Оптимізація балансу АКБ "Правекс-Банк" з метою покрашення його фінансових показників (стр. 7 из 13)

Були так досконало розглянули усі можливі ситуації при використанні метода Ньютона, бо саме на нього і буде опиратися наша оптимізація пошуку найдешевшого переказу через Microsoft Excel „Пошук рішення”. Та найдешевша траса не завжди є оптимальною, бо крім вартості необхідно враховувати багато нечітких, проте, з економічної точки зору, більш вагомих чинників, як то досвід, забаганка клієнта та інше в залежності від пріоритетів банку. Тому щоб перейти до суто математичної оптимізації, на початку необхідно пройти етап непараметричної статистика, яка робить можливим вищезазначені процеси.

Для того, щоб вивчати ці процеси, а потім ефективно керувати ними, необхідно знати ступінь впливу кожного фактора на процес та взаємний зв’язок факторів між собою.

Основні знання про об’єкти керування та їх особливості найкраще відображаються на математичних моделях, в побудуванні яких приймають участь методи математичної статистики. Ці методи, що базуються на класичній теорії ймовірності, використовуються для обробки кількісних оцінок факторів, і вимагають прийняття ряду припущень, зо не завжди відповідають природі об’єктів або явищ, що досліджуються.

Переваги непараметричних методів :

1. Методи потребують небагато припущень відносно властивостей генеральних сукупностей. Зокрема, вони не потребують традиційного припущення щодо нормального розподілення.

2. Непараметричні методи часто простіші до застосування, ніж їх традиційні прототипи.

3. Як правило, ці методи добре розуміються та легко інтерпретуються користувачами.

4. Непараметричні методи видаються корисними також в тих випадках, коли досліджуванні змінні не є кількісними, тобто не відображаються в кількісних шкалах, а відображаються тільки в шкалі переваг.

5. Непараметричні методи за відсутністю порушень припущень лише трохи менш ефективні, ніж їх традиційні прототипи, що розроблені для нормального розподілення. Зате за порушенням нормальності вони не мають конкурентів.

Непараметрична статистика являє собою порівняно молодий напрямок математики. Її вік не перевищує 60-ти років.

Непараметрична статистика має великі можливості щодо застосування до економічних та соціальних досліджень. По-перше, можна упевнено припустити, що більшість економічних та соціальних показників оцінюються за статистичними даними, що не підкоряються нормальному розподіленню. По-друге, серед факторів, що впливають на хід економічних та соціальних процесів, багато таких, що не можуть бути виміряними кількісно. Їх можна оцінити лише зробивши ранжирування за убуванням або зростанням якоїсь якості, тобто представити у вигляді рангів.

2.2Застосування теорії Марковіца для формування банківських активів з точки зору оптимізації прибутку

В наш час банківський ринок пропонує все більше і більше різноманітних видів кредитних пакетів. Завдяки засобам телекомунікацій, видача кредитів стала міжнародним явищем. Кожен тип кредиту має свою доходність, яка з часом коливається, тому вибір тих типів кредитів, які варто включити у власні активи, складає певну проблему.

Ця проблема вирішується за допомогою найбільш відомої моделі портфелю цінних паперів Марковіца, для якої може бути знайдено оптимальне рішення за допомогою методів лінійного програмування для:

- Максимуму доходів при заданому значенні ризику

, (2.21)

- Мінімуму ризику при заданому значенні доходності

, (2.22)

де x_i– частка капіталу i-го виду, d_i- середня прибутковість i-говиду у відсотках в розрахунку на одну грошову одиницю, m_p – задана середня прибутковість, v_ij – ковариація доходностей i – го та j – го видів, v_р– ковариація, якою вимірюється ризик, rp – задана середня коваріація.

Ця модель широко застосовується зараз і для розрахунку ефективності інвестиційних проектів. Але це використання провадиться без критичного аналізу можливої межі застосування моделі виду (2.21)-(2.22).

В зв’язку з вищесказаним, виникають наступні задачі:

· виявлення можливості використання матриці коефіцієнтів кореляції

, (де – середнє квадратичне відхилення доходності) замість матриці коваріації. Коефіцієнт кореляції є безрозмірним і завжди коливається в межах [±1], що робить його значно зручнішим для аналізу ситуації та визначення допустимого рівня ризику, аніж коваріація. Особливо це стосується моделі (2.2.1), де потрібно задавати певний, наперед визначений рівень ризику;

· проведення аналізу по типу матриці коваріації – для якого типу це рішення можливе чи існує?

