Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Модели и методы обоснования рациональной. стратегии коммерческого банка на финансовых рынках 10
1.1 Постановка и методы решения задачи управления портфелем ценных бумаг 10
1.1.1 Общая постановка и методы решения задачи управления портфелем ценных бумаг 10
1.1.2 Особенности финансового рынка, система показателей для управления портфелем ценных бумаг 12
1.1.3 Формальные модели управления портфелем ценных бумаг 17
1.1.4 Постановка и решение задачи управления портфелем ценных бумаг на финансовом рынке 24
1.2 Проблема выбора стратегии на рынке межбанковских кредитов и государственных ценных бумаг с учетом взаимосвязи этих сегментов финансового рынка 32
1.2.1 Постановка задачи управления процессами межбанковского кредитования 32
1.2.2 Разработка алгоритмов управления межбанковских кредитов 34
1.3 Мониторинг средневзвешенной доходности активов и цены пассивов коммерческого банка в условиях инфляции 36
1.3.1 Постановка задачи мониторинга 36
1.3.2 Алгоритмы мониторинга 39
1.4 Выводы 46
ГЛАВА 2. Модели и методы прогнозирования основных параметров финансовых рынков 47
2.1 Проблемы прогнозирования ставок межбанковского кредитного рынка 47
2.1.1 Постановка задачи прогнозирования ставок межбанковского кредита 47
2.1.2 Разработка алгоритмов расчета ставок МБК 49
2.1.3 Анализ результатов моделирования МБК 54
2.2 Проблемы прогнозирования курса ГКО 74
2.2.1 Постановка задачи прогнозирования курса ГКО 74
2.2.2 Алгоритм построения прогноза 76
2.2.3 Пример построения прогноза 80
2.3 Проблемы анализа тенденции изменения цен на рынке валютных фьючерсов 92
2.3.1 Постановка задачи 92
2.3.2. Описание модели 93
2.3.3 Анализ результатов моделирования 96
2.4 Выводы 99
ГЛАВА 3. Модели и методы управления финансовыми ресурсами в условиях кризиса неплатежей 100
3.1 Основные особенности российского экономического и финансового кризиса в период 1997- 1998 г.г. 100
3.1.1 Итоги экономического развития в1997г. 101
3.1.2 Финансовые результаты работы предприятий 102
3.1.3 Изменение экспорта/импорта 104
3.1.4 Продолжение роста неплатежей 106
3.1.5 Итоги экономического развития в 1998 г. 110
3.1.6 Девальвация национальной валюты 111
3.1.7 Развитие кризиса 112
3.1.8 Продолжение кризиса неплатежей 114
3.1.9 Ухудшение макроэкономических показателей 115
3.1.10 Состояние российских финансовых рынков летом 1998г. 117
3.2 Информационная технология снижения уровня взаимной задо.юкенности между предприятиями 120
3.2.1 Математическая постановка задачи поиска взаиморасчетов 128
3.2.2 Алгоритм решения 129
3.2.3 Эффективность взаморасчетов 130
3.2.4 Математическая постановка задачи оптимизации доходной и расходной части бюджета 136
3.2.5 Модель вытеснения бартера из операций купли-продажи 138
3.2.6 Математическая постановка задачи вытеснения бартера из операций купли-продажи 140
3.3 Информационная технология оптимальной развязки неплатежей между коммерческими банками на основе многостороннего клиринга 143
3.3.1 Математическая постановка задачи 146
3.3.2 Алгоритм решения 148
3.3.3 Вычислительный опыт 154
3.4 Выводы 155
ГЛАВА 4. Модели, методы и процедуры разработки рациональной стратегии коммерческого банка в области финансирования 156
4.1. Управление инвестиционной политикой банка при финансировании инвестиционных проектов на условиях долгосрочного кредита 156
4.1.1 Постановка задачи 156
4.1.2 Разработка алгоритма управления 158
4.2 Проблемы финансирования инвестиционного проекта на лизинговой основе 163
4.2.1 Постановка задачи 163
4.2.2 Разработка алгоритмов управления лизингом 166
4.3 Особенности согласования интересов банка и других партнеров при осуществлении инвестиционного проекта в рамках СП 169
4.4 Проблемы учета инфляции и неопределенности при формировании инвестиционной политикц банка 172
4.4.1 Постановка задачи учета инфляции 172
4.4.2 Разработка алгоритмов 173
4.4.3 Постановка задачи учета неопределенности 181
4.4.4 Разработка алгоритмов 184
4.5. Выводы 192
Заключение 193
Литература 195
Приложение 210
