ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ...

49
Москва. Российская экономическая школа 27 марта 2007 года ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ Андрей Евгеньевич Петров главный редактор бюллетеня «Банки и финансы», доктор технических наук, профессор, академик РАЕН Информационное агентство «Мобиле»

Upload: graham-rowland

Post on 03-Jan-2016

43 views

Category:

Documents


2 download

DESCRIPTION

ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ. Андрей Евгеньевич Петров главный редактор бюллетеня «Банки и финансы», доктор технических наук, профессор, академик РАЕН Информационное агентство «Мобиле». Москва. Российская экономическая школа - PowerPoint PPT Presentation

TRANSCRIPT

Page 1: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

Москва. Российская экономическая школа

27 марта 2007 года

ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ

МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

Андрей Евгеньевич Петров главный редактор бюллетеня «Банки и финансы»,

доктор технических наук, профессор, академик РАЕН

Информационное агентство «Мобиле»

Page 2: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

2

Процессы и структура

Роль структуры возрастает в современном мире в условиях постоянного усложнения связей в технике, политике, обществе и, особенно, в экономике, в условиях глобализации, соединения отдельных стран в единый планетарный хозяйственный механизм.

Для решения задач системного анализа, проектирования и управления устойчивым развитием социально-экономических систем, необходим общий метод расчета изменения процессов при изменении структуры системы.

Математическое моделирование процессов и структуры производятся в разных областях математики. Одно направление математики представляет материальные, метрические отношения между элементами, но не рассматривает структуру связи между ними. Другое направление изучает связи между элементами, сетевые структуры, но не процессы в системах, воздействия и отклики, метрические отношения, их динамику при изменении структуры.

Page 3: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

3

СЕТЕВЫЕ СТРУКТУРЫ СЕГОДНЯ

Весь мир состоит из структуры. Материалы состоят из связанных молекулМолекулы состоят из связанных атомовАтомы состоят из связанных элементарных частицЯдра атомов состоят из протонов и нейтронов, связанных мезонамиПротоны и нейтроны, вместе с мезонами, состоят из связанных кварковКварки состоят тоже из чего-то связаны, что пока недоступно измерениям

Сетевые структуры теперь привычны не только благодаря InternetТранспортные сети перемещают энергоносители, грузы, людей по земле, под землей, по

воде, по воздуху.

Сети финансовых потоков определяют состояние экономики стран и регионов…financial system, characterized by speculation reaching the $400,000 billion ($140,000 billion

of which, in the USA alone), related to a world gross product of about $40,000 billion (this gap has been growing in the last years);

В сетевом государстве решения могут приниматься не только в узлах, отождествляемых с властью, при этом влиять на жизнь людей и состояние экономики

Page 4: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

4

Роль структуры связей и ее разрушения в экономике

Нарушение структуры хозяйственных связей наносит наибольший ущерб состоянию экономики, экономическому росту.

После революции и гражданской войны 1917-1921 гг. известными российскими экономистами В. Базаровым и В. Громаном был проведен анализ восстановительного роста экономики. Важнейшим фактором падения производства в ходе революции и гражданской войны стало нарушение хозяйственных связей [Гайдар Е.Т., 2003].

Двукратное падение производства в 1991-1998 гг. после разделения экономики СССР на 15 независимых подсистем, вызвано, в основном, нарушением хозяйственных связей между государствами СНГ. Индекс интенсивности промышленного производства составил, по данным ЦЭК 38,0% в августе 1998 г. по отношению к 100% января 1990 г.

Источник: Гайдар Е.Т. Структурные реформы. Ускорение вместо паузы.

Газета «Известия», 26.02.2003

Page 5: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

5

Двойственные сети – сетевые модели сложных систем

Тензорное моделирование процессов и структуры сложных систем с переменной структурой, которое использует новый инвариант преобразования структуры двойственных сетей, предназначено, в частности, для управления проектированием устойчивого развития экономических и социальных систем.

Сетевые модели системы производства товаров и услуг, финансовой системы и товарных рынков применяются для создания систем управления развитием при изменении структуры хозяйственных связей, с учетом влияния изменений региональных и макроэкономических факторов.

Page 6: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

6

ЧТО ТАКОЕ ТЕНЗОР

Тензор – инвариант или геометрический объект, свойства которого не зависят от существования систем координат. Чтобы представить тензор аналитически или численно, вводят систему координат и записывают значения компонент тензора («проекций» на каждую ось).

При изменении системы координат компоненты тензора преобразуются по линейно, и включают только матрицу преобразования координат базиса

.

.

Тензор - это измеримая величина, компоненты которой преобразуются по линейным законам.

На этом основаны приложения тензорного анализа в физике.

Применения тензоров в технике, экономике, биологии и др. возможно в той степени, в какой применяемые величины являются измеримыми. Формы отчетности являются системами координат, в которых представлены реальные материальные и финансовые потоки.

