Моделирование деятельности клиентского подразделения коммерческого банка в системе принятия управленческих решений тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Моделирование деятельности клиентского подразделения коммерческого банка в системе принятия управленческих решений"

На правах рукописи

Смирнов Борис Николаевич

МОДЕЛИРОВАНИЕ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ КЛИЕНТСКОГО ПОДРАЗДЕЛЕНИЯ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА В СИСТЕМЕ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

Специальность: 08.00.13 - Математические и инструментальные методы

экономики

Автореферат диссертации па соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва-2010

2 5 НОЯ 2010

004614198

Работа выполнена на кафедре «Математическое моделировании экономических процессов» в ФГОУ ВПО «Финансовая академия при Правительстве Российской Федерации».

Научный руководитель

доктор технических наук, профессор Бывшее Виктор Алексеевич

Официальные оппоненты

доктор экономических наук, профессор Лагоша Борис Александрович

кандидат экономических наук, доцент Тен Александр Валерьевич

Ведущая организация

ФГУП «Всероссийский научно-исследовательский Институт проблем вычислительной техники и информатизации»

Защита состоится «17» ноября 2010 г. в 10-00 часов на заседании совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д 505.001.03 при ФГОБУВПО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации» по адресу: 125993, г. Москва, Ленинградский проспект, д. 55, аудитория 213.

С диссертацией можно ознакомиться в диссертационном зале Библиотечно-информационного комплекса ФГОБУВПО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации» по адресу: 125993, г. Москва, Ленинградский проспект, д.49, комн. 203.

Автореферат разослан «15» октября 2010 г. и размещен на официальном сайте ФГОБУВПО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации»: www.fa.ru

Ученый секретарь совета Д 505.001.03, ________________ И

кандидат экономических наук, доцент

О.Ю. Городецкая

1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. Задачи принятия управленческих решений в современных организациях характеризуются многофакторностью условий и нелинейной связью принимаемых решений с получаемыми результатами. Более того, необходимым условием успеха в решении данных задач является наличие высокой квалификации и большого опыта у лица, принимающего решение. В этой связи исследования (к которым также относится данное диссертационное исследование), направленные на повышение качества принятия подобных решений за счёт более эффективного применения систем поддержки принятия управленческих решений (далее - СППУР) в процессе их выработки, весьма актуальны.

Особенно востребованы данные исследования для поддержки принятия управленческих решений в кредитной, финансово-банковской сфере. В данной сфере к многофакторности и нелинейности решаемых задач добавляется слабая степень структурированности исходной информации, а также сильное влияние «человеческого фактора» (как минимум, на такие ключевые решения, как решения по поводу кредитного риска, принимаемого на заёмщиков банка). Всё это влечёт необходимость учёта возможных отклонений в поведении экономических субъектов от рационального и затрудняет применение существующих СППУР, приспособленных больше к решению хорошо структурированных экономических задач в отсутствии явного влияшю нерационального поведения субъектов экономики.

Кроме того, в настоящий момент в отечественной банковской практике не существует внедренных и зарекомендовавших себя моделей деятельности таких микроэкономических систем, как подразделение кредитной организации. Что также указывает на актуальность темы данного диссертациошюго исследования, связанной с созданием подобной модели для подразделения кредитной организации и повышением за счёт этого эффективности применения СППУР в масштабах такого подразделения.

Степень разработаниости проблемы. Проблема моделирования слабоструктурированных задач, возникающих в деятельности микроэкономических

систем, в настоящее время слабо разработана как в отечественной, так и зарубежной научной литературе.

Данное обстоятельство является прямым следствием слабой разработанности более широкой научной проблемы: проблемы несовершенства экономической информации в микроэкономических системах. В большинстве современных научных исследований в сфере экономики и смежных дисциплинах в качестве подходов к решению данной проблемы созданы следующие модели. 1. Модели деятельности абстрактных экономических агентов (работы нобелевского лауреата по экономике Аумана Р). 2. Модели деятельности кредитной организации в целом как отдельной микроэкономической единицы (работы нобелевских лауреатов по экономике Стиглица Д.Ю.. Спенса М., Акерлофа Дж.). 3. Модель контрагентов банка (например, заёмщиков), в рамках которой банк сам уже выступает в роли «чёрного ящика». Среди большого числа исследований в данной области можно выделить работы, связанные с анализом кредитоспособности заёмщиков коммерческого банка в условиях неполной информации. К этим работам, в частности, относятся работы отечественных учёных, Лаврушина О.И., Шеремета А.Д., Герасимовой Б.Б. и многих других. В то время как моделей, объясняющих ситуацию внутри кредитной организации, на «микроэкономическом уровне», не избегая сложностей, возникающих при моделировании слабоструктурированных задач, связанных с циркуляцией «несовершенной» экономической информации в микроэкономических системах, относительно мало, причём, не только отечественных, но и зарубежных.

Описание методологи построения Cl ШУР уровня подразделении организации широко освещено в англоязычной литературе. По особенностям данной методологии выпущены международные стандарты и действуют различные ассоциации. В частности, методология рассмотрена в трудах Друкера П., Каплана Р., Мак-Горна К. и других. В отечественной научной литературе данная методология представлена слабо (можно отметить работы Елиферова В.Г., Репина В.В.).

Общий тематический обзор применяемого для моделирования микроэкономических систем математического инструментария, а также методологических подходов к построению СППУР изложен в работах Голосова О.В.,

4

Дрогобыцкого И.П., Герасимова Б.И., Дякина В.Н. и ряда других отечественных авторов.

Классические экономико-математических инструменты для синтеза моделей взаимодействия микроэкономических субъектов, наиболее часто применяемые на практике, это - математическое программирование, сетевое планирование, теория игр и теория массового обслуживания. Эти инструменты к настоящему времени хорошо разработаны (наиболее известные и основополагающие работы в названных областях принадлежат Канторовичу Л.В., Данцигу Дж., Нейману Дж., Эрлаигу А.К., Хинчину А.Я., Колмогорову А.Н. и др.). Вместе с тем, данные инструменты обладают существенным недостатком с точки зрения формализации рассматриваемого в данном исследовании объекта моделирования — это узкоспециализированные математические методы.

Современные неклассические подходы к моделировшппо взаимодействия микроэкономических агентов связаны (в англоязычной литературе) с теорией контрактов (Эрроу К.Дж. , Стиглиц Д.Ю., Акерлофа Дж. и др.), в отечественной литературе - с теорией активных систем (Бурков В Н., Новиков Д.А. и др). Однако в силу отсутствия из-за своего специализированного характера возможности учёта ряда психофизиологических параметров микроэкономических субъектов, данные теории также обладают некоторыми недостатками, мешающими их активному применению в проводимом исследовании.

Для устранения указанного недостатка существующих подходов в диссертационном исследовании автора делается попытка учёта обнаруженных современной экономической теорией совместно с социальной психологией и психологической школой бихевиоризма особенностей и закономерностей человеческого «нерационального» поведения. Данные особенности описаны в трудах Тверски А., нобелевского лауреата по экономике Канемана Д., Вериона С., Арлингтона В. и других исследователей. Эта попытка базируется на применении теории нечетких множеств (основные положения данной теории разработаны в трудах Заде JI.A.) к моделированию такой микроэкономической системы как клиентское подразделение кредитной организации.

Цели и задачи исследования. Основная цель проводимого исследования -построение модели процесса обработки поступающих клиентских заявок сотрудниками подразделения. Данная модель позволяет повысить эффективность применения СППУР уровня подразделения в решении слабоструктурированных задач руководителем такого подразделения.

