Исследование и разработка комплекса моделей оценки и прогноза надежности работы коммерческого банка тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
- Ученая степень
- кандидата экономических наук
- Автор
- Пятовский, Сергей Евгеньевич
- Место защиты
- Москва
- Год
- 2002
- Шифр ВАК РФ
- 08.00.13
Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Пятовский, Сергей Евгеньевич
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1 МЕТОДОЛОГИЧЕСКАЯ ОСНОВА МОДЕЛИРОВАНИЯ НАДЕЖНОСТИ БАНКА
1.1 внешняя среда банка.
1.1.1 Характеристики банковской системы России.
1.1.2 Контроль Банка России за банковской системой. 1.3 11ели математического моделирования работы банка.
1.2 моделирование работы банка.
1.2.1 Характеристики внешней среды банка.
1.2.2 Направления моделирования работы банка.
1.2.3 Модели оценки надежности банка.
1.3 подходы к оценке надежности банка.
1.3.1 Финансовая надежность банка и качество показателей его работы.
1.3.2 Аспекты оценки надежности работы банка.
1.4 Аспекты моделирования надежности банка.
1.4.1 Обучаемая макромодель банка.
1.4.2 Вид модели банка.
1.4.3 Составные части модели банка.
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ
ГЛАВА 2 МОДЕЛИ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗА ФИНАНСОВОЙ НАДЕЖНОСТИ БАНКА
2.1 Построение комплекса моделей.
2.1.1 Исследование вопроса оценки надежности банка.
2.1.2 Требования к комплексу моделей.
2.2 Модель «Макроэкономическая среда банка».
2.2.1 Переменные модели.
2.2.2 Уравнение состояния системы «Банк - Макроэкономическая среда».
2.3 Модель «Финансовая среда банка».
2.3.1 Переменные модели.
2.3.2 Уравнение состояния системы «Банк - Финансовая среда».
2.4 Феноменологическая макромодель банка.
2.4.1 Целевая функция и ограничения модели.
2.4.2 Критерий оптимизации.
2.4.3 Модель оценки надежности банка.
2.4.4 Модель прогноза надежности банка.
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ
ГЛАВА 3 СТАТИСТИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ КОМПЛЕКСА МОДЕЛЕЙ
3.1 Информационное обеспечение комплекса моделей.
3.1.1 Принципы формирования информационного массива.
3.1.2 Входной поток информации.
3.1.3 Группы агрегированных показателей работы банка.8S
3.2 Оценка результатов работы банка.
3.2.1 Критерии модели оценки.
3.2.2 Параметры модели оценки.
3.2.3 Сравнение архитектур нейронных сетей.
3.2.4 Качество агрегированных показателей.
3.2.5 Оценка результатов работы банка.
3.3 Прогноз результатов работы банка.
3.3.1 Параметры модели.
3.3.2 Свойства модели.
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ
ГЛАВА 4 АДАПТАЦИЯ КОМПЛЕКСА МОДЕЛЕЙ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗА НАДЕЖНОСТИ
БАНКА
4.1 Группы решаемых задач.
4.2 Оценка финансовой надежности банка.
4.3 Практическая реализация комплекса моделей работы банка.
4.4 Алгоритм решения задачи оценки и прогноза надежности банка.
4.5 Рекомендации но применению комплекса моделей.
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ
Диссертация: введение по экономике, на тему "Исследование и разработка комплекса моделей оценки и прогноза надежности работы коммерческого банка"
Начало преобразований в российской экономике привело к формированию БС страны, ориентированной на работу в условиях рыночной конкуренции. Вместо Госбанка, распределявшего финансовых средства по отраслям плановой экономки, была образована сеть КБ, работающих на формирующемся рынке банковских услуг. Количество эффективно работающих КБ быстро меняется, и, следовательно, высок коммерческий риск для клиентов КБ. Следствием сказанного является низкая инвестиционная привлекательность банковского сектора страны, повышению которой должен способствовать адекватный контроль за финансовым состоянием КБ. В этой связи, государственные органы финансового надзора обеспечивают высокую транспарентность финансового состояния КБ страны, для чего необходим инструмент оценки и прогноза результатов ФЭД КБ, который бы учитывал особенности БС и которому бы доверяли клиенты КБ.
Актуальность диссертационного исследования. Банковская система России, находясь в стадии формирования, работает недостаточно эффективно и является нестабильной системой. Законы, регулирующие вопросы гарантии возврата размещенных в банках денежных средств, не разработаны. Ситуация на рынке банковских услуг такова, что даже крупные коммерческие банки (КБ) не гарантируют своим клиентам возврат размещенных денежных средств. В период формирования банковской системы (БС) многие КБ в течение длительного времени работают на грани нулевой ликвидности. Нормальное выполнение банком текущих операций создает только вид его финансовой стабильности, в то время как положение банка может характеризоваться финансовой ненадежностью и прогрессирующей нестабильностью, ведущими к банкротству. Даже выполняя нормативы ликвидности, КБ может стать убыточным и задержать платежи. В то же время, инвесторы и клиенты КБ, располагая только публикуемой информацией, не могут определить, с какими банками, с точки зрения финансовой надежности и коммерческого риска, безопасна работа. Государственные контролирующие органы, и, в частности, ЦБ РФ, не предоставляют необходимую инвесторам и клиентам банка информации о финансовой надежности, а результаты исследований, проводимых независимыми агентствами, часто противоречат друг другу. Оценка же деятельности российских КБ, получаемая по методикам международных агентств, эффективна только в условиях стабильных экономик.