Page 7: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

7

Сети потоков продуктов и финансов

Производство машин, товаров, услуг

Сельское хозяйство

Первичная переработка

Добыча сырья и энергоресурсов

Промбанки Оптовая продажа

Торгбанки

АгробанкиПриродные

запасы, сельхозугодья

Розничная продажа

Банк России

Эксимбанки

Потребление товаров и услуг

Импорт

Экспорт

Утилизация потребленных продуктов – экология

«Сырьевые» банки

Окружающая природная среда

Страховые организации

Пенсионные фонды

Инвестиционные фонды

Социальные группы

Дети

Пенсионеры

Трудоспособные

Сетевая модель связей составляющих социально-экономической системы

Page 8: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

8

Сети потоков продуктов и финансов

Производство машин, товаров, услуг

Сельское хозяйство

Первичная переработка

Добыча сырья и энергоресурсов

ПромбанкиОптовая продажа

Торгбанки

АгробанкиПриродные

запасы, сельхозугодья

Розничная продажа

Банк России

Эксимбанки

Потребление товаров и услуг

Импорт

Экспорт

Утилизация потребленных продуктов – экология

«Сырьевые» банки

Окружающая природная среда

Страховые организации

Пенсионные фонды

Инвестиционные фонды

Социальные группы

Дети

Пенсионеры

Трудоспособные

Рис. 9 Сетевая модель соединения составляющих экономической системы

Page 9: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

9

Обобщенная модель для экономической системы

Математический метод, который связывает взаимное влияние изменения физических величин, определяющих разные физические явления – это уравнения электромагнитного поля Максвелла. Они были получены на основе сетевой модели, которая сложилась в результате анализа опытов Фарадея. В работе Максвелла «О физических силовых линиях», опубликованной в 1861 году

«Вихри» магнитного потока

Рис. 15. Аналогии сетевой модели электромагнитного поля Максвелла (слева) и сетевой модели товарно-денежного оборота в экономике (справа)

Банки

Предприятие

Добыча природных ресурсов

Торговля

Население

Ток

Ток

Page 10: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

10

Открытые и замкнутые системыВоздействия и отклики

СЛОЖНАЯ СИСТЕМА

Состав невозбужденной системы

Процесс (поток) в возбужденной системе

Структура связей элементов

Материальные элементы

Воздействия Отклики

Продольные величины Сопротив-

ления Проводи-

мости Замкнутые

пути Разомкнутые

пути

Поперечные величины

Отношения между характеристиками невозбужденной и возбужденной системы

Page 11: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

11

Двойственность процессов и структуры систем

Сетевая модель сложной системы: процессы и структура двойственных сетей

Рис. 2 Двойственность замкнутых и открытых сложных систем

Воздействия в разомкнутых путях - взаимодействие системы с внешним миром

Воздействия в контурах - процесс внутри самой системы

Проводи-мости

Сопротив-ления

Воздействия в контурах

Отклики в контурах

Продольные величины

Процесс: потоки поступают извне в систему в одних узлах и покидают в других

Воздействия в разомкнутых путях

Отклики в разомкнутых путях

Продольные величины

Поперечные величины

Замкнутая система Открытая система

Процесс протекает в замкнутых путях в самой системе

Поперечные величины

Процесс протекает в замкнутых путях при внутреннем воздействии или в разомкнутых путях при внешнем воздействии

Page 12: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

12

Двойственные сети – метод соединения процессов и структуры в сетевые модели сложных систем

Замкнутому пути в данной сети соответствует разомкнутый путь в двойственной сетиРазомкнутому пути в данной сети соответствует замкнутый путь в двойственной сети

p1`

b1

b1

b2

b4

p5

`

p2

`p5

`p3`

p4`

b6”

p6”

b3b5

b3

b6

b5

b4

b2

p2

`

Данная сеть

Для двойственных сетей существует инвариант, связывающий процессы и структуруC (Ct C)-1 Ct + A (At A)-1 At = I mPданная + mPдвойст. = mP0

для матриц преобразования сетей для электрических цепей

Двойственная сеть

Page 13: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

13

Изменение структуры сетей и матрицы преобразования путей

Матрицы преобразования для каждой из сетей имеют вид:

b6

p3

p1 b4

b4b1

b6p2Ab3

p3

A - B b5

b2

b3

Bb5

а)б)

p1

b1

b2

Рисунок 7. Изменение соединений ветвей с замыканием узлов A и B в один узела) – исходная сеть; б) – узлы A и B соединены в один узел

1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6

1` 1 –1 –1 1 m 1` 1 –1 –1 1 m

2` 1 –1 1 m 2` 1 –1 1 m

C1 =3` 1 1 j

C2 =3` 1 1 m

4` 1 j 4` 1 j

5` 1 j 5` 1 j

6` 1 j 6` 1 j

Page 14: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

14

Расчет Расчет двойственных сетейсетей припри измененииизменении структуры структуры

Таким образом, полученные на основе инварианта двойственных сетей методы расчета обеспечивают матрицам преобразования групповые свойства, которых они не имели для одной сети. Это позволило построить алгоритмы расчета процессов при изменении структуры сетей и сетевых моделей сложных систем единым методом.