Для решения поставленной цели были выделены следующие задачи:

1. Анализ существующего математического инструментария в построении микроэкономических моделей организаций (в том числе кредитных организаций).

2. Выявление требований, предъявляемых концепцией системного подхода и концепцией СППУР к микроэкономическим моделям слабоструктурированных задач.

3. Определение критерия эффективности («целевой функции») для моделирования деятельности клиентского подразделения кредитной организации.

4. Построение по выбранному критерию эффективности информационной, дескриптивной и оптимизационной моделей обработки поступающих клиентских заявок сотрудниками подразделения кредитной организации.

5. Настройка полученной оптимизационной модели по данным из реальной системы и проверка её адекватности. Анализ чувствительности полученной модели на основе серии имитаций с различными комбинациями «входных» параметров и стратегий поведения моделируемых агентов.

6. Анализ перспективы внедрения построенной оптимизационной модели в СППУР уровня подразделения кредитной организации, а также получаемых в результате такого внедрения выгод для заинтересованных лиц (сотрудников, руководителя подразделения, всей организации и т.д.).

Объектом диссертационного исследования является микроэкономическая система - клиентское подразделение кредитной организации.

Предмет диссертационного исследования - процесс обработки клиентской заявки сотрудником клиентского подразделения кредитной организации (в том числе

этапы формирования затрат сотрудником в процессе обработки заявки клиента, а также параметры, влияющие на данный процесс, включая психофизиологические характеристики сотрудника в процессе обработки клиентской заявки).

Методологическая и теоретическая основа исследовании состоит из ряда методологических разработок и теоретических положений, изложенных в трудах отечественных и зарубежных авторов в следующих областях: неоинституциональная теория фирмы, теория нечётких множеств, теория и методы принятия решений, социальная психология, теория регламентации и управления бизнес-процессами в организации, агенто-ориентированнос экономико-математическое моделирование, системный анализ, теория вероятностей и математическая статистика, комбинаторика. Программно-технический комплекс для проведения имитаций по построенной оптимизационной модели реализован с использованием табличного процессора MS Excel и объектно-ориентированного языка программирования VBA.

В процессе проводимого диссертационного исследования применялись: методология системного анализа, социально-психологический метод включённого наблюдения, методы математического моделирования (поэтапной спецификации математической модели), имитационное моделирование (численный эксперимент).

Информационную базу исследования составлял следующий материал.

1. Научные источники в виде данных и сведений из книг, монографий, журнальных статей, научных докладов и материалов научных конференций и семинаров в областях теории нечётких множеств, теории и методологии СППУР, теории и методов принятия решений и социальной психологии, современной неоинституциональной микроэкономики (поведенческой экономики и экспериментальной экономики).

2. Результаты экспертных оценок (в ходе включённого наблюдения за деятельностью отдела одного из трёх крупнейших отечественных коммерческих банков), а также проведённых численных экспериментов на базе полученной оптимизационной модели.

Научная новизна исследования заключается в уточнении теоретических положений и совершенствовании методологической базы моделирования слабоструктурированных задач, возникающих в деятельности экономических субъектов уровня подразделения организации. Новыми являются следующие научные результаты:

1. Разработаны информационная, дескриптивная и оптимизационная модели обработки клиентских заявок сотрудником клиентского подразделения кредитной организации в результате проведения включённого наблюдения за деятельностью клиентского подразделения.

2. Введена классификация (на основе характера допускаемых сотрудниками ошибок) множества возможных ошибок, допускаемых в процессе деятельности сотрудников клиентского подразделения банка.

3. Разработаны дескриптивная и оптимизационная модели затрат на обработку заявки клиента сотрудником клиентского подразделения банка.

4. В сфере моделирования деятельности микроэкономических субъектов с применением нечёткой логики введены новые научные категории, а именно: «мощность нечёткого множества» и «нечёткое сочетание элементов значений лингвистической переменной». Эти категории развивают существующие представления в области применения математического аппарата нечёткой логики в экономико-математических моделях (математический инструментарий нечёткой логики и комбинаторики ранее практически не использовался совместно при моделировании деятельности микроэкономических субъектов).

5. Предложена математическая формализация вероятности сотрудника клиентского подразделения банка допустить ошибку в обработке клиентской заявки в зависимости от получаемой от руководителя подразделения мотивации.

Теоретическая и практическая значимость исследования.

Теоретическая значимость полученных научных результатов (отражённых в основных выводах и положениях диссертационной работы) заключается в том, что

они являются теоретической и методологической базой для дальнейших исследований в области моделирования деятельности подразделений кредитной организации, а также для моделирования слабострукгурированных задач в других микроэкономических системах. Более широко, полученные научные результаты служат теоретической и методологической базой для дальнейшего исследования взаимосвязи эконометрики и экономико-математического моделирования с социальной психологией, для дальнейшего развития такого раздела экономической науки, как теория фирмы.

Практическая значимость полученных научных результатов выражается в том, что основные положения и выводы работы находят широкое практическое применение. А именно: разработанные микроэкономические математические модели могут быть использованы в качестве основы для построения «модельного блока» СППУР уровня клиентского подразделения в практике работы кредитных организаций. Эти модели позволят повысить эффективность принимаемых руководителями клиеотских подразделений коммерческих банков управленческих решений в области минимизации операционного риска в деятельности сотрудников, что отразится на улучшении количественных . показателей эффективности деятельности подразделений. Конкретно, внедрение моделей позволит снизить затраты сотрудников подразделения на обработку клиентских заявок за счёт минимизации допускаемых ошибок и повысить производительность труда сотрудников за счёт их более рациональной загрузки с учётом ряда объективных психофизиологических параметров.

Разработки диссертационного исследования могут быть использованы в процессе преподавания дисциплин, затрагивающих области экономико-математического моделирования, а также связанных с теорией и методами принятия управленческих решений.

Апробация результатов исследования. Основные результаты диссертационного исследования были апробированы в рамках следующих мероприятий: «круглый стол» для аспирантов по теме «Финансовые аспекты инновационного развития экономики России», проведенный под научным

9

руководством д.э.н., проф. Л.Н. Красавиной (Финакадемия, 2009 г.); 16-я международная конференция «Математика. Компьютер. Образование» (РАН, г. Пущино, 2009 г.); международный семинар «Международная школа молодых исследователей. Летняя академия - 2009» по теме «Мировой финансовый кризис и его влияние на развитие финансовых систем» (Финакадемия, 2009 г.); 3-я международная ежегодная конференция «Современные подходы к исследованию и моделированию в экономике, финансах и бизнесе» (Санкт-Петербургский экономико-математический институт РАН, факультет экономики Европейского университета в Санкт-Петербурге, 2009 г.).

Диссертационная работа связана с научно-исследовательскими работами, проведёнными в Финансовом университете в рамках комплексной темы «Пути развития финансово-экономического сектора России» по подтеме «Развитие математических инструментов исследования финансово-экономических процессов».

Разработанная в диссертационном исследовании экономико-математическая модель затрат на обработку клиентских заявок сотрудником подразделения кредитной организации внедрена в практику работы Службы структурирования сделок Первого корпоративного блока ОАО Банка ВТБ.

Материалы диссертации используются кафедрой «Математическое моделирование экономических процессов» ФГОБУ ВПО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации» в преподавании учебной дисциплины «Экономико-математическое моделирование».

Применение результатов исследования подтверждено соответствующими документами.

Публикации. Основные положения диссертации изложены в 4 статьях общим объёмом 1,8 п.л. (авторский объем 1,8 п.л.). Три статьи опубликованы в изданиях, определённых ВАК, общим объемом 1,59 п.л. (авторский объем 1,59 п.л.).

