коррелировали между собой. Также необходимо убедиться в надежности полученных коэффициентов.
Методы формирования интегрированного прогноза чистых доходов от валютных операций
В отличие от чистых доходов от отдельных видов валютных операций, суммарный финансовый результат от их проведения не используется в работе какого-то отдельного структурного подразделения коммерческого банка. Данная информация предоставляется ее высшему руководству, у которого на ее основе должно сформироваться общее представление о прибыльности и дальнейшей целесообразности работы банка в сфере проведения валютных операций.
Судить о них позволяют следующие показатели, которые дает анализ информации о прогнозируемой величине общего чистого дохода от валютных операций: абсолютный и относительный прирост (снижение) общего чистого дохода от валютных операций; доля чистого дохода от валютных операций в общем объеме прибыли коммерческого банка; соотношение между различными видами чистых доходов от валютных операций в общем объеме финансовых результатов от их проведения, выявление наиболее и наименее прибыльных направлений работы банка с иностранной валютой; относительный показатель рентабельности проведения валютных операций в расчете на единицу валютных пассивов банка; относительный показатель рентабельности проведения валютных операций в расчете на единицу суммарных пассивов банка; На основе данных показателей в дальнейшем банковским руководством могут быть приняты конкретные управленческие решения, связанные с работой банка в сфере валютных операций: увеличение или уменьшение величины баланса банка, номинированной в иностранных валютах; - перераспределение валютных ресурсов банка между различными направлениями деятельности банка в рассматриваемой области (сосредоточивание большей их части в более ликвидной форме для проведения текущих конверсионных и расчетно-кассовых операций или менее ликвидной для средне- и долгосрочных вложений в иностранной валюте). Таким образом, необходимость прогнозирования общего чистого дохода от валютных операций полностью обоснована. Для достижения данной цели, так же как и в трех предыдущих случаях, предлагается использовать системный подход. Исходя из определения общего чистого дохода коммерческого банка от валютных операций, процесс его формирования можно представить как суммирование чистых доходов от отдельных операций (рисунок 19): В каждой из трех подсистем на представленной схеме, как было показано ранее на рисунках 15 - 17, действуют свои определяющие факторы, которые, соответственно, оказывают воздействие на агрегированный результат действия данных подсистем (рисунок 20): С учетом связей, представленных на данной схеме, возникает вопрос о возможности получить интегрированную математическую модель прогнозирования общего чистого дохода от валютных операций, выражающую связь данного показателя с факторами, воздействующими на каждый вид чистых доходов от валютных операций в отдельности. При построении данной математической модели, описывающей систему на рисунке 20, необходимо учитывать явление, известное как эффект неаддитивности, или синергетический эффект. Суть его заключается в том, что мера общего воздействия группы факторов на тот или иной объект не равна алгебраической сумме мер воздействия каждого из этих факторов в отдельности. Термин «синергия» переводится с греческого как «сотрудничество» или «самоорганизация». Основа исследований данного явления была положена в середине XX века немецким физиком Г. Хакеном и бельгийским физиком российского происхождения И. Пригожиным, которые исследовали его на примере природных процессов. Со временем синергетика превратилась в более широкую по охвату проблем междисциплинарную науку, инструментарий которой сегодня активно используется в естественнонаучном, техническом и социально-гуманитарном познании. Как было отмечено в п. 2.1, принцип самоорганизации в природных и общественных процессах в настоящее время является одним из фундаментальных в современной науке.
Роль и значение синергетических эффектов в современной экономике в последние десять лет активно изучаются российскими учеными. Наиболее интересные результаты исследований в данной области содержатся в работах Дроздова Н.Ю., Малыхина В.И., Кузнецова Б.Л. [40, 47, 55]. Указанными авторами приводится ряд важных в практическом отношении примеров срабатывания эффекта неаддитивности в хозяйственных и финансовых процессах, который при этом может быть положительным или отрицательным.
В таблице 14 представлен перечень типичных ситуаций в экономике, способных привести к позитивному или негативному синергетическомуэффекту. Приведенные в таблице примеры возникновения эффектов неаддитивности рассмотрены на примере производственных и торговых организаций, но при принятии некоторых допущений и упрощений коммерческий банк также можно рассматривать как многоресурсную фирму, и все рассмотренные примеры будут верны также и в случае моделирования его работы [39]. Деятельность отечественных банковских институтов в последние десять лет на практике продемонстрировала правильность теории возникновения синергетического эффекта в финансовых процессах.
Например, в Сбербанке России на протяжении длительного времени в отделениях по обслуживанию физических оказывались только услуги, связанные с приемом коммунальных платежей, открытием депозитов и обменом валюты. После того, как в них стали оказываться услуги, связанные с потребительским кредитованием, их показатели рентабельности оказались выше, чем сумма аналогичных показателей отделений розничного бизнеса и потребительского кредитования до объединения. Другой пример -сложившаяся практика расширения бизнеса отечественными банками. Опыт последних десяти лет показал, что если коммерческий банк, который ранее работал только с корпоративной клиентурой, принимает решение расширить поле своей деятельности и начать работать также и с физическими лицами, то выгоднее не создавать внутри него новое структурное подразделение, занимающееся розничным бизнесом, а присоединить к нему другой банк, специализирующийся на данном направлении работы. В последнем случае рентабельность нового объединенного банка оказывается выше, чем сумма аналогичных показателей двух отдельных коммерческих банков [39].