Двойственность изменяемых путей m = j = m = j

Данная сеть Двойственная сеть

Уменьшение числа узлов Увеличение числа узлов

m – контуры Y2+c = Y1

c + Yc j – разомкнутые пути Y2–c = Y1

c – Zc

j – разомкнутые пути Zc2+ = Zc

1 – Zc m – контуры Zc2– = Zc

1 + Yc

Увеличение числа узлов Уменьшение числа узлов

m – контуры Y2–c = Y1

c – Zc j – разомкнутые пути Y2+c = Y1

c + Yc

j – разомкнутые пути Zc2– = Zc

1 + Yc m – контуры Zc2+ = Zc

1 – Zc

Матрицы изменения решения:

Yc = (I – Y1c Z) Ct [C Z (I – Y1

c Z) Ct]–1 C (I – Z Y1

c),

Zc = Zc1 Сt [C Zc

1 Ct]–1 C Zc

1,

где: Y1c = mC1t (

mC1 Z mC1t)–1 mC1 – матрица решения сети со старой структурой (замкнутые пути,

внутренние источники); Zc1 = jA1t (

jA1 Y jA1t)–1 jA1– матрица решения сети со старой структурой

(разомкнутые пути, внешние источники); C – матрица преобразования путей, которые меняются (замыкаются или размыкаются) при изменении структуры сети.

Page 15: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

15

ПОСТОЯНСТВО ПОТОКА ЭНЕРГИИ ПРИ ИЗМЕНЕНИИ СТРУКТУРЫ ДВОЙСТВЕННЫХ СЕТЕЙ

При изменении структуры мощность в двойственных цепях меняется, что можно представить пропорциональным изменением площадей разных цветов при вращении двухцветного мячика.

Постоянство суммарной рассеиваемой мощности при изменении структуры двух двойственных цепей – это проявление закона сохранения потока энергии.

Мощность в контурной подсети двойственной сети

Двойственная сеть

Мощность в контурной подсети данной сети

Наблюдаемое пространство

Двойственное пространство

Диаграмма изменения мощности в двойственных цепях при изменении структурыМощность в узловой

подсети данной сети

Мощность в узловой подсети двойственной

сети

Направление вращения «мячика»

при изменении структуры сети

Page 16: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

16

Задача межотраслевого баланса

Задача состоит в расчете объема производства (валового выпуска) каждой отрасли и ресурсов, обеспечивающих спрос и поставки. Система хозяйства состоит из n отраслей, с валовым выпуском продуктов Xa (где a = 1, ..., n) в соответствии с планом ya и обеспечивающих поставки xab, при потреблении ресурсов. Система уравнений потока продукта на выходе отраслей (Коссов, 1966; Леонтьев, 1958):

x = a X.

X = a X + y.

Межотраслевые поставки задают коэффициенты прямых затрат, которые обозначают Аab. Значения коэффициентов прямых затрат численно равны количеству продукта отрасли a, которое необходимо для производства одной единицы продукта отрасли b.

Потребление ресурсов определяется коэффициентами bab, численно равными количеству ресурса g для производства одной единицы продукта отрасли b

r = b X.

Решение задачи состоит в обращении матрицы Леонтьева, порядок которой для реальных задач превышает возможности ВТ для расчета в реальном времени.

(I – A)–1 = I + A + A2 + A3 + ...

Page 17: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

17

Сетевая модель межотраслевого баланса

Отрасли выпускают продукты в количестве, определяемом спросом рынка (заданным планом) и потребностями межотраслевых поставок. В качестве «отраслей» в задаче могут фигурировать

страны, регионы, предприятия, технологические линии.

Система уравнений описывает баланс потоков продуктов на выходе отраслей. Уравнения на входе отраслей в классической постановке задачи отсутствуют.

Добыча полезных ископаемых

Производство и распределение электроэнергии, газа и воды

Обрабатывающие производства

Транспорт

Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство

Строительство

X3

X4 X5

X6 X7

X1

Оптовая и розничная торговля

Рис. 5.8. Структура сети потоков продуктов в отраслях

Спрос (план) на произведенные продукты

a + b = 1

Page 18: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

18

Представление потоков продуктов с помощью двойственных токов

Соответствие между продуктами и сетью обеспечивают двойственные источники в замкнутых путях. В сетевой модели контурные источники достаточно расположить в ветвях поставок. Их величина определяется при переходе от свободных отраслей к связанным отраслям, которые обмениваются продуктами.

Двойственные величины сети представляют процессы в живой экономической системе с помощью комбинации двойственных величин в сети – неживой электрической цепи. Двойственные отклики замкнутых и разомкнутых путей в совокупности представляют сумму компонент – потоков продуктов

X I i a y y a y a y a yp n n

p pp

1 0

12 1( ) ( ) ... ( )

yaiIx pp

mmp1

1

)(

Для расчета ресурсов, потребляемых отраслями:

r I i b y a yp r r

p p

1 0

1

( ( ) )

Для расчета поставок между отраслями:

Page 19: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

19

Расчет потоков продуктов в сети производства

Ковариантные компоненты потока энергии (напряжения) могут рассматриваться как пропорции в распределении финансовых воздействий (например, оборотные средства), которые должны распределяться в системе производства для обеспечения заданного выпуска.