Объем и структура диссертации. Цели и задачи исследования определили структуру диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, 3-х глав, заключения, списка литературы и приложений. Исследование изложено на 125

страницах, иллюстрировано 2 таблицами, 6 графиками. Список литературы включает 55 наименований.

2. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

2.1 Проанализирован существующий математический инструментарий в построении микроэкономических моделей организаций

Анализ существующего математического инструментария, который может быть применён (включая уже применяемый) к моделированию микроэкономических систем с учётом их специфики (необходимость учёта влияния отдельных субъектов на динамику всей системы и т.д.) выявил следующее.

Во-первых, наиболее часто применяемые в практике моделирования микроэкономических систем экономико-математические инструменты (такие как математическое, особенно линейное, программирование, сетевое планирование, теория игр и теория массового обслуживания) предназначены для описания специфических черт реальных микроэкономических систем (к примеру, сетевое планирование и теория массового обслуживания применяются в основном для составления соответственно сетевых графиков работ и расчёта характеристик систем массового обслуживания) и мало применимы для описания слабоструктурированных задач уровня подразделения организации, в которых, помимо прочего, возникает необходимость учёта психофизиологических факторов.

Во-вторых, современной экономической теорией совместно с социальной психологией и психологической школой бихевиоризма обнаружен целый ряд особенностей и закономерностей человеческого поведения, отклоняющегося от рационального и логического с точки зрения неоклассической экономики. Моделирование этих особешюстей требует адекватного математического аппарата (особенно данная потребность усилилась на фоне текущего мирового финансово-экономического кризиса, показавшего, среди прочего, низкую адекватность и прогностическую силу существующих экономико-математических моделей в учёте выявленных особешюстей человеческой психики, оказывающих серьёзное воздействие на функционирование финансовых рынков и ответственных за многие специфические черты реальных экономических систем).

В-третьих, на основе указанных особенностей «ограниченной рациональности» экономических субъектов в настоящее время создаётся большое количество альтернативных неоклассическому подходу экономико-математических моделей (в том числе моделей на основе теории контрактов, моделей в рамках теории активных систем, агенто-ориентированных моделей). Данные модели синтезируются, как правило, либо благодаря новой интерпретации существующих элементов классических моделей, либо за счёт применения нового математического инструментария, позволяющего более полно учитывать несовершенство экономической информации. Адекватность подобных моделей остаётся низкой.

В данных условиях целесообразно обратиться к новым математическим инструментам, которые ранее не применялись в практике научных исследований для моделирования слабоструктурированных задач уровня подразделения кредитной организации. Одним го таких инструментов могут стать специально разработанные для целей учёта особенностей человеческой «ограниченной рациональности» (но не в области микроэкономического моделирования) математические концепции нечётких множеств и лингвистических переменных (далее - ЛП), предложенные Л. Заде в середине XX века. Вместе с тем, эти концепции, как будет видно далее, нуждаются в некотором расширении для их эффективного применения при описании поведения микроэкономических субъектов.

2.2. Выявлены требования, предъявляемые концепцией системного подхода и концепцией СППУР к микроэкономическим моделям слабоструктурированных задач

На основе анализа существующих практических рекомендаций в области применения концепции СППУР в организациях, а также классификации трёх типов задач, для которых могут быть использованы современные СППУР (хорошо структурированные, слабоструктурированные неструктурированные задачи), можно сделать вывод, что модель, помогающая ЛПР принимать обоснованные решения в рамках СППУР, является основной составляющей СППУР. Вокруг этой модели выстраивается подсистема сбора информации у ЛПР (обычно с помощью человеко-машинного диалога), а также подсистема вывода получаемых с помощью модели

12

вариантов решений, предъявляемых ЛПР для окончательного выбора одного из них. Поэтому далее целесообразно синтезировать необходимые модели в соответствии с их внутренней логикой построения, имея ввиду, что СППУР, как таковая, будет выстраиваться в соответствии с запросами построенной модели при интеграции последней в первую.

2.3. Определён критерий эффективности («целевой функции») для моделирования деятельности клиентского подразделения кредитной организации

Прежде чем приступать к аналитической записи синтезируемых моделей, определим основной критерий эффективности, который будет использован в них. Учитывая, что явное денежное выражение данного критерия в виде дохода, который приносит обработка поступающих в подразделение клиентских заявок, в масштабе отдельного подразделения организации отсутствует (доход формируются на более высоком уровне иерархии), в качестве упомянутого критерия целесообразно принять функцию затрат сотрудника клиентского подразделения кредитной организации на обработку заявки клиента Эта функция эмпирически наиболее надёжна в плане измерений и удобна для наблюдений как характеристика эффективности на данном масштабе деятельности организации.

Для нахождения аналитического выражения этой функции применим вышеупомянутый математический аппарат теории нечётких множеств.

2.4. Построены информационная, дескриптивная, а также оптимизационная модели обработки поступающих клиентских заявок сотрудниками подразделения кредитной организации

Деятельность клиентского подразделения кредитной организации в качестве объекта моделирования процесса обработки поступающих клиентских заявок сотрудниками выбрана не случайно: именно в ней можно констатировать наличие большого количества слабоструктурнрованных и слабо формализованных задач (моделирование которых требуется для повышения эффективности СППУР уровня подразделения организации), отсутствующих в таком объёме в деятельности! подразделений организаций других отраслей экономики.

13

2.4.1. Информационная модель обработки клиентских заявок.

Синтезированная на основе применяемого в социологии и социальной

психологии метода фокусированного интервью информационная модель процесса обработки клиентских заявок сотрудником подразделения банка базируется на теории нечётких множеств, что предполагает наличие функции принадлежности на каждом этапе кредитного процесса для каждой лингвистической переменной ЛП, , моделирующей конкретные процедуры обработки информации.

В рамках информационной модели выявлено три типа возможных ошибок сотрудников клиентского подразделения: ошибки, допускаемые сотрудниками по «невнимательности» (названные ошибками первого типа), «катастрофические» ошибки, влияющие на весь процесс работы сотрудника с клиентской заявкой (ошибки второго типа), а также ошибки «согласования», возникающие при взаимодействии с экспертными подразделениями (ошибки третьего типа).

2.4.2. Дескриптивная модель.

Синтез дескриптивной модели основан на следующих рассуждениях. Исходя из практических наблюдений и экономического смысла функции затрат, констатируем, что затраты сотрудника на обработку клиентской заявки складываются из проверок того, насколько подходит потребностям заёмщика каждое значение каждой ЛП внутри данного этапа процесса обработки клиентской заявки. Например, для ЛП «кредит» проверяется, какой именно кредит нужен заёмщику: кредитная линия с лимитом задолженности, или с лимитом выдачи, или простой кредит. Аналогичная проверка идёт далее для ЛП «уровень процентной ставки», «вид обеспечения» и т.д. Суммарное число таких «проверок» математически можно выразить в виде суммы определённых комбинаторных сочетаний каких-либо элементов.

Как известно из психофизиологии и теории принятия решений1, человек может одновременно обрабатывать 7±2 бинарных единиц информации, поэтому логично представить каждое из вышеуказанных комбинаторных сочетаний в виде «сочетания по 7 элементов из мощности множества значений данной ЛП». Единственным препятствием для математической формализации данного комбинаторного сочетания является отсутствие в современной теории нечётких множеств общепринятого

14

понятия мощности нечёткого множества. Определить его можно как сумму значений функции принадлежности всех элементов нечёткого множества, что сокращённо может быть записано в следующей формуле:

где мощность ЛП, - это сумма значений «к» функций принадлежности, которые они принимают для данного ЛПР «в к точках» значений ЛП,.