· і останнє, чи не можна спростити моделі (2.21)-(2.22) і звести їх у єдину модель виду

, (2.23)

щоб не задумуватися над проблемою визначення допустимого рівня ризику для кожного портфелю. В (2.23) якості цільової функції вибрано відношення, в якому середній ризик поділено на середню доходність портфелю. Очевидно, що така цільова функція має прагнути мінімуму. Назвемо таку модель “ризиково-доходною”

Рішення поставлених задач виконувалося із застосуванням функцій СЛУЧМЕЖДУ, “Ковариация”, “Корелляция” та “Поиск решения” електронних таблиць Excel.

На підставі експериментів можна зробити наступні висновки щодо оптимальної моделі портфелю цінних паперів Марковіца:

· Використання матриці кореляцій дає тотожні результати з використанням матриці коваріацій.

· Найбільш ефективним є портфель, який складається зі слабокорельованих кредитів

· “Ризиково-доходна”.модель виду може бути застосована для випадку, коли складно визначитися з допустимими рівнями ризику чи доходності за моделями виду

· Результати оптимальних розрахунків за моделлю варто приймати для випадків, коли модифікований ризик не перевищує 1.

2.3 Поняття оптимального балансу. Критерій оптимальності. Побудова оптимального балансу на підставі фінансових коефіцієнтів

Нехай існують деякі статті балансу підприємства, куди входять і статті звіту про збитки та прибутки по ф.2, СБі (1≤ і ≤ N, де N – кількість таких статей балансу), які пов’язані одна з одною кореспондентськими відносинами вигляду

СБі = Fl(СБj) ( 1≤ і, j ≤ N, i≠ j, 1≤ l ≤ K ), (2.24)

де K – кількість кореспондентських зв’язків для даного балансу, Fl – функція кореспондентських (для балансу) або розрахункових зв’язків (для ф.2). Нехай також, існує множина фінансових коефіцієнтів, які виводяться зі статей балансу шляхом утворення з них певних комплексів вигляду

, (2.25)

де 1≤ і ≤ М, М – кількість фінансових коефіцієнтів, Zi – кількість статей балансу, які входять до i – го коефіцієнту, Sj – дорівнює “1” або “–1”. На підставі досліджень відомо, що для кожного з цих коефіцієнтів існує певна межа їх значень, більше або менше якої баланс стає неефективним, тобто

,(2.26)

де ОБі – значення цих обмежень для і-го коефіцієнта. Y=0, якщо обмеження вимагають, щоб коефіцієнт був менший за них: Y=1, якщо більший.

Нехай в процесі диверсифікації капталу були запропоновані декілька інвестиційних проектів, реалізація яких має призвести до зміни окремих статей балансу у вигляді

СБні=СБі + ІПі,(2.27)

де СБні нове значення статті балансу після запровадження чергової пропозиції інвестиційного проекту ІПі. Тут мається на увазі, що в модель підставляються одразу всі можливі варіанти інвестиційних проектів.

Якщо ІПі не пов’язане з іншими ІПі , то його значення треба обмежувати як

0 ≤ІПі ≤ ІПімах, (2.28.)

де ІПімах – найбільше можливе значення ІПі.

Якщо існує деяка група ІПімах, пов’язані між собою залежністю вигляду

ΣІПі= const, (2.29)

де const – максимальна сума, яка може бути інвестована для цієї групи пропозицій. Тоді це і буде єдиним обмеженням для цієї групи пропозицій по інвестиційному проекту. Отже тоді: як одні з них матимуть позитивні значення, інші стануть негативними, що призведе до зменшення деяких позицій балансу.

Оберемо тепер, як цільову функцію, деяку статтю балансу СБо (наприклад, власний капітал), статтю ф.2 (наприклад, прибуток до оподаткування) або фінансовий коефіцієнт ФКо (наприклад, найбільша ефективність вкладеного капіталу), тобто

СБо→ min або maxабоФКо → min або ma. (2.30)

Поєднавши функцію (2.30) з вказаними обмеженнями (2.24)–(2.29), можна вирішити цю оптимальну задачу відносно ІПі, чисельні значення яких і покажуть нам розмір участі в тому чи іншому інвестиційному проекті.

Для прикладу розгляннемо три варіанти зміни фінансового стану підприємства :

· наприкінці звітного року компанія закупила додаткові товарно-матеріальні запаси на суму А грн, заплативши В грн. грошима, а на іншу суму одержала відстрочку платежу на С місяців.

· наприкінці звітного року компанія продала товарів на D грн., одержавши E грн. грошима, а на іншу суму зробила клієнту відстрочку платежу на C місяців. Собівартість проданих товарів склала F грн.