Это дает подход к решению задачи объединенного материально-финансового баланса, которая не решена и в настоящее время (Коссов, 1966).

y1 = 10y3 = 3y2 = 5

Спрос (план) – двойные стрелки

1

7

Рис. 5.16. Структура сети потоков продуктов в отрасляхСтрелки представляют спрос и узловые токи модели

4

8

6

3

10

5

9

1,0

1,0

0,1 0,1

0,20,3

0,70,8

0,8

G

A

B

C

FE

D

21,0

Стрелки – узловые токи в сети на входе и выходе ветвей отраслей и ресурсов

представляют спрос

Page 20: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

20

Сетевая модель банка

Банк имеет собственные средства (капитал). Трансформатор преобразует напряжение на входе в другое напряжение на выходе. В банке образуется несколько циклов, как на входе, так и на выходе. Таким образом, банк работает как трансформатор на нескольких частотах, определяемых скоростью оборота денег.

Банк привлекает денежные средства от населения, предприятий, государства, других банков на определенный срок. За использование средств он платит. Банк размещает средства среди заемщиков (кредиты, инвестиции в ценные бумаги). По истечении срока средства возвращают банку с процентами (доход); это одна группа циклов. Банк возвращает привлеченные средства с процентами (расходы); это другая группа циклов, по которым совершают оборот привлеченные денежные средства.

БАНККапитал,

СК

Кредиты банкам

Физические лицаКредиты

экономике

Юридические лица Возврат кредита

Выдача кредита

Привлеченные средства Размещенные средства

Расчетные счета предприятий

Государственные долговые обязательства

Кредиты банков

Прибыль (убытки)

Потоки денежных средств в банке не зависят от формы отчетности, в которой они представлены

Выпущенные банком бумаги

Негосударственные ценные бумаги

Банковская система

Page 21: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

21

РЕЙТИНГ ДИНАМИЧЕСКОЙ ФИНАНСОВОЙ СТАБИЛЬНОСТИ

Система рейтингов, обеспечивающая постоянную и обновляемую дистанционную оценку банков России

Методическая основа рейтинга динамической финансовой стабильности (РДФС): анализ потоков денежных средств (собственных средств, привлеченных и размещенных средств, экономических результатов, как на отдельную отчетную дату, так и в динамике изменения основных показателей в течение года). Методика предусматривает приоритетность взаимодействию банков с реальным сектором экономики.

Теоретической основой методики является сетевая модель потоков денежных средств (собственных, привлеченных, размещенных), представляющих наиболее важные стороны деятельности банка как преобразователя потоков денежных средств.

Разработчик: Информационный центр «Мобиле». Базовая публикация: периодический сборник «Банки и

финансы»

Page 22: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

22

КОНЦЕПЦИЯ РДФС

Внутреннее состояние хозяйствующего субъекта определяется на основе анализа измеримых (объективных) показателей, построенных путем группировки и расчета по регулярной и доступной финансовой отчетности («внутренний» рейтинг).

Положение данного субъекта по отношению к другим субъектам в соответствующем секторе экономики (профессиональном и региональном) определяется путем анализа доли основных показателей субъекта в системе данного сектора рынка («внешний» рейтинг).

Совместная оценка внутреннего состояния субъекта и внешнего положения субъекта в экономической системе – рейтинг динамической финансовой стабильности (РДФС).

Page 23: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

23

ОСОБЕННОСТИ ФОРМИРОВАНИЯ РДФС

• Определение динамики и тенденций изменения состояния субъекта путем расчета и анализа показателей за целый ряд отчетных дат, которые охватывают период времени, достаточный для анализа ситуации и принятия решений

• Учет снижения значимости более старых показателей при анализе динамики производится за счет снижения их влияния на текущее состояние и положение субъекта, т.е. реализуется постепенное (частичное) «забывание» более старых значений

• Анализ динамики доли субъекта в системе предполагает полноту информации, т.е. формирование и использование баз данных, которые охватывают всех субъектов данного сектора экономики

• Акцент на взаимодействие банков с реальным сектором экономики при выборе показателей

Page 24: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

24

ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ

Периодичность расчета и предоставления таких рейтингов зависит от периодичности поступления отчетности и потребности в их обновлении. Уровень детализации представления результатов расчета и оценки зависит от запроса потребителей данных информационных продуктов.

Результаты можно представить в виде: • Список по убыванию итогового рейтинга (для публикации в

СМИ) • Разбиение банков по группам, как это принято в

традиционных рейтингах• Подробные рейтинговые отчеты по отдельным субъектам

экономики или группам субъектов, сформированных по отраслевому, территориальному или иному признаку.

Page 25: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

25

МЕТОДИЧЕСКАЯ ОСНОВА РДФС

Представление и анализ потоков денежных средств (собственных средств, привлеченных и размещенных средств, экономических результатов), как на отдельную отчетную дату, так и в динамике изменения основных показателей в течение годового периода.