Отсутствие в классическом комбинаторном анализе понятия сочетаний для действительных чисел (и соответствующего определения для факториала действительного числа) преодолевается за счётиспользования известной приближённой формулы Стирлинга для расчёта факториалов, поскольку она представляет собой аналитическую запись функции целого аргумента, очевидным образом продолжаемую на непрерывное множество действительных чисел:

Это будет приближённое значение факториала от действительного числа (с увеличением точности расчётов для факториалов от натуральных чисел с ростом «п»). Вместе с тем, вычисления по формуле Стирлинга удобно производить в рамках моделирования микроэкономических систем (при котором доступная точность имеющихся у исследователя исходных данных не выше точности, обеспечиваемой данной формулой).

2.4.3. Три типа ошибок.

Далее па основе включённого наблюдения и последующего анализа вводятся формулы для определения вероятностей совершения и обнаружения ошибок по трём их типам, выявленным на этапе построения информационной модели ошибок. Определённая субъективность формализации вероятностей ошибок указанных типов несущественно влияет на степень объективности получаемых с помощью синтезируемой модели выводов, потому что данные выводы связаны с иллюстрацией принципиальной возможности синтеза подобной модели.

М-Емлп,), (1)

к

(2)

Формула для расчёта вероятности ЛПР совершить ошибку первого типа по ЛП, может быть записана в следующем виде:

Рс1(ЛП;)=[АВ8(ч-т5;1)ШДе], (3)

где АВ80 - функция, возвращающая модуль (абсолютную величину) своего аргумента, с| - значение степени лёгкости обработки значений ЛП; ЛПР. Далее, N(3,5; 1) - плотность нормально распределённой случайной величины мотивационного воздействия на ЛПР со стороны руководителя подразделения. Эта функция нормируется так, чтобы шкала её значений совпадала со шкалой значений степени лёгкости с учётом «градации» мотивационных воздействий от «О» до «7» единиц (т.е. с параметрами ц = 3,5, а = 1), Де - разница между максимальным и минимальным значением степени лёгкости.

Для расчёта вероятности обнаружения ошибки первого типа для «обратной связи» номер <ф> (сокращённо «ОбрСр) по ЛП, с числом значений «к» имеем следующую формулу:

р„,(ЛП

¡,0 6рС;

Нлп

¡,0 6рЦ |]/И = Сцк(ЛП.обрС;)]/[к]> (4)

к

где «|ЛП106рС][» - это мощность ЛЦ для «обратной связи» номер <ф>, а £Мк(ЛП,,о«рС]) -сумма значений «к» функций принадлежности для «к» значений ЛП„ принимаемых для «обратной связи» номер <ф>.

Вероятность совершить ошибку второго типа, влекущую катастрофические последствия для всего бизнес-процесса обработки заявки не просчитывается в силу принципиальной сложности расчёта последствий для всей системы, оказываемых малыми воздействиями. Для упрощения считаем, что она равна фиксированной малой величине, исходя из ретроспективных экспертных оценок частоты её совершения в подразделении (например, можно принять её равной 0,1, или даже числу менее 0,05, если ретроспективные оценки позволяют говорить о практически невозможном событии). Также будем считать, что ЛПР не может самостоятельно обнаружить ошибку второго типа, т.е. для ЛПР по любой ЛП вероятность обнаружения ошибки второго типа равна нулю.

Наконец, для третьего типа ошибок мы можем одновременно ввести формулу для расчёта вероятности совершения и формулу для расчёта вероятности обнаружения этого типа ошибок (потому что исходы, благоприятствующие обоим событиям -совершению и обнаружению ошибки третьего типа, одинаковы). В итоге, имеем следующую формулу для расчёта вероятности совершения (и обнаружения) ошибки третьего типа для «обратной связи» номер <ф> по ЛП, с числом значений «к» (вероятность обнаружить ошибку третьего типа самим ЛПР, по определению, примем равной нулю):

Рй(ЛП№^) = р0)(Об^,ЛП1)-

= АВвОц (ЛП,)-Щ(Л П106рС.)) ]/ [к]. Ф к

где АВБО - функция, возвращающая модуль (абсолютную величину) своего аргумента, Хц^ЛД) - сумма всех значений «к» функций принадлежности для «к» значений ЛЦ для ЛПР, 2Мк(ЛП;,обрд) - сумма всех значений «к» функций принадлежности для «к» значений ЛП, для «обратной связи» номер «]».

Теперь мы имеем формулы для определения вероятностей ошибок всех трёх типов. Для дальнейшего синтеза функции затрат сотрудника на обработку клиентской заявки исходим из очевидного предположения о том, что в случае совершения ЛПР ошибки любого типа и последующего её обнаружения возникает необходимость в исправлении этой ошибки. Можем предположить, что дополнительные затраты, возникающие при этом, это затраты на, фактически, повторное прохождение этапов, на которых была проведена ошибочная обработка заявки. Данное «взвешенное среднее» может быть, в общем виде, представлено следующей формулой: [ затраты на исправление ошибки г - типа] =

= Рв(ЛП()-рв(ЛП10^).2с^л1 (6)

и

2.4.4. Оптимизационная модель.

Если мы сведём воедино все вышеприведённые формулы и рассуждения, то при естественном предположении о том, что критерий эффективности в виде затрат сотрудника целесообразно минимизировать, получим следующую оптимизационную

модель, которую можно записать в аналитическом виде как задачу на нахождение условного экстремума для функции затрат на обработку заявки клиента сотрудником клиентского подразделения:

ХТСлп,(Рс2>Р02) = Е

С^ + ХЕДЗнИО^.]

■ min

где

знио^ = Рс2(л п;) • p0z(o 6Pcj5 лп,) -Хс^/,

i.j

Рс1 (л П.) = [ABS(e; - N(3,5; 1))]/ [Де];

Ро1(ЛП

i,06pCj 1,0 6рС:

к

р<3(ЛП1) = 0,1; ро2(ЛП;) = 0;

Рсз(Л П№6рС.) = ABS(nk (Л Iii) - цк (Л üj 06рС,)) ] / [к];

к

р03(лп

i,0 брС:

i,06pCj ММ;

к

z€l,3;iel,m;jel,n.

(7)

Здесь ТСлП] - это математическое ожидание суммарных затрат ЛПР на обработку одной заявки. Далее, 3nM070GpCj - это затраты на исправление ошибок z-типа (формулы для расчёта которых приведены выше), экзогенным переменными и параметрами являются m мощностей ЛП;, п «j-ых обратных связей», а также фигурирующие в вышеприведённых формулах параметры, а эндогенными переменными - величины ТСдл, ЗнИО^оорС], Рсь Pol, Рс2,Ро2, рез, Разданная оптимизационная модель позволяет определить при каких комбинациях используемых сотрудником клиентского подразделения реквизитов для обработки поступившей заявки клиента (т.е. при каких комбинациях ЛП у ЛПР и ЛП у «обратных связей») затраты на такую обработку будут минимальными (с учётом допускаемых сотрудником ошибок трёх описанных типов).

18

2.5. Проведена настройка полученной модели по данным из реальной системы и осуществлена проверка ее адекватности

В результате проведённой настройки синтезированной модели по информации из реальной системы можно отметить, что, во-первых, такая настройка принципиально осуществима в условиях шгтеграции модели в СППУР уровня подразделения организации, причём, сроки её проведения не нарушают установившийся рабочий процесс, но требуют проведения серии интервью с сотрудниками подразделения. Во-вторых, результаты настройки подтвердили справедливость изначально заложенных в модель в ходе включённого наблюдения соотношений основных параметров, которые были использованы для проведения предварительного анализа чувствительности модели.

