Особенности имитационного моделирования банковских процессов

Необходимость применения имитационного моделирования обусловлена, прежде всего, особенностями российского рынка. Отличительная черта российского финансового рынка — его «субъективизм», крайняя зависимость от внеэкономических факторов и, как следствие, высокая степень неопределенности, которая затрудняет принятие обоснованных финансовых решений.

Эту неопределенность создают:

1. нестабильность внешнего окружения российских банков, отсутствие четко установленных правил и процедур организации различных секторов финансового рынка (институциональный аспект);

2. отсутствие достаточно развитого аппарата для прогнозирования макроэкономической ситуации в неопределенных условиях и анализа множественности факторов (инструментальный аспект);

3. невозможность учета и формализации всех связей для построения экономико-математической модели, адекватно отражающей структуру финансового рынка (познавательный аспект);

4. недоступность достоверной информации — отсутствие единого информационного пространства «банк — клиент — финансовый рынок — государство» (информационный аспект);

5. неадекватное отражение реального финансового состояния банка в бухгалтерской отчетности (балансе и т.д.) и, тем самым, — отсутствие финансовой прозрачности в банке (бухгалтерский аспект). Применение традиционных средств поддержки управленческих решений и прогнозирования в этих условиях затруднено, и тем ценнее возможность использования метода имитационного моделирования.[2]

Многие современные программные продукты предназначены специально для прогнозирования ситуации на финансовом рынке. Сюда можно отнести средства технического анализа фондового рынка, экспертные системы и статистические пакеты. Эти продукты предназначаются главным образом лицам, принимающим решения на рынке государственных долговых обязательств.

Практика применения банками и инвестиционными компаниями средств прогнозирования в торговле на рынке ценных бумаг показывает, что прогноз далеко не всегда оказывается достоверным даже с точки зрения тенденции. Одна из причин этого — ограниченный период статистических наблюдений.

В свою очередь, имитационное моделирование является инструментом, с помощью которого можно охватить все области деятельности банка: кредитно-депозитную, фондовую, работу с валютными активами. Имитационная модель банка (ИМБ) не прогнозирует поведение рынка. Ее задача — учет максимально возможного числа финансовых факторов внешней среды (валютного рынка, рынка ценных бумаг, межбанковских кредитов и т. п.) для поддержки принятия финансовых решений на уровне руководителя банка, казначейства, комитета по управлению активами и пассивами.

В этом смысле ИМБ по своим функциям тесно примыкает к развитым автоматизированным банковским системам (АБС) западной разработки, которые используются крупными международными торговыми банками.

Моделирование процессов в банке позволяет имитировать регистрацию банковских сделок и учитывать информацию, которую содержит в себе сделка. Применение данной идеологии построения вполне оправдано не только с точки зрения имитации реальных финансовых потоков в банке, но и с точки зрения практической применимости результатов моделирования в деятельности финансового менеджера банка.

Действительно, бухгалтерский баланс оказывается вторичным результатом принятых решений. Как на практике, так и в ИМБ менеджер, принимая то или иное решение о сделке, оценивает ее риски и последствия для банка не одномоментно, а в течение всего жизненного цикла сделки.

Имитационные модели — неотъемлемая часть современного банковского менеджмента. Управление активами и пассивами, планирование крупномасштабных операций требует надежных аналитических методик.

Системы имитационного моделирования находят широкое применение для анализа, прогнозирования и изучения разнообразных процессов в различных областях экономики, промышленности, научных исследованиях как чисто теоретического, так и практического направления.

Применение таких систем наиболее эффективно и оправдано для перспективного прогнозирования и в ситуациях, когда проведение практического эксперимента невозможно или затруднительно. Имитационное моделирование — это информационная технология, работающая с имитационной моделью и позволяющая оценивать ее параметры (следовательно, эффективность) в ускоренном масштабе времени.

Имитационная модель — программное обеспечение, позволяющее имитировать деятельность какого-либо сложного объекта. Иногда имитируемые объекты могут быть настолько сложны, и имеют такое большое количество параметров, что создание имитационной модели на стандартном языке программирования высокого уровня может потребовать слишком много времени, чтобы оправдать результаты.[3]

Существует множество задач и ситуаций, требующих применения имитационных технологий. В их число входит моделирование сценариев работы банка, «проверка» тех или иных решений, анализ альтернативных стратегий и многое другое. Квалифицированный специалист способен привести десятки типовых и частных задач, требующих аналитических методик. К ним относятся и классические задачи банковского планирования, и задачи «домашнего» происхождения, например, координация графиков обязательств и поступлений. Имитационные модели позволяют делать как примерные оценки и экспресс-аудит принимаемых решений, так и детальные численные прогнозы и расчеты. Быстрый анализ ситуации на основе компактной модели средней сложности — ценная возможность для любого банковского руководителя.