Возможность проведения ежемесячных расчетов определяется нормативными требованиями Банка России к отчетности кредитных организаций.

Особенность кредитных организаций стоит в том, что предметом их деятельности являются денежные средства, а не реальные продукты.

Page 26: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

26

ОСОБЕННОСТИ РДФС

1. Полнота – все банки выделенной группы (например, все действующие российские банки) получают рейтинг

2. Периодичность, постоянная частота расчета – ежемесячно, что позволяет отслеживать динамику изменений и тенденции.

3. Кумулятивность методики обеспечивает возможность оценки сформированных по определенным признакам групп банков, выделенных по территориальному, отраслевому или иному признаку.

4. Открытость и прозрачность методики

5. Дистанционность.

Page 27: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

27

ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ОСНОВА РДФС

Теоретической основой РДФС является сетевая модель потоков денежных средств (собственных, привлеченных, размещенных), представляющих наиболее важные стороны деятельности банка как преобразователя потоков денежных средств.

Расчет показателей основан на действующей системе бухгалтерской (финансовой) отчетности

Page 28: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

28

ИНФОРМАЦИОННАЯ ОСНОВА

Информационной основой методики формирования и производства рейтинга динамической финансовой стабильности банков является расчет показателей в соответствии с методикой.

Расчет РДФС банков производится информационным агентством «Мобиле» ежемесячно, по мере поступления отчетности.

Page 29: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

29

ПРИМЕР ОПРЕДЕЛЕНИЯ РДФС

Внешние показатели

Внутренние показатели

Банк 1

Банк 2

Площадь -- РДФС

Page 30: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

30

РДФС: ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ ФОРМИРОВАНИЯ

Анализ динамической финансовой стабильности банка производится в три этапа. 1. Внешние рейтинги: расчет и анализ динамического рейтинг

банка по внешним показателям на все отчетные даты в течение года, т.е. расчет доли банка по каждому показателю в сумме его значений по всем банкам России по всем датам с приоритетом более свежим результатам.

2. Внутренние рейтинги: расчет и анализ внутренних показателей, характеризующих финансовую стабильность: коэффициентов ликвидности, качества активов, качества пассивов, доля просроченной задолженности в кредитах и т.д. Полученные значения оцениваются в баллах – также по месяцам в течение года, с последующим суммированием, взвешиванием и «забыванием».

3. Определение интегрального РДФС являющегося робастной сверткой совокупности внешних и внутренних показателей.

Page 31: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

31

ВЫБОР ВНЕШНИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ ДОЛИ БАНКА

Обороты по корсчетамв ЦБ РФ и в других банках

Долгосрочные обязательства

Суммарные обязательства

Долгосрочныекредиты

Работающиеактивы

Капиталбанка

Прибыльили убыток

Page 32: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

32

ДИНАМИКА ДОЛЕЙ ПОКАЗАТЕЛЕЙ (пример: СОБСТВЕННЫЕ СРЕДСТВА)

0

5

10

15

20Д

ека

бр

ь

Фе

вра

ль

Апр

ел

ь

Ию

нь

Авг

уст

Окт

ябр

ь

Де

каб

рь

Сбербанк РФ

Внешторгбанк

Газпромбанк

Альфа-банк

Межпромбанк

Доля в капитале, %20

02

200

3

Page 33: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

33

ОЦЕНКА ДИНАМИКИ ИЗМЕНЕНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ

где D(Pk) - долевой динамический рейтинг по данному показателю,

Pk - один из выбранных внешних (или внутренних) показателей для банка k = 1,…,N,

N - общее количество банков в рассматриваемой группе, далее будут рассматриваться и не российские банки;

t - время, t = 1,…,12. Текущему моменту времени соответствует t = 12, предыдущим моментам – месяцы в обратном отсчете.

12

1

1

1213

2)(

tN

j

jt

ktk

p

PtPD

Page 34: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

34

ГРУППИРОВКА БАНКОВ ПО РАЗМЕРУ

На 1 февраля 2007 года сложились следующие группы:

крупнейшие – 26 банков, 70% от суммы пассивов банковской системы;

крупные (62 банка) – 15%;

средние (191 банк) – 10%;

малые – 5% от суммы пассивов СВОДНЫЕ ДАННЫЕ ПО ГРУППАМ НА 01.02.2007

Сумма пассивов, тыс. руб.