Первичная информация о финансово-экономической деятельности (ФЭД) большинства КБ имеется в открытых источниках. Однако методики комплексного анализа индивидуального КБ отсутствуют. Инвестору и клиенту КБ необходима такая методология оценки финансового состояния банка, которой бы доверяли коммерческие партнеры и которая была бы адаптирована к российской экономике. Показатели, содержащиеся в первичной финансовой отчетности КБ и характеризующие различные стороны его работы, подвержены существенным изменениям, в то время как инвесторам и клиентам банка необходимо прогнозное представление о ситуации во всей банковской системе страны, то есть во внешней среде деятельности исследуемого КБ.
С учетом сказанного, необходимо разработать комплекс экономико-математических моделей (ЭММ) оценки и прогноза результатов ФЭД КБ, модельные переменные которого учитывают влияние на результаты работы банка внешней среды, и который бы имел возможность настройки на специфику работы банка.
Изученность проблемы. Вопросы, связанные с изучением взаимодействия КБ друг с другом и с внешней средой, до настоящего времени слабо изучены. Существует большое количество публикаций, связанных с моделированием работы отдельных типов предприятий, таких как решение оптимизационных задач для КБ [53], использование аппарата теории вероятностей и математической статистики для страховых компаний [43], применение технического и других видов анализа при описании работы фондового рынка [94]. Однако работы, связанные с построением переходных моделей, учитывающих взаимосвязь макро- и микроэкономических параметров, практически отсутствуют, а существующие в настоящее время на российском рынке модели оценки результатов ФЭД КБ обладают такими недостатками, как отсутствие прогноза, учета влияния внешней среды, невозможность выявления показателей, оказавших негативное влияние на результаты ФЭД КБ и невозможность настройки на индивидуальный КБ. Это объясняется тем, что в России до недавнего времени не было объекта исследования, - КБ. В то же время, исследования работы КБ, проводимые в странах с успешно работающими БС, для применения на российском рынке мало пригодны или требуют адаптации.
Новый подход к оценке результатов ФЭД КБ должен обеспечивать возможность настройки на индивидуальные особенности работы КБ,, анализ результатов ФЭД которых требует проведения комплексного исследования всех КБ страны, основанного на финансовой информации, признанной в банковском сообществе.
Объект и предмет исследования. Объектом диссертационного исследования являются КБ, процессы функционирования которых необходимо изучить с использованием показателей, характеризующих состояние внешней среды, и показателей, определяемых нормативными и ресурсными ограничениями на работу КБ. Предметом диссертационного исследования являются надежность и качество показателей ФЭД КБ, а также их прогнозные оценки, полученные с учетом макроэкономических индикаторов внешней среды и микроэкономических показателей ФЭД КБ для трех уровней модельной иерархии: взаимодействие КБ с макроэкономической средой, взаимодействие КБ с финансовой средой и феноменологическая макромодель КБ.
Цель диссертационного исследования. Цель диссертационного исследования состоит в исследовании и разработке комплекса ЭММ оценки и прогноза надежности работы КБ, предоставляющий инвесторам и клиентам банков интересующую их информацию. Такой комплекс должен позволять решать задачи систематизации экономической информации, отражающей положение КБ во внешней среде и КБ как организационно-экономической системы (ОЭС); моделирования оценки результатов работы КБ в текущий момент времени и выявление показателей, оказавших негативное влияние на его финансовое состояние; моделирования прогнозных оценок результатов ФЭД банка. Для решения указанных задач необходимо:
- определить понятие надежности ФЭД КБ;
- исследовать факторы, определяющие ФЭД КБ, рассмотрев внешнюю среду и внутренние факторы;
- разработать комплекс моделей, позволяющих прогнозировать и анализировать ФЭД КБ на основе выявленных факторов;
- разработать информационно-аналитическую систему (ИАС), которая, на основе разработанного комплекса моделей, позволит инвесторам и клиентам банков решать их задачи.
В первой главе диссертационного исследования выполнен анализ состояния БС и изучена проблема методологии построения адекватной оценки и прогноза ФЭД КБ. Обзор работ по ЭММ КБ и вопросам работы КБ в условиях развивающихся экономик, в частности, на финансовом рынке России, а также проведенные исследования, показали, что в России наблюдается высокий спрос на информацию, объективно и полно отражающую финансовое состояние КБ. Анализ научных публикаций показал, что на российском финансовом рынке мало методологий, адекватно описывающих работу КБ, что, в условиях нестабильной экономики, ведет к значительным коммерческим рискам для инвесторов и клиентов КБ. В этой связи, необходим сбор статистически значимого материала о финансовом состоянии КБ и построение на его информационной основе комплекса ЭММ, позволяющего решать две основные группы задач:
- построение модели оценки ФЭД КБ в текущий момент времени и выявление показателей, оказавших негативное влияние на финансовое состояние;
- построение модели прогноза ФЭД КБ и выявление показателей, которые окажут негативное влияние на финансовое состояние.