Таким образом, можно констатировать, что процесс проверки адекватности построенной оптимизационной модели может быть успешно проведён по результатам настройки модельных параметров в ходе опроса сотрудников подразделения кредитной организации по аналогии с предварительным анализом чувствительности ряда модельных показателей. Вместе с тем, вопрос об адекватности модели конкретной реальной системе остаётся открытым до момента возможного внедрения модельных построений в практику деятельности клиентского подразделения какой-либо кредитной организации.

Численные решения модели были получены для разных значений модельных параметров в рамках анализа чувствительности средних суммарных затрат ЛПР на обработку клиентской заявки к изменению данных параметров. Для получения и анализа численных решений при применении ЛПР вышеописанных стратегий поведения был использован универсальный табличный процессор MS Excel, а также язык программирования Visual Basic 6.3. По результатам проведённого анализа чувствительности сделан ряд конкретных выводов о значениях параметров модели, а также о возможных закономерностях в реальной микроэкономической системе между параметрами, по аналогии с выявленными закономерностями в ходе проведённого анализа.

2.6. Проанализированы перспективы внедрения построенной оптимизационной модели в СППУР уровня подразделения кредитной организации

Аналитическое решение оптимизационной задачи на условный экстремум в силу нелинейного характера целевой функции не всегда может быть получено. Построенная модель, прежде всего, служит иллюстрацией принципиальной практической возможности создания модельного блока СППУР уровня подразделения кредитной организации. Этот блок позволит данной системе стать более эффективной в решении слабоструктурированных задач экономической практики в сфере кредитных отношений (а конкретный вид решения в рамках данной модели в каждой ситуации её практического внедрения должен быть определён индивидуально).

Построенная оптимизационная модель позволяет, к примеру, по результатам измерения трёх типов ошибок в деятельности клиентского подразделения банка получить оценку устойчивости реальной системы (подразделения банка) к малым возмущениям (т.е. к ошибкам первого и второго типов). Она также позволяет определить оптимальное количество «обратных связей» в кредитном процессе для минимизации ошибочной деятельности сотрудников, а также оценить зависимость допущения сотрудниками ошибок от психологической мотивации со стороны руководителя подразделения (по допускаемым ошибкам первого типа) и от количества одновременно обрабатываемых ими заявок клиентов.

Таким образом, дшшая модель может найти своё приложение в СППУР уровня подразделения кредитной организации для повышения производительности труда сотрудников подразделения. Это повышение достигается путём оптимизации процесса обработки поступающих к сотрудникам клиентских заявок, а также снижения вероятности совершения ошибок трёх указанных типов. Кроме того, предполагается, что в случае внедрения предлагаемой модели в практику работы клиентского подразделения кредитной организации, она пройдёт этапы предварительной настройки и проверки на адекватность, что повысит эффективность её работы в рамках модельного блока СППУР.

В заключении диссертационного исследования изложены основные выводы, рекомендации и наиболее важные положения исследования. В приложениях

20

приведены расчёты по полученной модели с использованием программных средств VBA Excel.

Список работ, опубликованных по теме диссертации Статьи, опубликованные в журналах и изданиях, определённых ВАК

1. Смирное Б.Н. Моделирование динамики дохода и затрат в рамках кредитного процесса внутри подразделения коммерческого банка с применением нечёткой логики [текст] / Смирнов Б.Н. // Вестник Московского государствешюго областного университета. Серия «Экономика» - М.; 2009. № 4/2009. С. 56-60 -0,35 п.л.

2. Смирнов Б.Н. Аппарат нечётких множеств и кредитный процесс подразделения балка [текст] / Смирнов Б.Н. // Экономический анализ: теория и практика. - М.; 2010. № 10 (175)-2010. С. 52-55 - 0,43 п.л.

3. Смирнов Б.Н. О применении аппарата нечётких множеств для моделирования затрат на обработку клиентских заявок в подразделении кредитной организации [текст] / Смирнов Б.Н. // Управление экономическими системами: электронный научный журнал - М.; 2010. № 3 (23), (№ гос. per. статьи 0421000034), URL: http://uecs.mcnip.ru/modules.php?name-News&file=article&sid-191 -0.81п.л.

Статьи, опубликованные в других научных журналах н изданиях

4. Смирнов Б.Н. Моделирование деятельности подразделения кредитной организации с применением нечёткой логики и комбинаторного анализа [текст] / Смирнов Б.Н. // Современные подхода к исследованию и моделированию в экономике, финансах и бизнесе: Материалы конференции Европейского университета в Санкт-Петербурге и Санкт-Петербургского экономико-математического института РАН / СПб.: Европейский университет в Санкт-Петербурге. 2009. С. 192-196-0,21 п.л.

1 Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений. М.: Логос, Университетская книга, 2006. С. 154.

Подписано в печать:

06.10.2010

Заказ № 4291 Тираж -120 экз. Печать трафаретная. Объем: 1,5усл.п.л. Типография «11-й ФОРМАТ» ИНН 7726330900 115230, Москва, Варшавское ш., 36 (499) 788-78-56 www.autoreferat.ru

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Смирнов, Борис Николаевич

ВВЕДЕНИЕ.

1 ГЛАВА. СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К МОДЕЛИРОВАНИЮ МИКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ. ТЕКУЩИЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ОСНОВНЫЕ ПРОБЛЕМЫ-.

1.1. Отражение проблемы нерационального поведения экономических субъектов в экономической теории и в практике экономико-математического моделирования.

1.2. Обзор современных подходов к моделированию микроэкономических систем, учитывающих нерациональность в поведении экономических субъектов.

1.2.1. Классические модели микроэкономических систем.

1.2.2. Модели теории контрактов.

1.2.3. Модели теории активных систем.

1.2.4. Агенто-ориентированные экономико-математические модели.

1.3. Перспективные подходы к моделированию микроэкономических систем.

1.3.1. Применение методологий производственных функций.

1.3.2. Применение методологий реальных опционов.

1.4. Системный подход к моделированию и управлению микроэкономическими системами.

1.4.1. Система как междисциплинарная категория. Особенности применения системного анализа в моделировании микроэкономических систем.

1.4.2. Основные характеристики систем поддержки принятия управленческих решений (СППУР).

1.5. Специфика определения критерия эффективности в экономико-математических моделях микроэкономических систем.

2 ГЛАВА. МОДЕЛЬ ОПТИМИЗАЦИИ ЗАТРАТ НА ОБРАБОТКУ КЛИЕНТСКИХ ЗАЯВОК СОТРУДНИКАМИ ПОДРАЗДЕЛЕНИЯ КРЕДИТНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ С ПРИМЕНЕНИЕМ ЭЛЕМЕНТОВ ТЕОРИИ НЕЧЁТКИХ МНОЖЕСТВ.

2.1. Информационная модель ошибок в деятельности подразделения кредитной организации.

2.2. Применение концепций лингвистических переменных и нечётких множеств (Л. Заде) для спецификации модели ошибок.

2.3. Спецификация вероятностей ошибок ЛПР на обработку заявки в синтезируемой модели.

2.4. Спецификация затрат ЛПР на обработку заявки в синтезируемой модели. Общий вид дескриптивной модели затрат.

2.5. Описание стратегий ЛПР и модель оптимизации затрат на обработку заявки клиента

2.6. Анализ численных решений задачи оптимизации синтезированной модели. Практические выводы.

2.7. Настройка параметров синтезированной модели. Особенности получения информации из реальной системы.

2.8. Проверка адекватности полученной модели. Нерешённые проблемы.