- Особенности финансового рынка, система показателей для управления портфелем ценных бумаг
- Постановка задачи управления процессами межбанковского кредитования
- Математическая постановка задачи оптимизации доходной и расходной части бюджета
- Особенности согласования интересов банка и других партнеров при осуществлении инвестиционного проекта в рамках СП
Введение к работе
Актуальность темы. Банковская система России находится на тереходном этапе, как и вся экономика страны. Совершенствуются методы /правления кредитными организациями, расширяется сфера услуг, которые эни представляют государству, предприятиям и физическим лицам. Качество управления кредитными организациями зависит от ряда факторов, среди которых обоснованная оценка стратегии и рисков финансовых вложений на рынке капитала занимают ведущее место. В условиях экономической нестабильности выработка эффективных решений по управлению ресурсами кредитной организации базируется на качестве прогноза, обоснованности тактики и стратегии, умения обнаружить новые перспективные направления деятельности и занять в них лидирующее положение. Все это требует глубокой комплексной проработки проблем анализа и прогноза финансовых рынков, обоснования рациональной инвестиционной политики при работе на финансовых рынках и при кредитовании реального сектора экономики.
Экономический и финансовый кризис, пик которого пришелся на 17 августа 1998г., обострил проблему неплатежей между субъектами экономической деятельности. Банковская система существенно утратила ликвидность, вал неплатежей между предприятиями усилился неплатежами между банками. В этих условиях проблема управления финансовыми ресурсами кредитных организаций приобрела особую актуальность.
Анализ известных отечественных и зарубежных разработок в данной области показал, что они не позволяют достаточно полно учесть переходной характер процессов, происходящих в экономике России, высокий уровень инфляции и риска.
Решение всего спектра вышеперечисленных задач представляет собой актуальную научную проблему, имеющую важное народно-хозяйственное значение.
Цель диссертации: разработка и обоснование научных основ, моделей, методов и алгоритмов решения задач управления финансовыми ресурсами кредитных организаций на основе прогнозирования основных параметров финансовых рынков и рационального выбора инвестиционной стратегии, а также создание информационной технологии снижения уровня неплатежей.
В соответствии с целью исследования поставлены следующие задачи:
1. сравнительный анализ известных постановок и методов решения задач управления портфелем ценных бумаг;
-
синтез моделей, методов и алгоритмов выбора рациональной стратегии н; рынке межбанковских кредитов и государственных ценных бумаг с учето» взаимосвязи этих сегментов финансового рынка;
-
построение моделей и алгоритмов мониторинга средневзвешенно] доходности активов и цены пассивов в условиях инфляции;
-
математическое моделирование процессов прогнозирования основны: параметров финансовых рынков:
ставок межбанковских кредитов;
котировок государственных ценных бумаг;
цен на валютные фьючерсы;
-
синтез моделей, методов и алгоритмов выбора рациональной стратеги участия банка в крупном инвестиционном проекте, учитывающи многообразие форм участия и механизмы распределения затрат результатов между партнерами;
-
создание формальных процедур учета общей и структурной инфляции пр выборе наиболее эффективного варианта инвестиционного проекта;
-
построение моделей и методов учета индивидуального отношения к риск каждого из инвесторов, принимающих совместное участие инвестиционном проекте.
-
исследование моделей и методов снижения взаимной задолженност субъектов экономической деятельности;
-
синтез моделей и методов многостороннего межбанковского клиринга учетом ограниченности финансовых ресурсов кредитных организаций.
Методологические и теоретические основы исследования: работ] зарубежных и отечественных ученых системотехников, экономистов, метод теории управления, системного анализа, исследования операций, экономию математического моделирования.