Группа мощности

Количество КО

Максимальная Минимальная Сумма пассивов по группе

X 26 3 401 816 033 64 849 627 8 683 374 227

L 62 64 474 569 14 642 442 1 890 132 171

M 191 14 544 601 2 972 160 1 243 419 851

S 693 2 931 996 1 972 623 422 561

Page 35: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

35

ВЫБОР ВНУТРЕННИХ ПОКАЗАТЕЙ

Размещенные средства

Капитал, прибыльПривлеченные

средства

Валюта баланса

Ликвидные активы

Работающие активы = КЕ+МВК+GDO+NCB

Активы, взвешенные

с учетом риска Сумма пассивов = капитал+сумма обязательств

Обязательства на срок свыше 1 года

Суммарные обязательства

Сумма депозитов физических лиц

Сумма депозитов юридических лиц

Кредиты, полученные

от других банков

Кредиты банков-нерезидентов

Средства нерезидентов

Выпущенные банками ценные

бумаги

МБККапитал

банка

Прибыль за месяц

Просроченная задолженность по ссудам и векселям

Чистая прибыль

Кредиты экономике

Векселя предприятий

Балансовая прибыль

Фонд обязательного

резервирования

Кредиты и векселя предприятий

на срок свыше1 года

Сальдо по срочным сделкам по поставке денежных средств

Прочие неработающие

активы

NCB

GDO

Обязательствадо востребования

Корсчетав других банках

Корсчетв Банке России

Внешний показатель -- обороты по корсчетам

6

93

1

7

10

8

2

4

5

Page 36: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

36

СИСТЕМА ВНУТРЕННИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ФИНАНСОВОЙ СТАБИЛЬНОСТИ

Достаточность капитала – обязательный экономический норматив Н1. Доля долгосрочных кредитов экономике в валюте баланса – ориентация на

реальный сектор. Отношение работающих активов к ликвидным активам – отношение

работающего потенциала к ликвидности. Коэффициент ликвидности – способность выполнять обязательства. Доля вкладов населения – уровень доверия частных вкладчиков. Качество кредитного портфеля. Доля долгосрочных пассивов в валюте баланса – качество пассивов. Прибыль за месяц на средние работающие активы – эффективность

вложений банка. Доля суммы пассивов в валюте баланса – «воздушный фильтр». Уровень активизации привлеченных средств. Доля неработающих активов в валюте баланса – доля балласта в активах. Отношение средств, полученных от нерезидентов к капиталу банка – уровень

зависимости от привлеченных валютных средств. Отношение сальдо по срочным сделкам по поставке денежных средств к

капиталу – уровень зависимости от забалансовых операций.

Page 37: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

37

ДИНАМИКА ВНУТРЕННИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ (ROAE)

-0,02

-0,01

0,00

0,01

0,02

Янв

арь

Мар

т

Май

Ию

ль

Сен

тябр

ь

Ноя

брь

Сбербанк РФ

Внешторгбанк

Газпромбанк

Альфа-банк

Межпромбанк

Отношение прибыли (убытка)к средним работающим активам

20

03

Page 38: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

38

КЛАССИФИКАЦИЯ БАНКОВ

А – высоко стабильные (инвестиционный уровень) А3 – платежеспособность не вызывает сомнений, вне зависимости от внешних условий и

сроков А2 – платежеспособность не вызывает сомнений, может измениться только при резком

ухудшении макроэкономической ситуации А1 – платежеспособность не вызывает сомнений, сроки обеспечения платежеспособности

зависят от макроэкономической ситуацииБ – стабильные (нижний инвестиционный уровень)

Б3 – платежеспособность обеспечена, сроки обеспечения платежеспособности зависят от внешних условий

Б2 – платежеспособность обеспечена, сроки обеспечения платежеспособности могут отличаться для коротких и длинных обязательств

Б1 – платежеспособность обеспечена при благоприятных внешних условияхВ – менее стабильные (спекулятивный, не инвестиционный уровень)

В3 – платежеспособность зависит от внешних условий, возможно ухудшение В2 – платежеспособность зависит от внешних условий, может ухудшиться в ближайшей

перспективе В1 – платежеспособность зависит от внешних условий, может резко ухудшиться в

ближайшей перспективе, необходима внешняя поддержкаГ – проблемные

Г3 – платежеспособность проблематична, необходима внешняя поддержка Г2 – платежеспособность вызывает большие сомнения Г1 – платежеспособность не обеспечена. Необходимо брать в долг и начинать сначала.

Page 39: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

39

ГРУППИРОВКА ПО ВНЕШНИМ (ДОЛЕВЫМ) ВНУТРЕННИМ РЕЙТИНГАМ

Долевой рейтинг, ДР

Номер группы по ДР

Внутренний рейтинг, ВР

Номер группы по ВР

Больше 100 1 Больше 17 1

60-100 2 16-17 2

40-60 3 15-16 3

30-40 4 14-15 4

25-30 5 13-14 5

20-25 6 12-13 6

15-20 7 10-12 7

10-15 8 8-10 8

5-10 9 6-8 9

0-5 10 5-6 10

от -10 до 0 11 4-5 11

Меньше -10 12 Меньше 4 12

Page 40: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

40

РЕЙТИНГОВАЯ ШКАЛА РДФС БАНКОВ

Класс, категория Группа, подкатегорияДля попадания в группу, сумма мест по ДР и ВР

А (A) А 3 2

А 2 3, 4

А 1 5, 6

Б (B) Б 3 7, 8

Б 2 9, 10

Б 1 11, 12

В (C) В 3 13, 14

В 2 15, 16

В 1 17, 18

Г (D) Г 3 19, 20

Г 2 21, 22

Г 1 23, 24

Page 41: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

41

РАСПРЕДЕЛЕНИЕ БАНКОВ ПО КЛАССАМ РДФС НА 1.07.2006Расчет сделан с 1.07.2005 по 1.07.2006

