Имитационная модель банка - основа аналитической системы

В статье "Управление банком: гарантированный подход" ("Банковские технологии", №4/1997, с.28) был предложен подход к решению задачи обеспечения заданного уровня устойчивости банка. Для его реализации необходима разработка специализированной системы анализа финансового состояния банка. Учитывая комплекс задач, стоящих перед банковскими аналитиками, эта система должна обеспечивать:

расчет показателей текущего и будущих финансовых состояний банка;
прогноз состояния отдельных финансовых сделок и баланса банка в целом;
оценку привлекательности отдельных финансовых сделок;
синтез (формирование) управленческих решений;
оценку эффективности принятого управленческого решения;
оценку полноты и неизбыточности наборов показателей финансового состояния банка.

Выполнение любой из перечисленных функций требует моделирования финансовой деятельности банка.

Моделирование финансовой деятельности банка

Публикации на тему моделирования финансовой деятельности банка все чаще появляются на страницах периодической печати, неоднократно она поднималась и на страницах журнала "Банковские технологии" (см. №№6/1996, 8/1996 и 1/1997). Однако возрастающая актуальность данной проблемы при отсутствии законченного комплексного решения, а также непонимании многими банкирами необходимости создания модели банка заставляют снова и снова возвращаться к данной теме.

Моделирование финансовой деятельности банка - чрезвычайно сложная задача, поскольку банк представляет собой систему, в которой одновременно протекают детерминированные и случайные процессы, связанные между собой очень сложным образом. Существенную роль в деятельности банка играют и субъективные управленческие решения. Кроме того, в процессе функционирования банк взаимодействует с не поддающимися моделированию финансовыми рынками. Все это указывает на предельную сложность (а то и невозможность) разработки практически применимой аналитической модели финансовой деятельности банка. В таких случаях обычно используют имитационные модели. Моделируя протекание вполне конкретных банковских процессов, их взаимодействие между собой, с учетом влияния факторов внешней среды, можно с достаточно высокой точностью предсказывать будущие состояния банка и использовать эти результаты для анализа его финансового положения.

Успех моделирования в первую очередь зависит от правильного выбора базового объекта, в качестве которого в задачах операционного учета используется, как правило, лицевой счет с его атрибутами: остаток, обороты (иногда доходность и срок). Такой базовый объект позволяет описывать банковские процессы в статике, что вполне достаточно для учета. Однако моделировать динамику банковских процессов, используя лицевые счета, крайне затруднительно из-за сложных взаимосвязей между лицевыми счетами (особенно в случаях отражения результатов выполнения различных сделок на одном лицевом счете). Для моделирования банковских процессов в динамике целесообразно использование базового объекта "сделка" со следующими атрибутами: сумма, срок, доходность, риск, ликвидность. И поскольку под сделкой здесь понимается процесс предоставления банковской услуги клиенту, то и все атрибуты сделки представляются параметрами, изменяющимися во времени. При осуществлении разделения банковских процессов на сделки важно, чтобы число связей каждой такой сделки с остальными было минимальным. Это позволит рассматривать банк в виде системы, в которой параллельно протекает множество слабо связанных (практически независимых) процессов (сделок), и моделировать состояние банка путем моделирования состояний отдельных финансовых сделок.

Несмотря на то что моделирование состояния отдельной финансовой сделки задача сама по себе достаточно сложная, осуществить ее значительно проще по сравнению с моделированием финансового состояния банка в целом. Об этом свидетельствуют программно реализованные модели для большинства типовых видов сделок: кредитные модули с прогнозом поступлений, модули работы с ценными бумагами, включающие блоки оценки стоимости портфеля, и пр. И хотя в этих программах моделирование ведется на основе собственных объектов (не обязательно объектов типа "сделка") с использованием ограниченного списка атрибутов, реализованные в них подходы и методы могут с успехом применяться в алгоритмах специализированной аналитической системы.

В уже упомянутой ранее статье был рассмотрен один из подходов к представлению результатов моделирования отдельных финансовых сделок детерминированного и стохастического типов. Однако независимое моделирование всех финансовых сделок банка еще не решает задачу моделирования финансового состояния банка в целом - остается проблема согласования между собой полученных результатов. Действительно, одним из самых строгих ограничений при моделировании финансового состояния банка выступает необходимость соблюдения равенства активов и пассивов (баланса банка). Поэтому, рассчитав остаток средств по какой-либо сделке на заданную дату, необходимо определить, за счет изменения остатка по какой другой сделке будет достигнут баланс. При этом также должны быть выполнены требования по соответствию типа счета и типа остатка на нем, другие подобные ограничения (лимит овердрафта, неснижаемый остаток и пр.). Для осуществления указанных функций необходима разработка модели финансовых потоков, которая и будет, используя результаты моделирования отдельных финансовых сделок, формировать (сводить) прогнозный баланс банка.