Научная повита работы: впервые предложен комплексный подход решению проблемы управления финансовыми ресурсами кредитнь организаций на основе прогнозирования основных параметров финансовь рынков и рационального выбора инвестиционной стратегии, а также создаї новая информационная технология снижения уровня неплатежей на ба банковской системы России.
1. Синтезированы экономико-математические модели управления портфеле ценных бумаг, учитывающие связь рынков межбанковских кредитов ценных бумаг, динамический характер изменения ставок межбанковско кредита и котировок ценных бумаг. Созданные модели и алгоритм
позволяют разрабатывать оптимальную стратегию привлечения и размещения ресурсов на финансовом рынке.
I. Создан инструментарий, позволяющий вести непрерывный мониторинг наиболее важного для управления кредитной организацией показателя -соотношения средневзвешенной доходности активов и цены пассивов в условиях инфляции, носящей переменный характер. Он позволяет учесть разнообразие временных и ценовых характеристик привлекаемых ресурсов, спрос на кредитные ресурсы и ожидаемые в перспективе ставки на рынке межбанковских кредитов.
5. Получены экономико-математические модели, позволяющие оценить ожидаемые в перспективе ставки межбанковских кредитов, котировки государственных ценных бумаг, цены на валютные фьючерсы. Особенность созданных моделей в том, что точность прогнозирования увязана в комплексе с точностью, требуемой для принятия управленческих решений.
-
Разработаны модели, методы и процедуры выбора наиболее приемлемого для кредитной организации варианта инвестиционного проекта, учитывающие, наряду с экономическими характеристиками проекта, все допустимые формы участия в проекте (кредит, лизинг, совместная деятельность), а также позволяющие учесть общую и структурную инфляцию.
-
Предложен подход, позволяющий учесть индивидуальную оценку риска каждым инвестором при осуществлении совместного проекта и выборе компромиссного варианта его осуществления. Такой подход позволяет обеспечить реализуемость проекта с учетом интересов всех партнеров.
-
Созданы модели методы, позволяющие уменьшать взаимную задолженность субъектов экономической деятельности в условиях острого дефицита оборотных средств предприятий и недостаточно высокой степени монетизации экономики.
-
Разработаны модели и методы многостороннего межбанковского клиринга, ускоряющие выполнение платежных операций при ограниченных финансовых ресурсах кредитных организаций.
Практическая ценность и внедрение результатов исследования:
модели, методы и процедуры управления инвестиционной политики кредитной организации, полученные в данной работе, практически применены Международным промышленным банком в период 1992-1999г. при решении задач:
обоснования рациональной стратегии управления портфелем ценных бумаг;
выбора наиболее эффективного варианта привлечения ресурсов и их размещения на связанных между собой сегментах финансового рынка;
(,
прогнозирования эффективности фуіікцноїшроиаиия кредитной' организации в условиях нестабильной экономики;
выбора наилучшего варианта проекта из числа конкурентоспособных;
определения условий предоставления долгосрочного кредита для осуществления сложного проекта;
подготовки договора лизинга, предусматривающего обеспечение основными производственными фондами субъекта хозяйствования заинтересованного в осуществлении проекта;
подготовки соглашения о создании совместного предприятия, с участиег*' кредитной организации в его уставном фонде, для реализации сложногс проекта;
обоснования условий льготного кредитования проекта и участия кредитно? организации в прибыли создаваемого предприятия;
создания информационной банковской технологии снижения уровш взаимной задолженности субъектов экономической деятельности і Республике Башкортостан;
создания информационной технологии многостороннего межбанковской клиринга при ограниченных финансовых ресурсах кредитных организаций.
Достоверность научных результатов и выводов подтверждаете) использованием научных методов исследования, современной математического аппарата и практикой применения при управлении крупныи кредитным учреждением, опытом применения информационной банковскоі технологии снижения уровня взаимной задолженности субъекта экономической деятельности в Республике Башкортостан в период 1997 1999г. г.