N пп

Рег. №

Название банкаКласс

Долевой рейтинг

ДР

Группа по ДР

Внутренний рейтинг ВР

Группа по ВР

РДФСГруппа по

РДФС

Класс А

Подкласс А3

1 2748 БАНК МОСКВЫ А3 42,69 1 18,85 1 2 689,19 X

2 1 МЕЖДУНАРОДНЫЙ МОСКОВСКИЙ БАНК

А3 14,29 1 17,18 1 1 963,37 X

Подкласс А2

3 1481 СБЕРБАНК РОССИИ А2 2 167,11 1 16,67 2 36 118,50 X

4 354 ГАЗПРОМБАНК А2 317,83 1 15,08 3 4 791,91 X

5 3292 РАЙФФАЙЗЕНБАНК АВСТРИЯ

А2 113,63 1 16,23 2 1 844,30 X

6 2590 АК БАРС А2 53,51 3 17,67 1 945,42 X

Page 42: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

42

ИНДЕКС СОСТОЯНИЯ БАНКОВСКОЙ СИСТЕМЫ РОССИИ, ИСБС

На 1 февраля 2007 года значение ИСБС составляет 5,0309 при максимальном значении, равном 12,00.

Индекс состояния банковской системы России (ИСБС)

4,7

4,75

4,8

4,85

4,9

4,95

5

5,05

5,1

5,15

5,2

5,25

де

к.0

3

фе

в.0

4

ап

р.0

4

ию

н.0

4

авг

.04

окт

.04

де

к.0

4

фе

в.0

5

ап

р.0

5

ию

н.0

5

авг

.05

окт

.05

де

к.0

5

фе

в.0

6

ап

р.0

6

ию

н.0

6

авг

.06

окт

.06

де

к.0

6

фе

в.0

7

Даты

ИС

БС

Page 43: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

43

ИНДЕКС СОСТОЯНИЯ БАНКОВСКОЙ СИСТЕМЫ РОССИИ, ИСБС, взвешенный по сумме пассивов банков

ИСБС взвешенный по сумме пассивов

7,60

7,80

8,00

8,20

8,40

8,60

8,80

9,00

9,20

окт

.04

дек.

04

фев.0

5

апр.0

5

ию

н.0

5

авг.

05

окт

.05

дек.

05

фев.0

6

апр.0

6

ию

н.0

6

авг.

06

окт

.06

дек.

06

фев.0

7

Page 44: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

44

ИНДЕКС СОСТОЯНИЯ БАНКОВСКОЙ СИСТЕМЫ с 1998 года , взвешенный по сумме пассивов банков

ИСБС, с 1998 года

7,00

7,50

8,00

8,50

9,00

9,50

ию

л.9

8

янв.9

9

ию

л.9

9

янв.0

0

ию

л.0

0

янв.0

1

ию

л.0

1

янв.0

2

ию

л.0

2

янв.0

3

ию

л.0

3

янв.0

4

ию

л.0

4

янв.0

5

ию

л.0

5

янв.0

6

ию

л.0

6

янв.0

7

Page 45: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

45

Динамика распределения банков по классам РДФС за период с 1.07.2002

Дата

Классы Количество

банковИСБС

 

А3 А2 А1 Б3 Б2 Б1 В3 В2 В1 Г3 Г2 Г1  

01.07.2002 2 6 14 11 51 124 253 587 222 52 1 1323 4,3696

01.01.2003 2 8 8 14 54 130 258 573 246 29 2 1324 4,3988

01.07.2003 1 3 6 6 20 49 133 247 589 236 33 3 1326 4,3952

01.01.2004 3 10 3 13 128 214 354 509 78 10 2 1324 4,9139

01.07.2004 4 5 5 23 110 207 352 520 88 3 1 1318 4,8907

01.01.2005 5 5 7 19 109 224 334 505 88 2 1298 4,9191

01.07.2005 1 6 2 8 18 108 218 316 497 95 8 1277 4,8919

01.01.2006 4 3 4 10 21 149 244 322 421 69 5 1252 5,1094

01.04.2006 2 5 2 10 14 83 135 174 283 58 4 770 5,0338

01.07.2006 2 4 4 4 13 77 116 193 287 76 2 778 4,9203

01.08.2006 1 4 4 7 9 73 120 188 296 79 2 783 4,8876

Возросли количества банков в классах Б2, Б1, В3 и В2. Вместе с тем за период с 1.01.2004 в классе А особых изменений не произошло. В классе А3 стали появляться банки уже на каждую отчетную дату. Однако значительного перемещения банков в более высокие классы не происходит.

Такой уровень состояния банковской системы России не является достаточным для обеспечения конкурентоспособности при вступлении в ВТО.