3 ГЛАВА. ПРИМЕНЕНИЕ РАЗРАБОТАННОЙ ТЕОРИИ И ДАЛЬНЕЙШИЕ ПУТИ РАЗВИТИЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПОДРАЗДЕЛЕНИЯ КРЕДИТНОЙ ОРГАНИЗАЦИИ.

3.1. Возможные пути дальнейшего расширения синтезированной модели.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Моделирование деятельности клиентского подразделения коммерческого банка в системе принятия управленческих решений"

Данная диссертационная работа посвящена вопросам моделирования деятельности подразделения кредитной организации, рассматриваемой в качестве микроэкономической системы, с ориентацией получаемой модели на интеграцию с системой принятия управленческих решений (также часто называемой в отечественной литературе как система поддержки принятия решений - СППР, - или как система поддержки принятия управленческих решений, далее — СППУР).

Актуальность проводимого исследования. Задачи принятия управленческих решений в современных организациях характеризуются многофакторностью условий и нелинейной связью принимаемых решений с получаемыми результатами. Кроме того, их успешное решение требует наличия высокой квалификации и большого опыта у лица, принимающего решение. В этой связи исследования, направленные на повышение качества принятия подобных решений за счёт более эффективного применения СППУР в процессе их выработки, весьма актуальны.

Особенно востребованы данные исследования для поддержки принятия управленческих решений в кредитной, финансово-банковской сфере, где к многофакторности и нелинейности решаемых задач добавляется слабая степень структурированности исходной информации, и сильное влияние «человеческого фактора» (как минимум, на такие ключевые решения, как решения по поводу кредитного риска, принимаемого на заёмщиков банка), что влечёт необходимость учёта возможных отклонений в поведении экономических субъектов от рационального и затрудняет применение существующих СППУР, приспособленных больше к решению хорошо структурированных экономических задач без явного учёта влияния нерационального поведения микроэкономических субъектов.

Кроме того, в настоящий момент в отечественной банковской практике не существует внедрённых и зарекомендовавших себя моделей деятельности таких микроэкономических систем, как подразделение кредитной организации. Поэтому тема данного диссертационного исследования, связанная с созданием подобной модели для подразделения кредитной организации и повышения за счёт этого эффективности применения СППУР в масштабах такого подразделения, является актуальной.

Цель диссертационного исследования. Основная цель проводимого исследования — построение модели процесса обработки поступающих клиентских заявок сотрудниками подразделения. Данная модель позволяет повысить эффективность применения СППУР уровня подразделения в решении слабоструктурированных задач руководителем такого подразделения.

Практическая реализация данной цели состоит в создании описания блока моделирования в СППУР уровня подразделения кредитной организации, содержащего выстраиваемую модель, который позволит повысить результативность принятия руководителем подразделения управленческих решений по поводу процесса обработки поступающих клиентских заявок сотрудниками подразделения.

Теоретическая значимость поставленной цели заключается в разработке нового, единого подхода к решению проблемы применения СППУР для поддержки принятия решений по слабоструктурированным задачам в микроэкономических масштабах подразделения кредитной организации (в частности, за счёт применения усовершенствованного математического аппарата теории нечётких множеств и учёта психофизиологических факторов в выстраиваемой модели деятельности такого подразделения, интегрированной со СППУР).

Для решения поставленной цели были выделены следующие задачи:

1. Проанализировать существующий математический инструментарий в построении микроэкономических моделей организаций (в том числе кредитных организаций), включая выбор • «аппарата моделирования», адекватного поставленной цели исследования.

2. Выявить требования, предъявляемые концепцией системного подхода и концепцией СППУР к микроэкономическим моделям слабоструктурированных задач.

3. Определить критерий эффективности («целевой функции») для моделирования деятельности клиентского подразделения кредитной организации.

4. Построить по выбранному критерию эффективности информационную, дескриптивную и оптимизационную модели обработки поступающих клиентских заявок сотрудниками подразделения кредитной организации.

5. Настроить полученную оптимизационную модель по данным из реальной системы и проверить её адекватность. Проанализировать чувствительность полученной модели на основе серии имитаций с различными комбинациями «входных» параметров и стратегий поведения моделируемых агентов.

6. Проанализировать перспективы внедрения построенной оптимизационной модели в СППУР уровня подразделения кредитной организации, а также получаемые в результате такого внедрения выгоды для заинтересованных лиц (сотрудников, руководителя подразделения, всей организации и т.д.).

Структура диссертационной работы. В соответствии с поставленными задачами и логикой проводимого исследования была выбрана следующая структура диссертационной работы: диссертация состоит из 3 глав, в первой главе анализируется существующий методологический опыт и имеющиеся научные подходы к моделированию микроэкономических систем, а также выделяются те элементы СППУР, которые могут быть улучшены за счёт построения соответствующей микроэкономической модели уровня подразделения организации. Во второй главе осуществляется поэтапное построение (определение критерия эффективности, спецификация) и анализ (включая анализ чувствительности, настройку и проверку адекватности) модели обработки поступающих клиентских заявок сотрудниками подразделения кредитной организации, в том числе с использованием понятий теории нечётких множеств и понятий из экспериментальной психологии, ранее не применявшихся для решения подобных задач в научной практике. В третьей главе делаются практические выводы и следствия по результатам проведённого синтеза модели, даётся оценка перспектив и выгод от её внедрения на практике в СППУР уровня подразделения кредитной организации.

Объектом диссертационного исследования является микроэкономическая система — клиентское подразделение кредитной организации.

Предметом диссертационного исследования — процесс обработки клиентской заявки сотрудником клиентского подразделения кредитной организации (включая этапы формирования затрат сотрудником в процессе обработки заявки клиента, а также параметры, влияющие на данный процесс, включая психофизиологические характеристики сотрудника в процессе обработки клиентской заявки).

Методологическая и теоретическая основа исследования состоит из ряда л методологических разработок и теоретических положений, изложенных в трудах отечественных и зарубежных авторов в следующих областях науки и научных направлениях: неоинституциональная теория фирмы, теория нечётких множеств, теория и методы принятия решений, социальная психология, теория регламентации и управления бизнес-процессами в организации, агенто-ориентированное экономико-математическое моделирование, системный анализ, теория вероятностей и математическая статистика, комбинаторика. Программно-технический комплекс для проведения имитаций по построенной оптимизационной модели реализован с использованием табличного процессора MS Excel и объектно-ориентированного языка программирования VBA.

В процессе проводимого диссертационного исследования, применялись: методология системного анализа, социально-психологический метод включённого наблюдения, методы математического моделирования (поэтапной спецификации/ математической модели), имитационное моделирование (численный эксперимент).

Информационная база исследования представляет из себя

1. Научные источники в виде данных и сведений из книг, монографий, журнальных статей, научных докладов и материалов научных конференций и семинаров в областях теории нечётких множеств, теории и методологии СППУР, теории и методов принятия решений и социальной психологии.

2. Результаты собственных экспертных оценок автора (в ходе включённого наблюдения за деятельностью отдела одного из трёх крупнейших отечественных коммерческих банков), а также проведённых численных экспериментов на базе полученной оптимизационной модели.

Научная новизна исследования заключается в уточнении теоретических положений и совершенствовании методологической базы моделирования слабоструктурированных задач, возникающих в деятельности экономических субъектов уровня подразделения организации.