Структура и объем работы диссертация состоит из введения, четыре; глав и заключения. Основное содержание диссертации изложено на 20' страницах печатного текста. Список использованной литературы составляе 191 наименований. Приложение содержит инструкции пользователя і документацию к разработанным в диссертации информационным технология) снижения уровня взаимной задолженности субъектов экономическо деятельности, реализации многостороннего межбанковского клиринга пр ограниченных финансовых ресурсах кредитных организаций, а такж материалы, подтверждающие внедрение результатов диссертации.
Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались н Осуждались на четырех общероссийских конференциях («Экономика России и шровой опыт», Москва, 1992, 1993, 1994г.г.; «Финансово-промышленные руппы и банковский капитал», Москва, 1996г.) и на международных онференциях "Интеграция банковского и промышленного капитала" (Москва, 4-16 ноября 1994г., «Российские информационные ресурсы и российский ыиок» СРВ, Хошимин, 8-9 июня 1998г., «Глобальная информационная сеть по 'ритоку инвестиций и технологий», Австрия, Века, (UNIDO), 13-15 октября 998г.).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 3 монографии и 32 татей общим объемом 43,0 п.л.
Особенности финансового рынка, система показателей для управления портфелем ценных бумаг
Пусть в период [tl,t2] на фондовом рынке имеет обращение хотя бы один вид ЦБ. Тогда непосредственно перед инвестором или институтом, которому он доверяет свои полномочия (в качестве последнего могут выступать всякого рода инвестиционные фонды, банки, трастовые компании, брокерские конторы и т.п.), встает задача управления пакетом или портфелем ЦБ, суть которой состоит в определении моментов времени, в которые нужно решить, какие виды ЦБ и в каком количестве покупать и/или продавать (гасить), чтобы достичь поставленной цели. В качестве такой цели может выступать, например, максимальное увеличение свободных денежных средств к моменту Т, получение определенного периодического дохода на как можно большем интервале времени, получение нескольких фиксированных выплат в заранее определенные моменты времени и т.п. [4,12,13,25].
Решение этой задачи резко усложняется из-за наличия риска, который, как правило, присутствует при совершении операций с ЦБ. Риски принято делить на систематические и несистематические, хотя это деление достаточно условно. И хотя и те и другие проявляются в недетерминированности цен Cl(t), C2(t) и дивидендов D(tl,t2) в момент заключения сделки, их природа различна. Систематические риски - следствие общеэкономической нестабильности (инфляция, политические события и (т.п.), однонаправленно влияют на все ЦБ, и поэтому не могут быть устранены диверсификацией портфеля. Несистематические риски (отраслевые, деловые, специфические для отдельных эмитентов) минимизируются диверсификацией. Существуют и способы страхования от рисков.
Плата за риск может выражается в готовности инвестора потерять некоторый (оговоренный заранее) процент от фиксированной суммы или отложить получение дохода на какое-то время и т.п. [15,16,17,18]. В настоящее время задача управления портфелем ЦБ, как правило, решается в тесном взаимодействии аналитических и брокерских служб, которые при принятии решений опираются на финансовый анализ эмитентов, а также в значительной мере на свой опыт и интуицию.