Внешние условия, в которых функционируют банки, очень изменчивы. Колеблются рыночные ставки, курсы, котировки, возникают новые виды финансовых операций и финансовых инструментов, меняется состав участников рынка, их цели и правила поведения. В России все это усугубляется еще и несовершенством нашего законодательства (банковского, налогового и пр.), постоянным его изменением (доработкой), нестабильностью общей экономической ситуации. Перечисленные объективные предпосылки обусловливают отсутствие в настоящий момент и на Западе, и у нас универсальных подходов и алгоритмов решения задачи оптимального управления финансовой деятельностью банка. Поэтому каждый раз при необходимости решения такой задачи весь цикл работ (проведение исследований, постановка задачи, ее реализация и внедрение) проводится заново. Динамика же процессов в сфере банковского бизнеса такова, что на последовательное прохождение всех этих этапов физически не хватает времени: банковским аналитикам на все дается, как правило, только одна ночь. В таких условиях необходимо предоставить в распоряжение банковских аналитиков инструментарий, позволяющий гибко изменять показатели эффективности, критерии, решающие правила, список учитываемых ограничений, оперативно перестраивать логику работы оптимизационных алгоритмов.

Создание такого рода программ - задача чрезвычайно сложная, наукоемкая, требующая проведения глубоких исследований банковской предметной области, выявления присущих ей закономерностей и их использования при реализации оптимизационных алгоритмов. Все это под силу только высококлассным математикам и экономистам и связано со значительными сроками выполнения работ. Частично те же проблемы решаются с помощью программ-имитаторов (симуляторов) финансовой деятельности банка. Такие программы широко используются в практической работе западных банков для интерактивного поиска новых и оценки эффективности уже принятых управленческих решений, обучения и тренировок финансовых менеджеров. Они, как правило, не обеспечивают нахождение оптимального решения (не доказывают оптимальность выбранного решения), а лишь отвечают на вопрос: "Что будет, если...?". Однако и этого зачастую достаточно для оперативного анализа ситуации, поиска решений и оценки их эффективности.

Структура системы анализа финансового состояния банка

Работа системы анализа (рис. 1) начинается с получения из БД автоматизированной банковской системы сведений о ресурсах банка и заключенных финансовых сделках. На основании этих данных производится расчет показателей текущего состояния банка.

Рис. 1. Система анализа финансового состояния банка

Прогноз состояния банка осуществляется комплексной имитационной моделью банка (КИМБ). В состав КИМБ входят детерминированные, стохастические и комбинированные модели для прогнозирования состояний отдельных финансовых сделок и модель финансовых потоков для сведения результатов прогнозирования в единый баланс банка. На основании полученного баланса и спрогнозированных характеристик сделок производится расчет показателей будущего состояния банка.

Оценка привлекательности отдельной финансовой сделки, предлагаемой банку, осуществляется следующим образом. Сначала на текущий и последующие периоды времени рассчитывают показатели состояния банка для случаев совершения сделки или отказа от нее. Затем сравнивают рассчитанные показатели и определяют, улучшится или ухудшится финансовое состояние банка в результате заключения рассматриваемой сделки. При этом особое внимание уделяется выяснению ее влияния на заданный уровень устойчивости банка. Все это позволяет сделать обоснованный вывод о привлекательности данной конкретной сделки.

Анализ финансового состояния банка интересен лишь в связи с управленческими решениями, принимаемыми по его результатам. В данном случае управленческие решения сводятся к изменению портфеля заключенных сделок. При этом в качестве потенциальных рассматриваются сделки, предлагаемые контрагентами, и сделки, которые могут быть заключены банком в инициативном порядке (на фондовых и финансовых рынках), а в качестве ресурсов ресурсы, освобождающиеся при окончании заключенных сделок или при их прерывании по инициативе банка.

Синтез управленческих решений заключается в нахождении такой структуры портфеля, при которой, во-первых, достигается максимум (минимум) выбранного показателя эффективности, во-вторых, выдерживаются заданный уровень устойчивости банка, величина консолидированного риска, установленные лимиты, и которая, в-третьих, может быть действительно сформирована на основе существующего портфеля сделок и имеющихся возможностей по его изменению. Подход к решению такой задачи изложен в предыдущей статье.