Во второй главе диссертационного исследования выполнено теоретическое обоснование алгоритмов решения задач оценки и прогноза ФЭД КБ. Исследования применимости формализованных моделей ФЭД КБ позволили предложить адекватную структуру комплекса ЭММ, построенного для трех уровней модельной иерархии: взаимодействие КБ с макроэкономической средой, работа КБ на финансовом рынке и макромодель КБ. С учетом полученных результатов, разработан комплекс моделей, учитывающий влияние внешней среды и позволяющий получать адекватные прогнозные оценки. Экспериментальное обоснование составных частей разработанного комплекса моделей оценки и прогноза ФЭД КБ выполнено в третьей главе диссертационного исследования.
В третьей главе диссертационного исследования изучены характеристики информационных массивов и определены ограничения, характеризующие КБ с нормальными значениями финансовых показателей; построены корреляционные группы показателей ФЭД КБ и изучены свойства групп; исследованы свойства разработанного комплекса ЭММ, а также разработаны методы выявления непрогнозируемых показателей результатов ФЭД КБ и показателей, оказавших негативное влияние на ФЭД КБ. Одним из требований к разработанному комплексу моделей стала возможность настройки на сигнатуру изучаемого КБ, что делает модель универсальной в применении ко всем КБ. Проведенные в третьей главе исследования показали, что для эффективного применения разработанного комплекса моделей необходима разработка ИАС и ее адаптация под специфику работы КБ. Описание концепции построения ИАС и обсуждение полученных результатов представлено в четвертой главе диссертационного исследования.
В четвертой главе представлены результаты исследований, выполненные с применением разработанного комплекса моделей, и их обсуждение. Также пред-Введение ставлены результаты изучения актуальности задач аналитической обработки финансовой информации, характеризующей работу КБ, полученные путем анкетного опроса. При изучении вопросов адаптации разработанного комплекса моделей, в диссертационном исследовании выявлены и формализованы инварианты ФЭД КБ, по которым оценена степень соответствия финансовой отчетности действительному состоянию КБ. Проведенные исследования показали, что 1/5 КБ страны находится вблизи границы убыточности, что требует проведения оперативной и постоянной оценки их финансового состояния. Развитие ситуации на рынке банковских услуг подтвердило, что клиенты КБ, не располагая информацией о действительном финансовом состоянии, продолжали размещение в КБ денежных средств. Потерянные средства клиентов КБ являются оценкой экономического эффекта применения разработанного комплекса моделей, что подтверждает актуальность выполненного диссертационного исследования.
Информация, необходимая для расчетов с применением построенного комплекса моделей оценки и прогноза результатов ФЭД КБ, получена из НАС RATING [32], разработанной автором для мониторинга финансового состояния КБ России, а также из СМИ, публикаций Госкомстата РФ и сети Интернет.
Результаты диссертационного исследования. Основные результаты диссертационного исследования изложены в изданиях: Материалы научных конференций
- Социальная информатика-99: Сб. науч. тр. Социально-технологического института ГАСБУ. - М.: РАЕН-МАИ-СТИ. - 1999;
- Экономические информационные системы на пороге XXI века: Сб. науч. тр. Моск. госуд. ун-т экономики, статистики и информатики. - М.: МЭСИ. - 1999;
- Международная конференция «Идентификация систем и задачи управления», Москва, 26-28 сентября 2000. - Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН;
- VI Королевские чтения: Всероссийская молодежная научная конференция, Самара, 3-4 октября 2001 г.: Тезисы докладов. Том II. Самара: Издательство Самарского научного центра Российской Академии Наук, 2001.
Журналы
- Банковские технологии. -1999. -№ 5-9;
- Рынок ценных бумаг. - 1999. - № 20 (155).
Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Пятовский, Сергей Евгеньевич
Выводы по Главе 4
Проведенные исследования позволили разработать концепцию построения ИАС, основанной на НЭМ, и рассмотреть механизм адаптации модели к практическому применению с учетом специфики российской БС. Отдельно изучены аспекты практического применения модели взаимодействия КБ и внешней среды при анализе финансового состояния системообразующих КБ в период финансового кризиса 1998 г.
Эффективность практического использования разработанной ИАС исследована в аспекте применения НЭМ при решении следующих задач:
- выполнена оценка финансовой надежности КБ Росси и проанализирована прогнозная динамика показателей результатов ФЭД КБ;
- проанализировано качество показателей результатов ФЭД КБ России.
Кроме решения указанных задач, предложены рекомендации по практическому применению ИАС. Исследования, выполненные с использованием ИАС RATING, выявили следующие характерные черты БС России:
- большинство КБ России находятся на грани нулевой прибыльности;
- низкое качество показателей результатов ФЭД КБ России.
Проведенные исследования показали, что разработанная НЭМ, обеспечивая индивидуальную настройку на изучаемый КБ и учитывая воздействие внешней среды, эффективно решает задачи оценки и прогноза результатов ФЭД КБ, а также задачу оценки качества показателей ФЭД КБ.