Финансовый анализ использует в основном два во многом противоположные друг другу подхода, а именно: фундаментальный анализ и технический анализ. Фундаментальный анализ основан на представлении о том, что поведение курса ЦБ является следствием, отражением состояния дел на предприятии -эмитенте, а также, возможно, состояния экономики в целом или отрасли, в которой действует данное предприятие. Основным источником информации при таком подходе служат основные бухгалтерские отчетные формы: баланс предприятия, отчет о прибылях - убытках, о движении денежных средств. Основная идея состоит в вычислении некоторых коэффициентов, характеризующих ликвидность, рентабельность, платежеспособность и финансовую устойчивость предприятия [23,45,46]. Стандартные показатели ликвидности, такие как: - коэффициент абсолютной ликвидности К1, равный отношению суммы денежных средств и стоимости ликвидных ЦБ к краткосрочной кредиторской задолженности; - коэффициент ликвидности баланса К2, расчет которого отличается от К1 введением в числитель дебиторской задолженности; - коэффициент покрытия баланса КЗ, где в числитель вводится еще и сумма материальных оборотных средств характеризуют способность предприятия в срок оплатить предъявленные ей счета за счет активов с разной степенью ликвидности, возможности быстро превратить их в денежные средства. Различные коэффициенты оборачиваемости, такие как коэффициент оборачиваемости активов, по расчетам, по материальным запасам тоже влияют на платежеспособность предприятия. Важна и структура капитала, и коэффициенты рентабельности такие как прибыль на единицу реализации, фондоотдача активов. Коэффициент отдачи акционерного капитала считается наиболее важным показателем рентабельности с точки зрения держателя акций [44]. Благополучные значения этих показателей различны в разных отраслях. Хотя некоторые эксперты [162,177,178] дают ориентиры, например, Финансовая устойчивость предприятия измеряется коэффициентом автономии К4, вычисляемый как доля собственных средств в общем итоге баланса. Принято считать положение нормальным, если К4 0,5, или, что то же самое, заемные средства не превышают собственных (описанные выше показатели неприменимы к финансовым учреждениям (банки, страховые компании и т.д.); для них принято использовать другие нормативы). Основная идея фундаментального анализа состоит в том, что степени риска (надежность) вложений в ЦБ разных предприятий близки друг к другу, если близки их показатели платежеспособности, рентабельности и финансовой устойчивости. Основным положением технического анализа является утверждение, что вся информация, которая может быть полезной для принятия решений на рынке, содержится в самой истории рынка, в движении курсов ценных бумаг. Главным инструментом технического анализа является визуализация последовательности цен в виде графиков и рассмотрение особенностей этих графиков как средства предсказания цен в будущем.
Постановка задачи управления процессами межбанковского кредитования
Соотношение между доходностью активов и ценой пассивов коммерческого банка является важнейшим показателем, отражающим эффективность его функционирования. Данный раздел посвящен вопросам определения данных параметров в условиях инфляции.
Сложность сопоставления доходности активов и цены пассивов обусловлена, на наш взгляд, следующими факторами: - структура активов и пассивов представлена ссудами различной длительности; - при равных сроках размещения и привлечения схемы выполнения обязательств могут не совпадать (например, схемой возврата предполагается ежемесячное отчисление процентов и уплаты полной суммы долга в конце срока действия договора кредитования, или предусматривается одновременный возврат всей суммы долга и процентов); - необходимость корректного сопоставления разновременных значений доходности активов (как и цены пассивов) требуют определения реальных значений интересующих нас параметров, очищенных от инфляции; - различные виды активов отличаются по степени риска, объективная оценка которого достаточно проблематична; - прогнозные значения доходности активов и цены пассивов зависят от ожидаемых в перспективе темпов инфляции и, когда речь идет о валютных активах и пассивах, об ожидаемых темпах роста курса СКВ. Обычно, для оценки средневзвешенной доходности активов используют формулу [5,21,24,92]: Например, если речь идет об активах в форме кредита, то годовая эффективная ставка равна соответствующей