Указанная новизна обусловлена малой степенью разработанности проблем моделирования слабоструктурированных задач в деятельности микроэкономических систем. Данные проблемы являются прямым следствием более широкой научной проблемы несовершенства экономической информации в микроэкономических системах, которая также слабо разработана в современных научных исследованиях в сфере экономики и смежных дисциплин: для поиска путей решения данной проблемы моделируется либо деятельность кредитной организации в целом, как отдельной микроэкономической единицы, либо строится образ контрагентов банка (например, заёмщиков), в рамках которого он сам уже выступает в роли «чёрного ящика», в то время как моделей, объясняющих ситуацию внутри кредитной организации, на «микроэкономическом уровне», не избегая сложностей, возникающих при моделировании слабоструктурированных задач, связанных с циркуляцией «несовершенной» экономической информации в микроэкономических системах, относительно мало, причём, как отечественных, так и зарубежных.

Принимая во внимание изложенное, в ходе разработки указанных проблем в* диссертационной работе были достигнуты следующие новые научные результаты (являющиеся базисными положениями, выносимыми на защиту):

1. Разработана информационная модель обработки клиентских заявок сотрудником? клиентского подразделения * кредитной организации в результате проведения включённого наблюдения за деятельностью такого подразделения.

2. Введена классификация (на основе характера допускаемых сотрудниками ошибок) множества возможных ошибок, допускаемых в процессе деятельности сотрудников клиентского подразделения банка.

3. Разработаны дескриптивная и оптимизационная модели затрат на обработку заявки клиента сотрудником клиентского подразделения банка.

4. В сфере моделирования деятельности микроэкономических субъектов с применением нечёткой логики введены новые научные категории, а именно: «мощность нечёткого множества» и «нечёткое сочетание элементов значений лингвистической переменной». Эти категории развивают существующие представления в области применения математического аппарата нечёткой логики в экономико-математических моделях (математический инструментарий нечёткой логики и комбинаторики ранее практически не использовался совместно при моделировании деятельности микроэкономических субъектов).

5. Предложена математическая формализация возможных стратегий поведения лица, принимающего решения (далее - ЛПР) - сотрудника клиентского подразделения банка - в ходе обработки клиентской заявки.

6. Проведён анализ чувствительности средних суммарных затрат ЛПР на обработку клиентской заявки к различным стратегиям поведения ЛПР и различным комбинациям параметров и начальных значений переменных модели. В результате была выявлена наиболее эффективная с точки зрения минимизации операционных затрат стратегия, а также сделан вывод о том, что модель адекватна априорно сделанным предположениям о соответствующем поведении реальной системы; следовательно, её можно считать успешно верифицированной.

7. В ходе анализа чувствительности построенной- оптимизационно!! модели обнаружены и объяснены новые нелинейные закономерности между производительностью труда сотрудников подразделения кредитной организации (включая оценку количества допускаемых ими при работе ошибок) и уровнем их загруженности клиентскими заявками.

Теоретическая и* практическая значимость исследования. Теоретическая значимость полученных научных результатов (отражённых в основных выводах и положениях диссертационной работы) заключается в том, что они являются* теоретической и методологической базой для дальнейших исследований в области моделирования деятельности подразделений кредитной организации, а также для исследования моделирования слабоструктурированных задач в других (помимо сферы кредитных организаций) микроэкономических системах (теоретической базой - за счёт выявленных закономерностей между производительностью труда сотрудников и их загруженностью, а также между производительностью труда и рядом других параметров процесса обработки клиентских заявок, методологической базой - за счёт усовершенствованного математического аппарата теории нечётких множеств для моделирования слабоструктурированных задач в деятельности микроэкономических систем), и - более широко - полученные научные результаты служат теоретической и методологической базой для дальнейшего исследования взаимосвязи эконометрики и экономико-математического моделирования с психологией, для дальнейшего развития такого раздела экономической науки, как теория фирмы.

Разработанные дескриптивная и оптимизационная микроэкономические математические модели могут быть использованы в качестве основы для построения «модельного блока» СППУР уровня клиентского подразделения в практике работы кредитных организаций, что приведёт к качественному и интегральному повышению эффективности принимаемых руководителями клиентских подразделений коммерческих банков управленческих решений в области минимизации операционного риска в деятельности сотрудников, а следовательно, закономерно отразится на улучшении количественных показателей эффективности деятельности таких подразделений, в частности на значимом снижении затрат сотрудников подразделения на обработку клиентских заявок за счёт минимизации допускаемых сотрудниками ошибок, а также на повышении производительности труда сотрудников за счёт их более рациональной загрузки с учётом ряда объективных психофизиологических параметров.

Разработки диссертационного исследования могут быть использованы при обучении и повышении квалификации специалистов в области экономико-математического моделирования и теории и методов принятия управленческих решений. Результаты проведённого исследования также могут быть внедрены в процесс преподавания таких дисциплин, как «экономико-математическое моделирование», «имитационное моделирование», «современная неоинституциональная теория фирмы», «теория и методы принятия управленческих решений» студентам экономических специальностей.

Практическая значимость полученных научных результатов, в случае их внедрения в практику работы кредитных организаций, связана с качественным и интегральным повышением эффективности принимаемых руководителями клиентских подразделений коммерческих банков управленческих решений в области минимизации операционного риска в деятельности сотрудников, что закономерно отразится на улучшении количественных показателей эффективности деятельности таких подразделений, в частности на значимом снижении затрат сотрудников подразделения на обработку клиентских заявок за счёт минимизации допускаемых сотрудниками ошибок, а также на повышении производительности труда сотрудников за счёт их более рациональной загрузки с учётом ряда объективных психофизиологических параметров.

Апробация результатов исследования. Основные результаты диссертационного исследования были апробированы в рамках следующих мероприятий: «круглый стол» для аспирантов по теме «Финансовые аспекты инновационного развития экономики России», проведенный под научным руководством д.э.н., проф. Л.Н. Красавиной (Финакадемия, 2009 г.); Шестнадцатая международная конференция «Математика. Компьютер. Образование» (РАН, г. Пущино, 2009 г.); международный семинар «Международная школа молодых исследователей. Летняя академия - 2009» по теме «Мировой финансовый кризис и его влияние на развитие финансовых систем» (Финакадемия, 2009 г.); Третья международная ежегодная конференция «Современные подходы к исследованию и моделированию в экономике, финансах и бизнесе» (Санкт-Петербургский экономико-математический институт РАН, факультет экономики Европейского университета в Санкт-Петербурге, 2009 г.).

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Смирнов, Борис Николаевич

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В заключении данной работы приведём основные выводы выполненного диссертационного исследования, а также вытекающие из них рекомендации ^положения] вьшосимыеназащиту.

В первой главе работы были рассмотрены современные подходы к моделированию микроэкономических систем, сформулирована основная научная проблема такого моделирования, раскрыто значение категорий система, системного подхода, концепции СППУР в исследовании существующих феноменов, проблем и задач в данной области, проанализированы достигнутые результаты, предложены пути разрешения противоречия между теорией и практикой, разработанные во второй и третьей главе.

Прежде всего, на основе предварительного анализа предметной области выделена научная проблема несовершенства экономической информации, проявляющаяся, прежде всего, в нерациональном поведении микроэкономических субъектов, которая в рамках современной экономической теории решается, в основном, за счёт расширения концепции «человека рационального» неоклассической экономической теории путём встраивания в неё особенностей поведения «человека нерационального в условиях несовершенной информации» неоинституционального и прочих ответвлений от экономической теории мейнстрима.

На пути решения данной научной проблемы, связанной с решением целого ряда слабоструктурированных и неструктурированных задач, экономическая практика идёт по пути создания всё более совершенных СППУР и применения системного подхода в исследовании микроэкономических систем.