Заключение
Разработанная в диссертационном исследовании концепция построения комплекса моделей оценки и прогноза результатов ФЭД КБ направлена на проведение исследований на уровне, находящемся на стыке микро- и макроэкономических показателей, определяющих результаты ФЭД КБ. Проведенные исследования позволили разработать комплексную НЭМ оценки и прогноза результатов ФЭД КБ и определить основы построения ИАС, предназначенной для получения информации, необходимой для поддержки принятия решений. При построении НЭМ устранены основные недостатки существующих моделей оценки ФЭД КБ:
- применение математического аппарата на основе современных достижений в области ИТ позволило выполнить комплексное исследование ФЭД КБ, что решило проблему адекватности причин отнесения КБ к данной группе финансовой надежности;
- в разработанном комплексе ЭММ построены концептуальные основы учета влияния на результаты работы КБ макроэкономической и финансовой конкурентной среды, для чего работа КБ рассмотрена на трех уровнях модельной иерархии: «Банк - Макроэкономическая среда», «Банк - Финансовая среда» и феноменологическая макромодель КБ;
- в разработанном комплексе ЭММ проблема динамики рядов данных решена с учетом того, что изменениям подвержены не только характеризующие КБ показатели, но и параметры внешней среды, в частности, рассмотрены две динамические модели: модель изменения воздействующих на КБ макроэкономических показателей и феноменологическая макромодель КБ, объединенные в единой НЭМ.
Подход, основанный на сведении макроэкономических индикаторов экономики и показателей ФЭД КБ в единую НЭМ, обеспечил разработанный комплекс моделей оценки и прогноза надежности работы КБ таким функционалом, как:
- возможность построения оценки результатов работы КБ в текущий момент времени и выявление показателей, оказавших негативное влияние на ФЭД КБ;
- возможность построения прогнозной оценки результатов ФЭД КБ и выявление показателей, которые окажут негативное влияние на его финансовое состояние.
Научная новизна. Новые научные результаты, полученные в диссертационном исследовании, состоят в разработке комплекса ЭММ оценки и прогноза ФЭД
КБ, построенного с применением НС и алгоритма регуляризации, позволяющего: учитывать влияние внешней среды; настраиваться на сигнатуру изучаемого КБ; работать со значительными массивами информации. В процессе разработки комплекса моделей впервые решены задачи:
- изучены характеристики информационных массивов и разработан метод выявления КБ с нормальными показателями ФЭД, а также разработан метод построения корреляционных групп показателей ФЭД КБ и изучены их свойства;
- изучено влияние параметров модели прогноза результатов ФЭД КБ на прогнозируемые тренды и разработан метод определения оптимальных значений параметров;
- изучены вопросы применимости различных типов НС для оценки ФЭД КБ и разработан метод подтверждения адекватности типов НС при решении задач оценки финансовой надежности КБ;
- изучены вопросы разрешения КБ по уровням финансовой надежности и разработан метод оценки показателей ФЭД КБ НС-комитетом, обеспечивающий максимальное разрешение по показателю финансовой надежности КБ;
- изучены вопросы выявления показателей, оказавших негативное влияние на результаты ФЭД КБ, и построения КФН, разработан метод оценки качества показателей ФЭД КБ;
- рассмотрены вопросы оценки коммерческих рисков взаимодействия с КБ и предложены методологические подходы оценки указанных рисков, основанные на структуре КФН и факторе прогнозируемости показателей ФЭД КБ;
- разработаны ЭММ для различных уровней иерархии, изучена и математически обоснована схема объединения комплекса моделей в единую модель оценки и прогноза надежности ФЭД КБ. На основе исследованного комплекса моделей объяснены причины финансовой неустойчивости КБ.
Практическая значимость. Практическая значимость диссертационного исследования состоит в следующем:
- разработанный комплекс моделей оценки и прогноза составил основу примененной в расчетах коммерческой версии НАС, представленную в научной публикации [34] и ряде корпоративных изданий, предоставляющей ЛПР информацию, отражающую уровень надежности КБ;
- посредством разработанной ИАС получены оценки надежности и прогнозные значения ФЭД КБ Москвы и ряда регионов, подтвержденные развитием ситуации на рынке банковских услуг;
- на основе разработанного комплекса ЭММ оценки и прогноза ФЭД КБ рядом КБ изучена финансовая отчетность и выполнены исследования контрагентов;
- проведенные исследования ФЭД КБ позволили установить критерии прогнози-руемости и качества финансовых показателей КБ, определяющие коммерческие риски работы инвесторов и клиентов с КБ.
Разработанный комплекс ЭММ оценки и прогноза ФЭД КБ составил основу коммерческой версии ИАС, использованной в диссертационном исследовании при построении модельных оценок ФЭД КБ. Разработанная ИАС была приобретена аналитическими службами семи КБ страны. С применением ИАС автором получены оценки надежности и прогнозные значения ФЭД КБ Москвы, Кемеровской и других областей [23, 32, 34], что позволило заказчикам разместить денежные средства в рекомендованных банках с высоким уровнем финансовой надежности. Практика показала, что такое размещение денежных средств не привело к финансовым потерям заказчиками.