годовой процентной ставке, деленной на 100. Следует обратить внимание на экономический смысл формулы (1). Произведение К І г,, определяет величину дохода, полученного от размещения средств в размере равном КІ , при условии, что данные средства будут постоянно в течении года реинвестироваться с одной и той же ставкой размещения г,- . При принятии такого весьма важного допущения можно использовать формулу (1) в случае, когда портфель активов состоит из кредитов, размещенных на разные сроки. Возможная погрешность будет зависеть от несовпадения срока возврата вложенных средств с моментом окончания условного года. В условиях инфляции, носящей переменный в течении года характер, допущение о постоянстве ставки реинвестирования каждого из выданных кредитов является достаточно важным. При снижении темпов инфляции уменьшается ставка рефинансирования, устанавливаемая Банком России. Соответственно, изменения претерпевают ставки на рынках межбанковских кредитов. В этих условиях сравнить между собой средневзвешенную доходность активов, рассчитанную по формуле (1), для разных моментов времени (допустим, отстоящих друг от друга на месяц, когда изменение ставок будет существенным) будет проблематично, хотя говорить об уменьшении реальной доходности вряд ли есть основания. Нам представляется, что в условиях достаточно высокой и переменной инфляции, для сравнительного анализа динамики средневзвешенной доходности активов необходимо оперировать с реальной оценкой. 1.3.2 Алгоритмы мониторинга Обратимся к исходной задаче - оценить средневзвешенную доходность активов. Допустим, что мы располагаем двумя размещенными на разный период кредитами; первый, в размере J0, размещен на срок Тг (месяцев) под г/ - ставку годовых (в ее эффективном определении); второй, в размере К2 , размещен на срок Т2 Ті, под г2 - ставку годовых (также имеется в виду ее эффективное значение). Обозначим rrfTi) - величину процента, деленную на 100, которая соответствует приращению суммы, размещенной в первый кредит к концу срока размещения 7/. Естественно, что (/І(2Ї) + І) -1 = /І, в предположении, что частное от деления 12/Ті - целое число. Аналогичный смысл придадим величине г2(Т2), увязав ее с условиями предоставления второго кредита. Тогда доход, полученный к моменту Ті от первого актива, составит К, rj(Tj), доход, полученный к моменту Т2 от второго актива, составит к2 г2 (Т2) Полученные значения не могут быть подставлены в формулу типа (1), т. к. речь идет о разновременных эффектах. Доходность второго актива может суммироваться с доходностью первого только при равной их длительности размещения. Это условие выполнялось при использовании формулы (1) на основе принятия отмеченного выше допущения, т. е. средства предполагалось возвратить в один и тот же момент - год спустя после их первоначального размещения.
Математическая постановка задачи оптимизации доходной и расходной части бюджета
Основная задача состоит в краткосрочном прогнозе (1 - 3 дня) изменения цен на рынке фьючерсных контрактов. При этом для прогнозирования изменения цен могут быть использованы принципиально различные математические модели: модель линейного регрессионного анализа и модель дискриминантного анализа. Принципиальное различие этих двух моделей состоит в том, что первая из них дает на выходе прогнозируемое значение цены фьючерсного контракта, а вторая - только тенденцию изменения цены, то есть ожидается ли рост цены или ее падение без указания на величину изменения цены. Ясно, что прогноз по второй модели менее информативен, чем по первой, но с другой стороны у второй модели есть и свое преимущество: методы дискриминантного анализа позволяют чаще правильно угадывать тенденцию изменения цены на фьючерсные контракты.
Данная работа посвящена применению методов дискриминантного анализа для прогнозирования тенденции изменения цен на рынке фьючерсных
Дискриминантами (разделяющий) анализ применяется для классификации множества наблюдений на несколько классов, каждый из которых характеризуется своими значениями некоторых характеристик (признаков). Удачный выбор этих признаков и определяет точность классификации. В нашем случае таких классов два: наблюдение или ситуация на финансовых рынках относится к первому классу (W+), если ожидается рост цены по данному типу фьючерсных контрактов, и соответственно, ситуация относится ко второму классу (W-), если ожидается падение цены по данному типу фьючерсных контрактов.
