управление риском несбалансированной ликвидности на основе

УПРАВЛЕНИЕ РИСКОМ НЕСБАЛАНСИРОВАННОЙ ЛИКВИДНОСТИ
НА ОСНОВЕ МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЕНЕЖНЫХ ПОТОКОВ БАНКА
MANAGING OF RISK OF UNBALANCED LIQIDITY BY MODELING THE
CASH FLOWS OF THE BANK
Бостанова Ф. А.
cпециалист, ФГОБУ ВПО «Финансовый университет
при Правительстве Российской Федерации»
Научный руководитель
Ларионова И. В.
д.э.н., профессор
Аннотация
Работа посвящена моделированию риска несбалансированной ликвидности
на основе денежных потоков банка. Проведен корреляционный и
регрессионный анализ зависимости денежного потока банка от различных
факторов. По результатам анализа построен прогноз денежного потока банка. В
работе рассчитаны оптимальные величины переменных факторов и описаны
мероприятия, позволяющие увеличить долю чистого денежного потока банка
по отношению к его балансу.
Annotation
The work is devoted to modeling of risk of unbalanced liquidity based on cash
flows of the bank. The correlation and regression analysis of dependence of a cash
flow of bank from various factors is carried out. According to the analysis of cash
flow forecast is constructed of the bank. We calculated the optimal values
of variables and describe the activities that increase the share of net cash flow of the
bank relative to its balance sheet.
Ключевые слова: денежный поток, модель оценки денежного потока,
прогноз денежного потока, переменные модели, риск несбалансированной
ликвидности.
Key words: cash flow, cash flow valuation model, the forecast of a cash flow,
variables of the model, risk of unbalanced liquidity.
Как известно, в периоды возрастания кризисных явлений, возможности
поддержания ликвидности банка из внешних источников сужаются, поэтому
менеджмент банка концентрирует внимание на эффективном управлении
риском несбалансированной ликвидности.
Анализ современной практики управления риском несбалансированной
ликвидности свидетельствует о ее несовершенстве. Процесс управления в
современных условиях должен базироваться не только на оценке, анализе
движения денежных средств, ограничении открытых позиций по ликвидности,
но и прогнозировании денежных потоков и проведении стресс-тестирования. В
связи с этим управление риском несбалансированной ликвидности на основе
моделирования денежных потоков относится к перспективным направлениям
оценки и управления риском несбалансированной ликвидности.
Основной
целью
исследования
является
разработка
модели
прогнозирования денежных потоков банка с учетом влияния различных
факторов на их изменение: доли привлеченных средств в общем объеме
ресурсов; доли кредитного портфеля в общем объеме вложений; маржи по
привлеченным и полученным процентам.
Для проверки данной гипотезы применялись такие методы, как системный
подход, метод группировок, метод логического анализа теоретического и
практического материала, анализ, синтез и моделирование.
Анализ данных факторов и прогнозирование поможет банку более точно
управлять денежными потоками. Исходя из спрогнозированной величины
необходимых денежных средств, банку необходимо сформировать резерв для
выполнения непредвиденных обязательств. В то же время приток и отток
денежных средств банка поддерживается на оптимальном уровне при помощи
проведения определенной политики банка в области пассивных и активных
операций.
Качественно построенная политика банка в области анализа и управления
риском несбалансированной ликвидности даст возможность предвидеть
различные изменения денежных потоков коммерческого банка и своевременно
принимать необходимые меры по их стабилизации.
Для отображения зависимости переменных применяется многофакторная
регрессионная модель. Проведенный корреляционный анализ зависимости
денежного потока от исходных факторов показал, что все выбранные факторы
могут быть включены в модель для последующего регрессионного анализа.
В регрессионном анализе решаются следующие задачи:

установление форм зависимости (положительная, отрицательная,
линейная, нелинейная);

определение функции регрессии;

оценка неизвестных значений зависимой переменной.
Анализ полученного уравнения регрессии на основе критерия Стьюдента и
критерия Фишера показал его статистическую ненадежность. Причиной такого
результат является малая выборка. При большей выборке уравнение регрессии
является статистически значимым и дает возможность осуществить прогноз
денежного потока банка.
Прогноз денежного потока банка оказался положительным и значительно
превышает данные за предшествующие годы.
В то же время на основе полученного уравнения регрессии решена задача
оптимизации выходной величины, т. е. денежного потока банка. Проведенные
мероприятия позволят увеличить долю чистого денежного потока банка на 2 %
в год.
Таким образом, полагаем, что данная модель может найти практическое
применение в деятельности российских коммерческих банков в целях
эффективного управления риском несбалансированной ликвидности.
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Литература
Акинин И. В. «Основы системы управления банковскими рисками» //
Финансы и кредит, 2007 г., № 13 (253), стр. 33 – 35
Банковское дело: учебник для студентов вузов, обучающихся по
экономическим специальностям и специальности «Финансы и кредит» / [Е.
Ф Жуков и др.]; под ред. Е. Ф. Жукова, Н. Д. Эриашвили. – 4-е изд.,
перераб. и доп. – М.: ЮНИТИ – ДАНА, 2011, стр. 687
Недоспасова В. «Идентификация риска несбалансированной ликвидности
через анализ факторов его обуславливающих» // Риск: ресурсы,
информация, снабжение, конкуренция, 2009 г., № 1, стр. 60-63.
Оценка финансовой устойчивости кредитной организации / Под редакцией
Лаврушина О. И., Мамоновой И. Д., изд. 1-е, Москва, 2009, стр. 310
Рябиченко Д. А. «Методы анализа ликвидности банка в современных
экономических условиях» // Молодой ученый, 2011, №12, стр. 179-184.
http://emm.ostu.ru/lect/lect6_2.html#vopros12/ «Экономико-математические
методы»