Сокращения
АРБ - Ассоциация Российских Банков
БД - база данных
БС - банковская система
БУ - бухгалтерский учет
ВВП - валовой внутренний продукт
ИАС • информационно-аналитическая система
ИТ - информационные технологии ихд - информационное хранилище данных
КБ - коммерческий банк
КФН - карта финансовой нестабильности
МБС - Московский банковский союз
МГУА - метод группового учета аргументов
ММШ - методика многомерного шкалирования
МНК - метод наименьших квадратов
МСФО - международные стандарты финансовой отчетности
НКО - небанковская кредитная организация
НС - нейронная сеть
НЭМ - нейро-эконометрическая модель
ОГВУ - органы государственной власти и управления оэс - организационно-экономическая система по - программное обеспечение
РКЦ - расчетно-кассовый центр
ТЭК - топливно-энергетический комплекс
ФПГ - финансово-промышленная группа
ФЭД - финансово-экономическая деятельность
ЦПТ - центральная предельная теорема
Диссертация: библиография по экономике, кандидата экономических наук, Пятовский, Сергей Евгеньевич, Москва
1. Гражданский кодекс Российской Федерации (с изменениями от 20 февраля, 12 августа 1996 г., 24 октября 1997 г., 8 июля, 17 декабря 1999 г., 16 апреля, 15 мая 2001 г.).
2. Центральный Банк Российской Федерации. Письмо «Совершенствование корпоративного управления в кредитных организациях» (Базельский комитет по банковскому надзору, Базель, Сентябрь 1999 г.).
3. Федеральный закон «О банках и банковской деятельности» (в ред. Федеральных законов от 03/02/96 №17-ФЗ, от 31/07/98 №151-ФЗ).
4. Федеральный закон от 8 июля 1999 г. N 144-ФЗ «О реструктуризации кредитных организаций». Принят Государственной Думой 25 июня 1999 г. Одобрен Советом Федерации 2 июля 1999 г.
5. О методике расчета собственных средств (капитала) кредитных организа-ций//Положение №31 П от 1 июня 1998 г.
6. Инструкция ЦБР от 12 июля 1999 г. N 84-И «О порядке осуществления мер по предупреждению несостоятельности (банкротства) кредитных организаций» (с изменениями от 22 января, 27 августа 2001 г.).
7. Сорос Дж. Алхимия финансов. М. :ИНФРА-М. - 1996.
8. Панова Г.С. Анализ финансового состояния коммерческих банков. М., -1996.
9. Терехина А.Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы. - 1986. - 168 с.
10. Иванов В.В. Анализ надежности банка. Практическое пособие. М.: Русская Деловая Литература, 1996. - 320 с.
11. Пятовский С. Банки России: год после кризиса/ZDiasoftINFO. 1999. - Август. -С.122-128.
12. Пятовский С. и др. Банки и мобилизационная экономика//Банковские технологии. 1999. - № 5-6 (48). - С.88-95.
13. Пятовский С. Банки России через год после кризиса//Банковские технологии. 1999. -№ 7-8. -С.88-91.
14. Пятовский С., Смирнов А. Банки после кризиса: добьем или вылечим?//Рынок ценных бумаг. 1999. - № 20 (155). - С.28-32.
15. Банки и финансы: Информационно-аналитический бюллетень. М.: ЗАО «Информационное агентство «Мобиле», Выпуск №3 (26) 2000.
16. Банковские и финансовые технологии для реального сектора экономики: Сб. статей//Под ред. В.И. Тарасова. М.: Межрегиональный центр банковских и финансовых технологий, 2000. - 320 с.
17. Банковские и финансовые технологии Сб. тр. конф.//Под ред. В.И. Тарасова, B.C. Захарова, О.И. Лаврушина. М.: Межрегиональный центр банковских и финансовых технологий, 2001. - 272 с.
18. Банковские системы в реформирующихся экономиках. Россия в контексте зарубежного опыта. С.-Петербург, ДБ, 2001. - 747 с.
19. Доугерти К. Введение в эконометрику: Пер. с англ. М.: ИНФРА-М, 1997. -XIV, 402 с.
20. Ковалев А.П. Диагностика банкротства. М.: АО Финстатинформ, 1995. -96 с.
21. Пятовский С.Е. и др. Информационно-аналитическая система оценки надежности российских коммерческих банков//Социальная информатика-99: Сб. науч. тр. Социально-технологического института ГАСБУ. М.: РАЕН-МАИ-СТИ. - 1999. - 213 с.
22. Инвестиционный рейтинг российских регионов//Эксперт. 1998. - 19 Окт.
23. Ивахненко А.Г. Индуктивный метод самоорганизации моделей сложных систем. Киев: Наукова думка, 1982.
24. Интерфакс-100: Обзор банковской системы. Итоги 2000 года//Центр экономического анализа агентства «Интерфакс».
25. Буркин М., Трошин Д., Фатуев В. Информационное обеспечение управления банком//Банки и технологии: Ассоциация Российских Банков. 2000. - №2. -С.37-39,44.
26. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике. Учебное пособие. Серия «Информатизация России на пороге XXI века». М.: СИНТЕГ, 1998.-216 с.
27. Информационный центр «Рейтинг»: www.rating.ru.
28. Ивченко Б.П, Мартыщенко Л.А., Иванцов И.Б. Информационная микроэкономика. Часть 1. Методы анализа и прогнозирования. СПб.: Нордмед-Издат, 1997. -160 с.