Общая методика сценарного прогнозирования чистых доходов от валютных операций и хеджирования возможных убытков
На основе выбранных подходов к прогнозированию каждого вида чистых доходов от валютных операций разработана общая методика их практической реализации с рассмотрением различных сценариев и принятием управленческих решений по хеджированию возможных чистых убытков от валютных операций (рисунок 24).
На данной схеме представлены этапы работы по прогнозированию, общие для чистых доходов от конверсионных, ссудно-депозитных и расчетно-кассовых операций в иностранной валюте и общего чистого дохода от валютных операций.
На первом этапе для проводится сбор информации о величине чистых доходов от валютных операций за п предшествующих лет не только по коммерческому банку, для которого составляется прогноз, но и еще по нескольким банкам, работающим на рынке этого же региона, имеющим близкие показатели финансового состояния (размер уставного капитала, суммарных чистых активов, количество открытых клиентских счетов). Данное сравнение необходимо для того, чтобы выявить общие закономерности и тенденции развития динамики рассматриваемой группы банковских доходов в зависимости от значений факторов, которые оказывают на них воздействие. Также проводится сбор показателей внешних факторов, которые предполагается включать в математическую модель.
Второй этап связан с построением математической модели прогнозирования: проводится корреляционный анализ, в процессе которого необходимо выявить, каким образом коррелируют с отобранными факторами величины чистых доходов от того или иного вида валютных операций отдельно по каждому из исследуемых банков, а также суммарное и усредненное по выбранной группе значение данного показателя. Далее осуществляется построение эконометрической модели в соответствии с одним из алгоритмов, описанных в п.2.2.
После проверки адекватности и точности полученной модели следует этап построения прогноза в соответствии с ней. Как уже отмечалось выше в п. 2.1, наиболее предпочтительным является получение не точечного прогноза, а рассмотрение «пучка» сценариев возможного развития событий: пессимистического, оптимистического или усредненного.
Основой для составления данных прогнозов является информация о прогнозируемых на очередной год значениях показателей внешних факторов, включенных в математическую модель прогнозирования. Поиск данной информации осуществляется в глобальной сети, статьях и публикациях специалистов и экспертов в области формирования соответствующих показателей, в расчет следует включать показатели, полученные на основе формализованных методов, чтобы информация о них была объективной и научно обоснованной.
Для построения оптимистического прогноза нужно произвести расчет с включением в модель максимальных значений внешних показателей, включенных в модель с положительными коэффициентами, и минимальных - в случае показателей с отрицательными коэффициентами.
Для получения пессимистического прогноза расчет ведется противоположным образом: для показателей с положительными коэффициентами берутся минимальные значения, для показателей с отрицательными коэффициентами — максимальные. Для получения усредненного прогноза в модель включаются соответственно усредненные значения всех внешних показателей. После получения всех вариантов прогнозов производится их анализ, в ходе которого необходимо выяснить, в каких случаях прогноз отрицательный, т.е. при каких условиях коммерческий банк может понести от рассматриваемого вида валютных операций чистый убыток. Если при всех трех вариантах банк получает чистый доход, то полученные прогнозы можно считать удовлетворительными, и рассчитанные величины включаются в финансовый план доходов и расходов коммерческого банка на очередной год. В том случае, если выявляется, что хотя бы при одном из сценариев развития событий возможен чистый убыток, то отдел финансового планирования доводит данную информацию до сведения банковского казначейства и управления рисков, которые должны совместно принять необходимые меры для устранения возможных негативных последствий развития наиболее пессимистического сценария. Так как все факторы, включаемые в математическую модель прогнозирования, носят объективный характер и отдельно взятый коммерческий банк не в состоянии на них воздействовать, то сгладить вероятные последствия потерь он может только за счет адаптации к сложившимся условиям. В теории управления рисками принято выделять следующие методы данной адаптации: В случае принятия риска коммерческий банк не предпринимает со своей стороны никаких мер для того, чтобы избежать возможных убытков и строит свой финансовый план с учетом их возникновения. Подобное развитие событий допустимо только в тех случаях, когда прогнозируемый объем потерь очень мал по сравнению с предполагаемыми чистыми доходами от других видов деятельности коммерческого банка. Однако в данном случае, применительно к валютным операциям, подобный поход невозможен, т.к. ранее в п. 1.1 было показано, что в современных условиях достаточно часто возникают ситуации, когда чистые доходы от валютных операций занимают очень большую долю в общем объеме прибыли банков и даже могут покрывать убытки от других видов операций.
Похожие диссертации на Методы прогнозирования чистых доходов коммерческих банков от валютных операций
-
-
-
-