В линейной дискриминантной модели разбиение на классы осуществляется на основании значений линейной функции: где (XI, Х2,..., Хп) - вектор наблюдений, характеризующий ситуацию на финансовых рынках, а набор чисел (al, а2, ..., an, С) , задающий параметры алгоритма классификации определяется по обучающей выборке. Вектор наблюдений (XI, Х2, ..., Хп) относят к первому классу W+, если Z 0, и соответственно, (XI, Х2, ..., Хп) относят ко второму классу W-, если Z 0. При Z=0 ситуация неопределенная. Точность классификации можно оценить по количеству ошибок при классификации наблюдений из обучающей или контрольной выборок. Основная проблема, возникающая при использовании как модели дискриминантного анализа, так и модели регрессионного анализа состоит в правильном выборе признаков (XI, Х2, ..., Хп) , описывающих ситуацию на финансовых рынках. Цена валютного фьючерсного контракта - это грубо говоря прогнозируемая цена курса доллара, поэтому возникает естественное желание в качестве признаков для прогнозирования использовать изменение курса доллара за несколько предыдущих дней. Однако предварительный анализ показал, что использование только изменения курса доллара для прогноза изменения цен по фьючерсным контрактам дает значительно худшие результаты, чем использование в качестве признаков (XI, Х2, ..., Хп) изменения цен по самим фьючерсным контрактам различного типа за предыдущие два дня. В качестве исходной информации для обучения алгоритма классификации была использована информация о результатах торгов по фьючерсным контрактам на МТБ за период 7.07.94 - 16.06.95 опубликованная в издании "Денежный рынок" (данные по итогам торгов на РТСБ не использовались). Прогноз тенденции изменения цены осуществлялся на один день. Для удобства использования информации по результатам торгов на различные месяцы будем называть одномесячными фьючерсами фьючерсные контракты, срок реализации которых на данный день является ближайшим (так, например, на 12.04.95 к одномесячным фьючерсным контрактам относятся контракты со сроком реализации 15.04.95 , а на 18.04.95 к одномесячным фьючерсным контрактам относятся контракты со сроком реализации 15.05.95). Аналогично вводится понятие двух - семи месячных фьючерсных контрактов. Таким образом, информация об изменении цен на фьючерсные контракты разбивается на семь групп в зависимости от типа фьючерсного контракта (одномесячные-семимесячные фьючерсные контракты). Введем следующие обозначения: Ф(к) - изменение цены фьючерсного контракта к-го типа (к=1, ..., 7) на данный день (сегодня); Ф1(к) - изменение цены фьючерсного контракта к-го типа в предыдущий день (вчера); Ф2(к) - изменение цены фьючерсного контракта к-го типа за два дня до торгов (позавчера); РФ(к) - прогнозируемая тенденция изменения цены фьючерсного контракта к-го типа на следующие торги (на завтра). Для определения значения искомой величины РФ(к) используются следующие параметры: Ф(к), Ф(к-1), ...,Ф(1), Ф1(1), Ф1(2), ..., Ф1(7), Ф2(1), Ф2(2), ..., Ф2(7) (из указанного ряда параметров используются первые 15 параметров). Такой порядок использования параметров связан с тем, прогноз изменения цены по фьючерсным контрактам к-го типа представляет интерес в тот момент, когда идут торги по контрактам этого типа, и к этому моменту известны результаты торгов на данный день по контрактам предыдущих типов (с более коротким сроком реализации).
Особенности согласования интересов банка и других партнеров при осуществлении инвестиционного проекта в рамках СП
Рост напряженности в области финансов проявляется в росте кредиторской задолженности. Платежеспособность предприятий промышленности, сельского хозяйства, строительства, транспорта существенно ухудшилась. Суммарная кредиторская задолженность (включая задолженность по кредитам банков и займам) по предприятиям и организациям промышленности, строительства, сельского хозяйства и транспорта достигла на 1 декабря 1997 г. астрономической суммы — 1449 трлн руб. (это более половины годового ВВП, или более двух годовых консолидированных бюджетов), увеличившись за 11 месяцев 1997 г. на 384,0 трлн руб.
Просроченная задолженность поставщикам увеличилась на 96,4 трлн руб. Это говорит о критическом состоянии внутрихозяйственного оборота материально-финансовых ресурсов — отгрузка продукции, оказание услуг и получение средств за реализованную продукцию и услуги. Цепочка "товар-деньги-товар" остается разорванной.
По данным Госналогслужбы, несмотря на принимаемые меры, за 1997 г. число крупных неплательщиков налогов увеличилось в 3,4 раза с 1165 до 3948, а долги предприятий по налогам увеличились за 1997 г. в 2,5 раза и достигли 181 трлн. руб. (с учетом штрафов и пеней 555 трлн. руб.). По заключению специалистов Госналогслужбы, ужесточение мер принудительного взыскания неэффективно. В бесспорном порядке, через инкассо, удается списывать примерно 5% выставленных к списанию сумм. Вряд ли улучшит положение дел с налогами в 1998 г. решение Конституционного суда об изменении очередности уплаты платежей — сначала налоги в бюджет и платежи во внебюджетные фонды, потом заработная плата. Поскольку от подобных решений финансовые ресурсы не увеличиваются, то дилемма между долгами по налогам или по заработной плате одинаково скверная. Предприятия должны казне, казна — предприятиям. Просроченная дебиторская задолженность государственных заказчиков за поставленную продукцию за 11 месяцев осталась без изменения и составила на 1 декабря 1997 г. 11,4 трлн. руб. Однако эта цифра представляется заниженной, - по другим сведениям на начало 1998 г. долг бюджета предприятиям ВПК составил 18,3 трлн руб., увеличившись за год на 3,2 трлн руб.