29. Ивченко Б.П, Мартыщенко JI.A., Губин Г.С. Информационная микроэкономика. Часть 2. Анализ закономерностей и моделирование. СПб.: Нордмед-Издат, 1998. -160 с.
30. К вопросу о реструктуризации банковской системы России. Из письма председателя Банка России В.В. Геращенко Председателю правительства Российской Федерации Е.М. Примакову//КоммерсантЪ. 1999. - №44. - 19 марта.
31. Мудрик Д. Контроль и оценка ситуации: Анализ финансового состояния страховых компаний//Страховой аудит. 1997. - №2. - С.2-5.
32. Пятовский С. Кредиты московских 6aHKOB//DiasoftINFO. 1999. - Декабрь. -С.61-65.
33. Винер Н. Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине. М. 2-е изд., пер. с англ. - 1968.
34. Курс экономической теории. Авторский коллектив. 4-е дополненное и переработанное издание. - Киров: «АСА», 2000. - 752 с.
35. Солянкин А.А. Компьютеризация финансового анализа и прогнозирования в банке. Под ред. Г.А. Титоренко. М.: Финстатинформ, 1998. - 96 с.
36. Татарников В. Концептуальный взгляд на современные информационно-аналитические технологии//Банки и технологии: Ассоциация Российских Банков. 2000. - №2. - С.28-32.
37. Ткачева О. К вопросу о классификации аналитических систем//Банки и технологии: Ассоциация Российских Банков. 2000. - №2. - С.34-36.
38. Запорожец 3., Элланская JI. Концепция построения информационно-аналитической системы для банковского бизнеса/ZRS-CLUB. 2000. - №3 (18). - С.64-70.
39. Соложенцев Е.Д., Карасев В.В., Соложенцев В.Е. Логико-вероятностные модели риска в банках, бизнесе и качестве. Под ред. Е.Д. Соложенцева. СПб.: Наука, 1999. - 120 с.
40. Королев А. Многоуровневая аналитическая система. Опыт разработки в ГУ Банка России по Москве//Банковские технологии. 1999. - №3 (51). - С.44-46.
41. Меркурьев И.Л. Моделирование финансово-экономической деятельности коммерческого банка: Автореф. дис. канд. экон. наук. М., 1995.
42. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы. - 1979. -285 с.
43. Марчук Г.И. Методы вычислительной математики. М.: Наука. 3-е изд. -1989.
44. Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С. Методика финансового анализа. М.: ИНФРА-М, 1996.-176 с.
45. Новикова В.В. Методологические основы формирования рейтинга надежности коммерческих банков: Автореф. дис. канд. экон. наук. М., 1996.
46. Гришин В.К., Живописцев Ф.А., Иванов В.А. Математическая обработка и интерпретация физического эксперимента. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1988. -318 с.
47. Макроэкономика. Авторский коллектив. Под ред. Яковлевой Е.Б. - СПб: Поиск, 1997. - 380 с.
48. Горбань А.Н., Дунин-Барковский В.Л., Кирдин А.Н., Миркес Е.М., Новоходь-ко А.Ю., Россиев Д.А., Терехов С.А., Сенашова М.Ю., Царегородцев В.Г. Нейроинформатика: www.bmstu.ru.
49. Екушов А. Нейроалгоритмы и состоятельность заемщика//Банковские технологии. -1998. №3.
50. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. -Новосибирск: Наука. Сибирская издательская фирма РАН. 1996. - 276 с.
51. Уоссермэн Ф. Нейрокомпьютерная техника. М.: Мир. - 1992.
52. Кирсанов Э.Ю., Пиянин А.Г. NeuralMaker 1.1 инструментальный пакет программ моделирования прикладных нейронных сетей с переменной структу-рой//Нейрокомпыотеры: Разработка, применение. Научно-технический журнал.-2000.-№ 1.-С.10-11.
53. Савин В. Нужны ли России иностранные инвестиции?//Инвестиции в России. Ежемесячный журнал консультативного совета по иностранным инвестициям в России. 2000. - №8. - С.13-14.
54. Ежов А.А, Шумский С.А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе. М.: МИФИ, 1998. - 222 с.
55. Аристобуло де Хуан. От банкиров хороших к банкирам плохим (как погибают банки). Качество менеджмента как главный фактор банковских кризисов. -Нью-Йорк.,-1991.
56. Цисарь И.Ф., Чистов В.П., Лукьянов А.И. Оптимизация финансовых портфелей банков, страховых компаний, пенсионных фондов. М.: Дело, 1998. -128 с.
57. Пятовский С. и др. Оценки финансовой надежности крупнейших банков России в первой половине 1997 r.//DiasoftINFO. 1997. - Декабрь. - С.87-97.
58. О неотложных мерах по ликвидации кризиса в банковской системе//Письмо от 08/09/98. № А-02/2-655. - И.о. Председателя Центрального банка РФ г-ну Алексашенко С.В. Ассоциация Российских Банков. Президент Ассоциации С.Е. Егоров.
59. О проведении анализа банковской информации//Московский региональный аналитический центр. Письмо от 08/07/98 № 2/3-308. Зам. директора И.В. Лиханов.