Page 46: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

46

Динамика БС РФ, изменения РДФС

За прошедшие 7 лет положение БС РФ изменилось, поменялись акценты в источниках средств и направлениях размещения активов. Кредитование экономики стало доминирующим фактором размещения активов. Доля кредитов в активах вышла на стабильный уровень.

Полностью исчезли банки с отрицательным капиталом, экзотикой стал капитал меньше уставного капитала. Банки стараются показать капитал с учетом перспектив изменения нормативов. Раньше большой капитал считался признаком отсутствия заемных средств. Требования к повышению капитала ограничивают возможность банков кредитовать экономику, поскольку большие кредиты уменьшают значение Н1.

Один из внешних показателей РДФС полностью исчез даже при расчетах на глубину годового периода. Рост эффективности экономики стал основой роста прибыли банков. Растет не только прибыль, но и рентабельность активов. Вместе с тем порой поток прибыли в отдельные месяцы сменяется убытками. Поскольку сумма убытков значительно меньше суммы прибыли, а число банков с убытками не велико, то значительные доли отрицательного показателя резко понижают значение внешнего рейтинга.

Появились и набирают вес потребительские кредиты, однако их уровень еще далек от насыщения, от уровня развитых стран. Роль потребительских кредитов, просроченной задолженности по ним и темпов ее роста – не нашли отражения в РДФС. Впрочем, роль этих показателей пока и нельзя считать значительной.

Page 47: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

47

РДФС для промышленных предприятий

Основой разработки РДФС для промышленных предприятий является сетевая математическая модель, позволяющая оценивать по ключевым показателям производственное и экономическое состояние отдельных предприятий и отраслей в целом. Математическая модель основана на представлении и анализе связанной структуры показателей потоков продуктов и денежных средств. Данные получены обработкой и анализом базы данных показателей производственной и финансовой деятельности базовых предприятий российской промышленности.

В соответствии со спецификой деятельности промышленных предприятий, их показатели, в отличие от банков, делятся на производственные и финансовые. Производственные показатели отражают деятельность, связанную с выпуском профильной продукции. Финансовые показатели отражают состояние и потоки денежных средств по обеспечению выпуска продукции и развитию производства.

Производственные показатели - потоки выпускаемой продукции, номенклатура зависит от специализации предприятия. Производство продуктов (товаров и услуг) состоит в преобразовании (с помощью технологий, рабочей силы, энергоресурсов) поставок предприятию (на входе производственной системы) в готовую продукцию на выходе. Выпуск продукции обеспечивается поставками смежников (сырья, комплектующих, материальных и энергетических ресурсов). Объемы выпуска продукции определяются производственными мощностями предприятия, кадровыми ресурсами. Потребление продукции обеспечивается спросом, портфелем заказов, договорами на поставку продукции.

Другой составляющей деятельности предприятия являются финансовые потоки. Прежде всего это затраты на производство. К ним относятся платежи самого предприятия за поставки, выплата заработной платы, налоговые платежи, платежи по кредитам. Сюда входит задолженность поставщикам, просроченная задолженность. Предприятие может получать финансирование из бюджета. Предприятия выходят на рынки заемных средств, выпускают векселя, получают кредиты в банках, размещают ценные бумаги на фондовых рынках. Совокупность этих производимых и ожидаемых платежей составляет кредиторскую задолженность предприятия.

Page 48: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

48

ПУБЛИКАЦИИ

1. Петров А.Е. Тензорная методология в теории систем. – М.: Радио и связь, 1985. – 152 с.

2. Карминский А.М., Пересецкий А.А., Петров А.Е. Рейтинги в бизнесе и экономике. – М., Финансы и статистка, 2005, 240 с.

3. Петров А.Е. Тензорный метод двойственных сетей. Сб. трудов научно-технической конференции с международным участием. Технологии информатизации профессиональной деятельности – 2004». Ижевск, 2005 – с. 109-128.

4. Арменский А.Е., Гусев В.С., Петров А.Е. Информационная и экономическая безопасность государства. Учебно-методическое пособие для государственных служащих. М.: Издательство «Мобиле», 2003. - 228 с.

5. Банки и финансы – Информационно-аналитический бюллетень, №№1-66, гл. ред. А.Е.Петров, М.: ИА «Мобиле», 1995 – 2007 г.г., 400с.

E-mail: [email protected]

Page 49: ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ МЕТОДИКИ РЕЙТИНГОВ БАНКОВ И ПРЕДПРИЯТИЙ

49

ВЫВОДЫ

Банковская система РФ растет быстро, но в силу небольших размеров, по сравнению с развитыми странами, не обеспечивает потребностей экономики в кредитах, необходимых для обеспечения устойчивого развития. Рост предоставления кредитов сдерживает низкая капитализация и дефицит долгосрочных ресурсов.

В условиях рынка нишу кредитования предприятий занимают зарубежные заимствования.

Также растут внешние займы самих банков России, что является фактором риска. Внешние займы стали возможны благодаря росту надежности банковской системы и экономики России в целом.

Потребительские кредиты растут быстро, невозврат растет еще быстрее, но этот сектор пока не является значимым.