Решая задачу синтеза, можно ориентироваться на получение единственного (оптимального) решения и использовать этот результат в дальнейшей работе. Однако какой бы сложный алгоритм ни был заложен в основу программы оптимизации, он не может учитывать слабо формализуемые или совершенно неформализуемые факторы (слухи, сплетни, интуиция, данные конфиденциальных источников), которые используются финансовыми менеджерами в своей работе. Поэтому на практике, решая задачу синтеза, выбирают несколько субоптимальных вариантов и на их основе формируют окончательное управленческое решение. Оценку эффективности принятого решения производят путем моделирования состояний банка при его исполнении и анализа показателей финансового состояния, получающихся в процессе такого моделирования.

Анализ финансового состояния банка, как правило, состоит в расчете некоторого набора показателей, характеризующих те или иные аспекты финансовой деятельности банка, и сопоставлении полученных значений с результатами предыдущих периодов. При этом успех анализа в первую очередь определяется полнотой и неизбыточностью набора показателей. Если набор показателей не является полным, то вне рассмотрения могут оказаться важные аспекты состояния банка, и это в дальнейшем приведет к нежелательным последствиям. Избыточность набора показателей наряду с повышением вычислительных затрат на их расчет затрудняет совместный анализ их взаимосвязей и динамики изменения. В связи с этим необходима периодическая оценка полноты и неизбыточности набора показателей финансовой деятельности банка.

Оценка полноты и неизбыточности набора показателей финансового состояния банка осуществляется путем моделирования различных состояний банка и накопления данных об этих состояниях (в том числе значений показателей финансового состояния из рассматриваемого набора). Обработка накопленных данных позволяет выявлять корреляции в поведении показателей и бороться с их избыточностью. Кроме того, сравнение хода процессов, протекающих в банке, с динамикой изменения показателей позволяет оценивать величину запаздывания реакции и таким образом выявлять неэффективность рассматриваемого набора или обнаруживать отсутствие реакции показателей и выявлять неполноту набора.

Требования к АБС

Подавляющее большинство существующих в настоящий момент отечественных АБС разрабатывалось с целью автоматизации операционно-учетной деятельности банка, поэтому они оказались слабо приспособленными для выполнения аналитической работы. Например, еще не во всех АБС реализован учет сроков и доходности сделок, доходы и расходы по сделкам, как правило, "сливаются" на общие счета, а о полноценном учете рисков и ликвидности даже говорить не приходится.

Функциональная полнота многих АБС все еще недостаточна: нередки случаи, когда договора по финансовым сделкам ведутся "в столах", проценты насчитываются на калькуляторе, а льготные сроки и штрафные санкции устанавливаются исходя из личных симпатий по отношению к клиенту. Понятно, что решать задачи оптимального управления банком в таких условиях, мягко говоря, проблематично.

В настоящее время, когда залогом успешной деятельности банка становится автоматизация управления его финансовой деятельностью, возникает потребность в разработке АБС, специально ориентированных на решение задач управления. Такие АБС должны создаваться вокруг систем поддержки принятия решений и могут включать существующие операционно-учетные версии. Аналитическая и операционно-учетная части таких АБС должны быть интегрированы как на уровне данных, так и на уровне используемых программных процедур. Операционно-учетные системы должны:

Обеспечивать полный учет всех параметров финансовой сделки любого типа. Все формальные и неформальные данные по заключенным с клиентом соглашениям должны находить свое отражение в базе данных АБС.
Предоставлять информацию о всех движениях средств, связанных с выполнением конкретной финансовой сделки. Аналогичным образом должно обеспечиваться получение информации об изменениях других атрибутов сделки.
Полнота информации, выдаваемой по любой сделке, не должна зависеть от того, во время или после завершения сделки эта информация запрашивается.
Эти системы должны обеспечивать работу со следующими атрибутами сделок: сумма, срок, доходность, риск, ликвидность. В связи с этим данные системы должны содержать модули, обеспечивающие насчет процентов, мониторинг рисков и ликвидности. Кроме того, должна быть предусмотрена возможность расширения состава атрибутов сделок без кардинальной переделки всей системы.
Функциональная полнота этих систем должна быть такова, чтобы обеспечивалась автоматизация всех типов финансовых операций банка.

В заключение следует отметить, что рассмотренные в данной статье варианты использования имитационных моделей являются достаточно узкими, утилитарными, но даже на их реализацию может уйти несколько лет. Истинная же ценность имитационных моделей заключается в возможности проведения исследований банковской предметной области, выявления присущих ей фундаментальных закономерностей. Такое использование моделей позволит перейти от эмпирических методов решения банковских задач к строгим, математическим, научно обоснованным. Рентабельность такого использования моделей не сразу становится очевидной, однако именно такое их применение определит будущий успех банка в конкурентной борьбе.

Источник - М.Чернов, Имитационная модель банка - основа аналитической системы - Банковские технологии, №5, 1997.