60. Чаусов В. Принципы классификации аналитических систем//Банки и технологии: Ассоциация Российских Банков. 2000. - №3. - С.46-47, 53.
61. Митяев Д.А. Среднесрочные сценарии государственной и корпоративной политики в условиях саморазрушения финансовой системы страны и возврата к мобилизационной модели развития: Тез. докл. Российский торгово-финансовый союз, М., - 1998.
62. Шеншин А.Е. Состояние и перспективы развития российского фондового рынка. М.: Российская академия Государственной Службы при Президенте Российской Федерации. - 1999. - 66 с.
63. Пятовский С. и др. Прогноз состояния банковской системы Рос-chh//DiasoftINFO. 1998. - Май. - С.16-33.
64. Правила ведения бухгалтерского учета в кредитных организациях, расположенных на территории Российской Федерации. М.: Бухгалтерский учет. -1997.-360 с.
65. Пятовский С. и др. Перспективы развития информационно-аналитической системы RATING//DiasofflNFO. 2000. - Июнь. - С.102-107.
66. Головченко В.Б. Прогнозирование временных рядов по разнородной информации. Новосибирск: Наука. Сибирская издательская фирма РАН, 1999. - 88 с.
67. Региональная составляющая банковской индустрии РФ//Банковское дело в Москве. 2000. - №7(67). - С.41-43.
68. Регионы России: Информ.-стат. сб. В 2 ^//Государственный комитет Российской Федерации по статистике. М., 1997. - 648 с.
69. Аглицкий Д.С., Аглицкий И.С. Российский рынок информационных технологий: проблемы и решения. М.: Ламинфо, 2000. - 208 с.
70. Резолюция общего собрания Московского банковского союза от 09 сентября 1998 года.
71. Рейтинг надежности российских банков//Профиль: Ежемесячное банковское приложение. 9 марта 1998.
72. Рейтинговое агентство Thomson BankWatch, Inc: www.bankwatch.com. tfs.xproiect.ru/bankwatch.
73. Рейтинговое агентство Moody's: www.moodvs.com.
74. Рейтинговое агентство Standard & Poor's: www.standardpoor.com.
75. Голубев С.А. Роль Центрального банка Российской Федерации в регулировании банковской системы страны. М.: Юридический Дом «Юстицинформ», 2000. -192 с.
76. Российская экономика в 1998 году: Тенденции и перспективы. Годовой об-зор//Институт экономики переходного периода: www.iet.ru. Выпуск 20. - М.: Академия народного хозяйства при правительстве Российской Федерации. -Март, 1999.
77. Российская экономика в 1999 году: Тенденции и перспективы. Годовой обзор/институт экономики переходного периода: www.iet.ru. Выпуск 21. - М.: Академия народного хозяйства при правительстве Российской Федерации. -Март, 2000.
78. Киселев М. Средства добычи знаний в бизнесе и финансах//Открытые системы. 1997. - №4. - С.41-44.
79. Сервер Центрального Банка Российской Федерации: www.cbr.ru.
80. Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике для инженеров и учащихся втузов. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1981.-720 с.
81. Стенограмма речи Президента Ассоциации Российских Банков С.Е. Егорова на открытии VI Международного Форума разработчиков интегрированных банковских систем. 19-21 сентября 2000.
82. Моисеев И. Считать по-новому: ЦБ предложил новый метод анализа бан-ков//Ведомости. 2000. - 13 ноября: www.vedomosti.ru.
83. Сервер Ward Systems Group, Inc.: www.wardsvstems.com.
84. Сервер информационного агентства РосБизнесКонсалтинг: top.rbc.ru.
85. Романов А.Н, Одинцов Б.Е. Советующие информационные системы в экономике: Учеб. пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. - 487 с.
86. Петров А.Е. Тензорный метод двойственных сетей: Автореф. дис. д-р экон. наук. М,, 1998.
87. Шеншин А.Е. Управление формированием и развитием фондового рынка в условиях переходной экономики: Автореф. дис. канд. экон. наук. М., 1999.
88. Скуратова Н.И. Управление пассивами коммерческого банка: Автореф. дис. канд. экон. наук. М., 1995.
89. Ильясов С.М. Устойчивость банковской системы: механизмы управления, региональные особенности: Учеб. пособие. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - 255 с.
90. Фетисов Г.Г. Устойчивость коммерческого банка и рейтинговые системы ее оценки. М.: Финансы и статистика, 1999. - 168 с.
91. Ширинская Е.Б, Пономарева Н.А., Купчинский В.А. Финансово-аналитическая служба в банке. М.: ФБК-ПРЕСС. - 1998. - 144 с.
92. Пятовский С. Финансовая надежность российских банков//Банковские технологии. 1999. - №9. - С.62-63.
93. Пятовский С.Е., Иванов В.В. Финансовая надежность банков России в первой половине 1999 г.//Экономические информационные системы на пороге XXI века: Сб. науч. тр. Моск. госуд. ун-т экономики, статистики и информатики. -М.:МЭСИ.-1999.-401 с.
94. Финансирование для МСП: Справочник для микро-, малых и средних предприятий (МСП) в странах Центральной и Восточной Европы и СНГ//Сервер Европейского Банка реконструкции и развития: www.ebrd.com.
