Введение к работе
Актуальность темы. Формирование кредитно-депозитного портфеля и управление активами являются важными задачами как для отдельного банка, так и для всего банковского сектора экономики. Для их' решения исследуются соответствующие зависимости, функции, оцениваются параметры модели банка, прогнозируются доходности по ценным бумагам.
Методы прогнозирования в применении к рынку ценных бумаг рассматривались в ряде работ. К изучению этой проблемы существуют различные подходы. Так в решении задач прогнозирования, инвестиционного анализа нашли широкое применение исследования по временным рядам, экспертные оценки.
Изучение зависимости процентных ставок от макроэкономических показателей также имеет большое теоретическое и практическое значение. Необходимость этих исследований возникает во многих задачах экономической теории, в финансовом менеджменте, при инвестиционном анализе. Изучение и моделирование различных явлений, протекающих в банковской системе, и, в особенности, процесса формирования кредитно-депозитных портфелей банков и спроса на деньги с их стороны является очень важной задачей как для государства, так и для частных инвесторов.
В данной работе представлены методы прогнозирования в применении прежде всего к задачам в области экономики и управления. В первой главе представлена модель банка и на ее основе решается задача формирования кредитно-депозитного портфеля. Во второй главе с помощью методов статистического анализа многомерных временных рядов решается задача прогнозирования параметров модели кредитно-депозитной политики банка. В третьей главе рассматривается задача управления временно свободными активами банка. Применительно к этой задаче предлагается специальный метод экспертного прогнозирования.
Цель работы: разработка комплекса моделей, алгоритмов и программ для поддержки принятия решений в области среднесрочных и краткосрочных инвестиций.
Научная новизна. Потребности практики и возможности, предоставляемые сегодня программными средствами и средствами вычислительной техники, дали мощный импульс развитию новых информационных технологий.
Одним из важных направлений новых информационных технологий является создание систем поддержки принятия решений. Именно на это направлена представленная работа - на разработку комплекса математических моделей, алгоритмов и программ как основы для системы поддержки принятия решений в области среднесрочных и краткосрочных инвестиций кредитно-депозитного учреждения (банка).
Одной из отличительных черт выполненного исследования является взаимоувязанность моделей, предлагаемых для использования при формировании портфеля среднесрочных и краткосрочных инвестиций. В тоже время каждая из рассмотренных моделей представляет самостоятельный интерес, ибо может быть применена для решения конкретных задач, возникающих в практической деятельности кредитного учреждения.
Научная новизна полученных результатов заключается в следующем.
-
Вопрос о среднесрочных инвестициях в настоящей работе рассматривается с позиций формирования банком общей политики по привлечению и размещению денежных средств для выбранного горизонта среднесрочного планирования. Для ч динамической модели процесса движения денежных средств рассматривается задача поиска допустимого решения в диалоговом режиме. Решение этой задачи осуществляется с помощью численных методов. Ее основное назначение - дать пользователю информацию в визуальной и количественной формах о влиянии выбранных значений управляющих переменных на итоговые результаты деятельности банка, а также определение "чувствительности" итоговых результатов к возможным изменениям значений параметров финансового рынка.
-
Вопросы прогнозирования и оценки параметров модели банка на основе накопленной статистики объективных данных рассмотрены в отдельной главе диссертации. Здесь можно выделить следующие результаты.
2.1. Предложен метод оценки коэффициентов линейной
множественной регрессии с помощью обобщенных обратных матриц
Мура-Пенроуза. Доказана теорема об эффективности такого рода оценок в
классе несмещенных оценок.
2.2. Сформулированы основные определения и доказана теорема о
прогнозировании в условиях сравнительно медленно меняющихся
параметров системы, в которой обосновывается целесообразность на
коротком интервале времени рассматривать регрессию с
гетероскедастичностью и корреляцией ошибок во времени, а при
рассмотрении продолжительных отрезков времени учитывать еще и
устаревание информации. В результате выполненных исследований были
получены модели прогноза процентных ставок в краткосрочном и
среднесрочном периодах.
3. Одним из действенных методов прогнозирования является метод
прямых экспертных оценок.
3.1. Автором разработан оригинальный метод краткосрочного прогнозирования доходностей ценных бумаг на основе опроса экспертов. Для устранения эффекта гетероскедастичности полученных экспериментальных данных были построены эффективные функции-мультипликаторы. Показано, что после устранения гетероскедастичности систематические (общие для всех экспертов) и случайные ошибки в
прогнозах каждого из экспертов могут быть разделены. Получены несмещенные оценки для каждого вида ошибок. Это позволило найти оценки числа экспертов, минимально необходимого для "подавления" случайных ошибок, то есть для максимально возможного повышения точности прогноза.
3.2. Рассмотрена задача краткосрочного размещения временно свободных средств по возможным финансовым операциям. В отличие от традиционно применяемых различных методов, основанных на фиксировании доверительной вероятности, предлагается использовать критерий минимаксного риска Сэвиджа. Показана обоснованность предлагаемого подхода в случае, когда для рассматриваемых финансовых операций известен прогноз лишь крайних (максимальных и минимальных) значений их доходностей. Проведенные численные расчеты показали высокую эффективность используемого алгоритма решения данной задачи.
Практическая ценность. Работа носит как теоретический, так и прикладной характер. Полученные в ней результаты могут быть использованы в задачах инвестиционного анализа, финансового менеджмента.
Апробация работы. Результаты диссертации докладывались на Всероссийской экономической научно-практической конференции в Екатеринбурге (1997), на Ш Международном симпозиуме по экоинформатике в Москве (1998), на семинаре в Высшей школе экономики (ВШЭ) (1999), на Президиуме Российской экономической академии (РЭА) (1999) и представлены на Международной конференции "Application of Physics in Financial Analysis" в Дублине (Ирландия, 1999).
Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в работах автора [1-6].
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, четырех приложений и списка литературы, содержит 102 страницы печатного текста, 11 иллюстраций и 7 таблиц. Список литературы включает 95 наименований.