Попутно следует заметить, что рост задолженности в бюджеты всех уровней и в государственные внебюджетные фонды (в совокупности почти на 17 млрд. долл.) несопоставим с размерами кредита МВФ (700 млн. долл. в квартал), а проблемы, связанные с финансовым положением предприятий, по своим масштабам превосходят осложнения от непредсказуемого поведения нерезидентов на фондовом рынке.
Суммарная задолженность по заработной плате из-за отсутствия собственных средств и прямого финансирования из бюджетов всех уровней в целом по народному хозяйству на начало декабря 1997 г. достигла 55,6 трлн руб. (просроченная задолженность возросла на 19,1% и составила 41,1 трлн руб.). В декабре 1997 г. в результате принятых мер со стороны Президента и правительства (только наличных денег было "впрыснуто" более 30 трлн руб.) суммарная задолженность по заработной плате сократилась на 6,5 трлн руб., в том числе в отраслях социальной сферы на 4,5 трлн руб.
В 1997 г., по выражению Госкомстата, происходило "старение неплатежей". Однако увеличение на 209 трлн руб., или на 55,3%, просроченной (свыше 3-х месяцев) кредиторской задолженности свидетельствует об исчерпании финансовых резервов и росте безнадежных долгов.
В 1998 г. положение с платежеспособностью предприятий и организаций обострилось в связи с постановлением об отмене с 1 января различных взаимозачетов. Опасность финансовой катастрофы для большинства предприятий и организаций всех отраслей народного хозяйства, грозящая их остановкой, стала реальной. Появились первые примеры. В январе 1998 г. остановился КамАЗ, которому поставщики отказались отгружать комплектующие изделия из-за их неоплаты, а в феврале из-за неоплаченной электроэнергии были обесточены Челябинский тракторный и Западносибирский металлургический заводы.
Сведения о неплатежах будут не полными, если, следуя Госкомстату, ограничиться данными о кредиторской и дебиторской задолженности по предприятиям и организациям лишь четырех отраслей народного хозяйства — промышленности, сельского хозяйства, строительства и транспорта. Весьма важным представляется вопрос о кредиторской и дебиторской задолженности коммерческих банков. В течение 1996-1997г.г. более чем у 800 банков отозваны лицензии, однако вопрос о том, как повлияло банкротство банков на финансовые результаты деятельности связанных с ними предприятий и организаций не исследовался.
Если производство практически не растет, прирост денежной массы обгоняет официальные показатели инфляции, а взаимные неплатежи все время увеличиваются, то отсюда следует, что финансовые ресурсы в нарастающих объемах отвлекаются из реального сектора на обслуживание валютного и фондового рынков, рынка недвижимости и других.
При разработке мероприятий по сокращению неплатежей (во исполнение принятой 27.01.98г. Президентом РФ программы "Двенадцать дел Правительства России на 1998 г.") все дело свелось лишь к снижению размера кредиторской задолженности бюджетных организаций и погашению задолженности государства перед военно-промышленным комплексом. Однако речь должна была идти о сокращении взаимных неплатежей, дебиторской и кредиторской задолженности не только у бюджетных организаций, а вообще в народном хозяйстве, во всех его отраслях. Это не было сделано, и проблемы снижения кредиторской задолженности бюджетных организаций, создания устойчивости налогооблагаемой базы и увеличения сбора налогов, бесперебойного финансирования бюджетных расходов, своевременной выплаты заработной платы во всех сферах народного хозяйства, пенсий и пособий решить в 1998г. так и не удалось. Естественно, что при вконец расстроенной системе платежей и расчетов в народном хозяйстве нечего всерьез и думать об оживлении сферы материального производства.