Имитационные модели позволяют увязать в единое целое деятельность всех подразделений банка. На этой основе становится возможной эффективная организация всей системы оперативного и стратегического планирования коммерческого банка. Благодаря применению потоковых подходов, информация о деятельности банка и его служб приобретает сжатую и легко читаемую форму. Она поддается количественному и качественному (содержательному) анализу. Имитационная модель на базе одного из экспертных пакетов — надежный ориентир для руководства банка. Потоковая «картина» деятельности банка значительно облегчает как оперативное управление, так и перспективное планирование работы банка.

Имитационные модели могут быть вложены в основу экспертного комплекса коммерческого банка. В этом случае имитационная модель, созданная на базе одного из экспертных пакетов, связывается каналами обмена данных с другими специализированными программными пакетами и электронными таблицами баз данных. Такой комплекс может действовать в режиме реального времени. По своим возможностям он приближается к большим дорогостоящим системам автоматизации управления банком.

Оптимизационные модели, в том числе многокритериальные, имеют общее свойство — известна цель, для достижения которой часто приходится иметь дело со сложными системами, где речь идет не столько о решении оптимизационных задач, сколько об исследовании и прогнозировании состояний в зависимости от избираемых стратегий управления. И здесь мы сталкиваемся с трудностями реализации прежнего плана. Они состоят в следующем:

1. сложная система содержит много связей между элементами;

2. реальная система подвергается влиянию случайных факторов, учет которых аналитическим путем невозможен;

3. возможность сопоставления оригинала с моделью существует лишь в начале, и после применения математического аппарата, так как промежуточные результаты могут не иметь аналогов в реальной системе.[4]

В связи с различными трудностями, возникающими при изучении сложных систем, практика потребовала более гибкий метод, и он появился — имитационное моделирование (Simulation modeling).

Обычно под имитационной моделью понимается комплекс программ для ЭВМ, описывающий функционирование отдельных блоков систем и правил взаимодействия между ними. Использование случайных величин делает необходимым многократное проведение экспериментов с имитационной системой (на ЭВМ) и последующий статистический анализ полученных результатов. Весьма распространенным примером использования имитационных моделей является решение задачи массового обслуживания методом Монте-Карло.

Таким образом, работа с имитационной системой представляет собой эксперимент, осуществляемый на ЭВМ. В чем же заключаются преимущества?

1. большая близость к реальной системе, чем у математических моделей;

2. блочный принцип дает возможность верифицировать каждый блок до его включения в общую систему;

3. использование зависимостей более сложного характера, не описываемых простыми математическими соотношениями.

Перечисленные достоинства определяют недостатки:

1. построить имитационную модель дольше, труднее и дороже;

2. для работы с имитационной системой необходимо наличие подходящей по классу ЭВМ;

3. взаимодействие пользователя и имитационной модели (интерфейс) должно быть не слишком сложным, удобным и хорошо известным;

4. построение имитационной модели требует более глубокого изучения реального процесса, нежели математическое моделирование.[5]

Встает вопрос: может ли имитационное моделирование заменить методы оптимизации? Нет, но удобно дополняет их. Имитационная модель — это программа, реализующая некоторый алгоритм, для оптимизации управления которым прежде решается оптимизационная задача.

Итак, ни ЭВМ, ни математическая модель, ни алгоритм для ее исследования порознь не могут решить достаточно сложную задачу. Но вместе они представляют ту силу, которая позволяет познавать окружающий мир, управлять им в интересах человека.

Учитывая комплекс задач, стоящих перед банковскими аналитиками, эта система должна обеспечивать:

1. расчет показателей текущего и будущих финансовых состояний банка;

2. прогноз состояния отдельных финансовых сделок и баланса банка в целом;

3. оценку привлекательности отдельных финансовых сделок;

4. синтез (формирование) управленческих решений;

5. оценку эффективности принятого управленческого решения;

6. оценку полноты и неизбыточности наборов показателей финансового состояния банка.

Выполнение любой из перечисленных функций требует моделирования финансовой деятельности банка.