95. ЦБ сделает проблемными все банки//КоммерсантЪ Daily. 2000. - 4 апреля.
96. Батракова Л.Г. Экономический анализ деятельности коммерческого банка:
97. Учебник для вузов. М.: Издательская корпорация «Логос», 1999. - 344 с.
98. Sunderland N.V. Bank planning models. Some quantitative methods applied to bank planning problems. Bern. Stuttgart. Haupt. - 1974. - 156 p.
99. Benston G.J. Branch banking and economies of scale//J. of Finance. 1965. V. 20.-№2.-P. 312-332.
100. Tobin J. The commercial banking firm. A simple model//Scandinavian J. of Economics. 1982. V. 84, № 4. - P. 495-530.
101. Humphrey D.B. Costs and scale economies in bank intermediation//Handbook for banking strategy. Edition by R.C. Aspinwall, R.A. Eisenbeis. - NY, Wiley. -1985.-P. 745-784.
102. Ozdamar О., Kalayci Т. Detection of Spikes with Artificial Neural Networks Using Raw EEG//Computers and Biomedical research. 1998. - 31. - P.l22-142.
103. Chubais A. Democracy is Never for Free, he statement of Anatoly Chubais, Chief Executive, Unified Energy Systems of Russia. Submitted to the House Committee on Banking and Financial Services. September 15, 1998.
104. Benston G.J. Economies of scale and marginal costs in banking opera-tions//National Banking Rev. —1965. V. 2. - Jun. - P. 507-549.
105. Kim H.Y. Economies of scale and economies of scope in multiproduct financial institutions. Further evidence from credit unions//J. of Money, Credit and Banking. -1986. V. 18. - № 2. - P. 220-226.
106. Vidette Рое. Guidelines for Warehouse Development/TDatabase Programming & Design. 1994. - September.
107. Tobin J. Liquidity preference as behavior towards risk//Rev. of Economic Studies. -1958. V. 25, № 2(67). P. 65-86.
108. Porter R.C. A model of bank portfolio selection//Yale Economic Essays. 1961. -V. 1, № 2. - P. 323-359.
109. Edgeworth F.Y. The mathematical theory of banking//J. of the Royal Statistical Society A (I). 1888. - V. 51. - March. - P. 113-127.
110. Bradley S.P., Crane D.B. Management of bank portfolios. NY, Wiley. - 1975. -299 p.
111. Mossin J. Optimal multiperiod portfolio policies//J. of Business. 1968. - V. 41. -Apr.-P.215-229.
112. Hart O.D., Jaffe D.M. On the application of portfolio theory to depository financial intermediaries//Rev. of Economic Studies. 1974. - V. 41. - Jan. - P. 129-147.
113. Pyle D.H. On the theory of financial intermediation//J. of Finance. 1971. - V. 26. - № 3. - P. 737-747.
114. Beazer W.F. Optimization of bank portfolios. Lexington, Lexington books Heath. -1975.- 181 p.
115. Specht D. Probabilistic Neural Networks for Classification, Mapping, or Associative Memory. Proceedings of the IEEE International Conference on Neural Networks, 1988, 1, 525-532.
116. Markowitz H. Portfolio selection//J. of Finance. 1952. - V. 7, № 1, P. 77-91.
117. Markowitz H. Portfolio selection: Efficient diversification of investments. NY. -Wiley, 1959.
118. Sharpe W.F. Portfolio theory and capital markets. NY, - McGraw-Hill, - 1970. -316 p.
119. Parkin J.M., Gray M.R., Barrett R.J. The potfolio behaviour of commercial banks//The econometric study of the United Kingdom. Proc. conference. Southampton. 1969. Edition by K. Hilton, D.F. Heathfield. - London, Macmillan. - 1970. -P. 229-251.
120. Russian Economic Trends. Monthly Update//Working center for economic reform, government of the Russian Federation. Russian European Center for Economic Policy. -1997-2000.
121. Fama E.F. Risk, return and equilibrium//.!, of Political Economy. 1971. - V. 69. -Jan.-Febr. - P. 30-55.
122. Jensen M.C. Risk, the evalution of capital assets and evalution of investment portfo-lios//J. of Business. 1969. - V. 42. - Apr. - P. 167-247.
123. Russia's road to corruption: How the Clinton Administration Exported Government Instead of Free Enterprise and Failed the Russian People//The house policy committee: policv.house.gov.
124. Orr D., Mellon W.G. Stochastic reserve losses and expansion of bank credit//American Economic Rev. 1961. - V. 51, Sept. - P. 614-623.
125. Benston G.J., Hanweck G.A., Humphrey D.B. Scale economies in banking. A restructuring and reassessment//J. of Money, Credit and Banking. 1982. - V. 14. -№4(1).-P. 435-456.
126. Klein M.A. A theory of the banking firm//J. of Money, Credit and Banking. 1971. -V. 3, № 2. - P. 205-218.
127. Pringle J.J. A theory of the banking firm. A comment//J. of Money, Credit and Banking. 1973. - V. 5, № 4. - P. 990-996.
128. Lintner J. The valuation of risk assets and the selection of risky investments in stock portfolios and capital budgets//Rev. of Economics and Statistics. 1965. - V. 47. -Febr. - P. 13-37.