Управление рисками коммерческих банков (управление: синтез, анализ). В. Б. Живетин

четвертом этапе приведем анализ полученных результатов для функционирующего реального банка. По результатам анализа проведем идентификацию математической модели.

      Возможны различные варианты модели банка как динамической системы по созданию финансовых потоков.

      1. На простейшем уровне в детерминированном пространстве без учета внутренних факторов риска V(t), обусловленных изменением функциональных свойств подсистем Φ_i, и внешних возмущающих факторов риска W(t).

      2. То же, что и в п. 1, но с учетом внутренних факторов риска V(t).

      3. То же, что и в п. 1, но с учетом внешних факторов риска W(t).

      4. То же, что и в п. 1, но с учетом внутренних V(t) и внешних W(t) факторов риска.

      Мы ставим цель – выяснить:

      – какими должны быть функциональные свойства каждой из подсистем (1–4), чтобы обеспечивать заданную величину динамических свойств банка, а также погрешностей функционирования;

      – как изменять функциональные свойства подсистемы 1, обеспечивая процессы идентификации внешних W и внутренних V факторов, с целью коррекции цели функционирования банка;

      – как изменять функциональные свойства комитетов банка, формирующие методы и средства достижения цели при изменении цели от подсистемы 1;

      – как изменять функциональные свойства сотрудников [8] из подсистемы 3 по работе с клиентами.

      Управляя функциональными свойствами подсистем, мы, прежде всего, предотвращаем их изменение в сторону ухудшения, т. е. снижение погрешности их функционирования, увеличиваем скорость прохождения финансовых потоков, т. е. максимизируем доходы и минимизируем потери и риски.

      С учетом сказанного, возможны следующие модели, используемые при анализе, прогнозировании и управлении коммерческого банка.

      Модель 1. 1) рассматриваются депозитно-кредитные операции; 2) среда стационарна, т. е. без внешних возмущающих факторов, обусловливающих потери банка; 3) клиенты надежные и такие, что не приносят потери или риски банку.

      Модель 2. Пункты 1, 2 модели 1 сохраняются, а клиенты, получающие кредит, могут создать потери, например за счет выпуска недоброкачественной продукции, рекламы, мониторинга и т. п. При этом необходима математическая модель вероятностного показателя риска.

      Модель 3. Пункты 1, 3 модели 1 сохраняются, но среда изменяется, например по причине инфляции.

      Модель 4. Среда и клиенты создают внешние W возмущающие факторы риска.

      Модель 5. Сам банк, его сотрудники создают возмущающие факторы V(t), обусловливая финансовые потери банка. Тогда функциональные свойства подсистем банка Φ_i

зависят от внутренних факторов риска V_i

, в итоге возникают погрешности управления и контроля кроме тех, что были от W(t).

      Рассмотрим на системном уровне истоки погрешностей математических моделей, созданных человеком [8], а также отметим место достоверных