Вместе с тем, проанализированные в первой главе основные из существующих на сегодня теоретических подходов к моделированию микроэкономических систем, учитывающих нерациональность в поведении микроэкономических субъектов (модели теории контрактов, модели теории активных систем, агенто-ориентированные микроэкономические модели, подход эконофизики, метод реальных опционов, и расширение методологии производственных функций), не используют системный подход и концепцию СППУР для объяснения феноменов поведения «нерациональных» субъектов, а являются либо новой интерпретацией существующих элементов классических моделей, либо моделями, объясняющими известные феномены за счёт применения нового математического инструментария, без создания единой методологической основы и подходов к объяснению с их помощью вновь обнаруживаемых экономической практикой феноменов нерационального поведения.

Кроме того, наблюдаемые попытки экстраполяции существующих экономико-математических методов макроэкономики и финансовых рынков на микроэкономические-системы, пытающиеся создать такую единую основу,'терпят крах из-за. отсутствия-сопоставимой по объёмам и качеству с макроэкономическими системами показателей и статистикой финансовых рынков статистики по микроэкономическим объектам реальности, т.е. задачи микроэкономического моделирования слабо структуризованны по своей природе и не могут быть решены методами, предназначенными для хорошо структуризованных задач, а также требуют введения специфических критериев эффективности их решения.

Для ликвидации указанного разрыва между запросами экономической практики и возможностями экономической теории в вопросе выбора соответствующего критерия эффективности синтезируемых моделей микроэкономических систем предлагается применять широко известный в таком разделе философии, как философия науки принцип фальсифицируемости К. Поппера, заключающийся в том, что усилия по моделированию микроэкономических систем следует направить не на построение моделей, определяющих, какой из режимов функционирования системы оптимален по тому или иному критерию оптимальности (потому что, любой неучтенный нюанс может, ввиду сложности и нелинейности моделируемой системы, перевести любое найденное модельное решение в разряд «плохих»), а на построение моделей, описывающих «ошибочные», «плохие» режимы функционирования системы (потому что, по таким режимам, как правило, легко собрать объективную информацию - для этого достаточно лишь одного наблюдения на практике «ошибки»).

Предложенный путь решения указанной проблемы приводит к необходимости учёта психофизиологических факторов в поведении микроэкономических субъектов, а значит -к применению относительно нового для микроэкономической теории математического аппарата. Учитывая масштабность проблемы, её решение в рамках диссертационной работы было ограничено исследованием деятельности подразделения кредитной организации. Поэтому, вторая глава работы была посвящена поэтапной спецификации соответствующих моделей: вначале была построена информационная модель ошибок в деятельности подразделения кредитной организации, затем с помощью математического аппарата лингвистических переменных и нечётких множеств Л. Заде были специфицированы вероятности ошибок и затраты ЛПР на обработку заявки в синтезируемой модели, в итоге была построена дескриптивная модель затрат сотрудника подразделения кредитной организации на обработку клиентской заявки, которая была расширена за счёт применения концепции «стратегии поведения ЛПР» до оптимизационной модели, с её последующим подробным анализом.

В результате спецификации информационной модели деятельности подразделения кредитной организации было выявлено, что по видам циркулирующей в ней информации эта деятельность может подразделяться на явную, нечёткую и неявную информацию, обрабатываемую ЛПР; аналогично можно классифицировать всё множество ошибок, допускаемых ЛПР в своей работе. Для перевода полученной модели на математический язык и учёта психофизиологических факторов поведения ЛПР был успешно применён инструментарий теории нечётких множеств Л. Заде. Он использовался для моделирования генерирования ЛПР затрат в ходе обработки клиентской заявки, а также при определении вероятностей совершения ошибок ЛПР в процессе обработки клиентских заявок.

Учитывая отсутствие прецедентов использования этого инструментария для подсчёта числа комбинаторных сочетании элементов нечёткого множества ЛП, возникающих в модели, он был расширен за счёт определения понятия мощности нечёткого множества и предложенного определения для понятия «нечёткое сочетание элементов», что является новой областью применения данного математического аппарата и, таким образом, может считаться новым научным результатом.

Принимая во внимание перспективные запросы экономической практики, связанные с ориентированностью синтезируемой модели на её интеграцию в СППУР уровня подразделения кредитной организации были специфицированы вначале дескриптивная, а затем оптимизационная модели затрат ЛПР на обработку заявки клиента подразделения кредитной организации, которые позволяют повысить качество и эффективность принимаемых руководителем подразделения решений по распределению нагрузки среди сотрудников.

Поэтому данные модели допускают формализацию в их рамках стратегий поведения ЛПР для определения оптимальной из их допустимого множества, подробный анализ которых проведён во второй главе работы, где были рассмотрены перспективы практического применения разработанных в диссертации теоретических подходов и указаны дальнейшие пути развития синтезированной модели оптимизации затрат.

Для этого, прежде всего, был проведён анализ чувствительности «выхода» модели — средних суммарных затрат ЛПР на обработку клиентской заявки к различным стратегиям поведения ЛПР и различным комбинациям параметров и начальных значений переменных

118 модели. Был сделан вывод, что модель, в целом (с оговорками относительно особенностей подсчёта нечётких комбинаторных сочетаний ЛП), ведёт себя адекватно априорно сделанным предположениям о соответствующем поведении реальной системы, ' следовательно, можно считать её успешно верифицированной по результатам проведённых имитаций. Тем не менее, констатирована необходимость дальнейшего совершенствования используемого математического аппарата и углублённой проверки адекватности модели (в части её валидации) в ходе процесса её практического внедрения (на основе данных, собираемых СППУР по конкретной реальной системе).

Также на основе численных экспериментов были выделены наиболее эффективные стратегии поведения ЛПР и указаны практические следствия из проведённых имитаций. Они заключаются в том, что ЛПР не эффективно самостоятельно ранжировать «обратные связи» по важности с точки зрения последствий допущения им ошибок в ходе обработки заявки той или иной «обратной связью», а целесообразно ориентироваться на подсказки, которые может предложить СППУР с интегрированной в неё построенной моделью. Были сделаны выводы о нелинейном характере зависимости производительности труда сотрудника подразделения от изменений ряда параметров модели, которые руководитель подразделения может использовать на практике для повышения эффективности работы подразделения.

Относительно возможностей настройки параметров модели по информации из реальной системы был сделан вывод о том, что такая настройка в «микроэкономической» системе - подразделении кредитной организации, - учитывающая искажающие воздействия психофизиологических факторов, осуществима на базе информации, получаемой из серии «фокусированных» интервью с последующим сплошным анкетированием сотрудников подразделения.

Пути дальнейшего расширения синтезированной модели связаны с развитием методов работы с интервальными и порядковыми нечёткими значениями, переносом синтезированной модели на более совершенную техническую платформу, более глубоким учётом в модели индивидуальных психофизиологических особенностей каждого ЛПР. Достижения успеха на данных направления потребует усиленного взаимодействия группы специалистов, а также создания на этапе внедрения модели в практику работы подразделения кредитной организации и её интеграции со СППУР специальной системы учёта допускаемых ЛПР ошибок при обработке клиентских заявок.

Основные практические рекомендации, которые могут быть сделаны по результатам проведённого диссертационного исследования (в дополнение к отражённым в выводах по

главам работы) заключаются в том, что эффективность деятельности подразделения кредитной организации может быть существенно повышена, если в её рамках будет создана СППУР для руководителя, с интегрированной в неё построенной в данной работе моделью (на базе табличного процессора MS Excel), а также будет выстроена специальная система учёта допускаемых сотрудниками подразделения ошибок при обработке клиентских заявок, произведён опрос среди сотрудников на основе изложенных во второй главе работы принципов «фокусированного» интервью, по результатам опроса сделана соответствующая настройка модели и организована специальная междисциплинарная группа по поддержке и развитию данной модели в указанных в третьей главе направлениях.