АДАПТАЦИЯ ТРАНСПОРТНОЙ ЗАДАЧИ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ БАНКОВСКОЙ ЛИКВИДНОСТЬЮ
Аннотация
Научная работа посвящена исследованию возможностей применения частных экономико-математических методов для управления отдельными областями банковской деятельности. Кредитная организация в целом представляет собой сложную многокомпонентную систему, где различные блоки взаимосвязаны и оказывают взаимное влияние. Управление такой системой должно базироваться на использовании объективных методов, обосновывающих принятие управленческих решений. Подсистема управления ликвидностью должна учитывать не только соотношение активов и пассивов по срокам, суммам, стоимости и риску, но также оптимальность внутри привлечённых ресурсов и внутри направлений размещения средств, что обуславливает сложность изучения данного вопроса и необходимость разбивать его на частные задачи. Одной из таких задач является назначение источникам средств направлений вложения исходя из разницы в их стоимости. Теоретические подходы к управлению банковской ликвидностью включают в себя обоснование возможностей для назначения отдельным направлениям вложения средств конкретных источников их финансирования. Инструментами для обоснования принимаемых решений являются методы экономико-математического моделирования. Авторы используют частный случай распределительной оптимизационной задачи – транспортную задачу. Применение транспортной задачи в этой области может позволить оптимизировать данный процесс с позиции совмещения срочности источников и направлений вложения средств. Критерием оптимизации в задаче выступает маржа между доходностью операции и стоимостью ресурсов. Целевая функция задачи оптимизации ликвидностью должна стремиться к максимуму, что обуславливает отличие от классической транспортной задачи. Предложенный подход позволит математически обосновать распределение средств с наибольшей эффективностью.
Литература
Annenkova V.G., Bespalova I.V., Plekhanova T.A. The role of modeling in bank risk management to ensure economic security. Bulletin of the Russian University of Cooperation. 2019. N 4 (38). P. 4-8. (in Russian).
Gadjiagaev M.A., Zakrevskaya E.A. Theoretical aspects of economic and mathematical modeling of portfolios of assets and liabilities of a commercial bank. Scientific Notes of the Russian Academy of Entrepreneurship. 2015. N 45. P. 182-191. (in Russian).
Zaernyuk V.M. Methodological approaches to assessing the optimal structure of assets of credit institutions. Financial analytics: problems and solutions. 2015. N 10 (244). P. 22-32. (in Russian).
Potekhina E.V., Isupova L.R., Veshkina I.F. Mathematical modeling as a tool for improving the financial and economic activities of the bank. Social policy and Sociology. 2021. Vol. 20. N 2 (139). P. 50-59. (in Russian).
Sadovnikova N.P., Shcherbakov M.V. Data analysis technologies: manual. Volgograd: VSTU. 2015. 64 p. (in Russian).
Filippova A.S., Shorikov A.F. Application of dynamic economic and mathematical modeling for the development of methods of organization and implementation of banking processes. Materials of the Sixth International Scientific Conference «Information technologies and systems». Yekaterinburg: UrFU. 2017. P. 319-324. (in Russian).
Raskatova M.I. Economic and mathematical modeling of commercial bank activity. Management of economic systems: electronic scientific journal. 2015. N 9(81). 18 p. (in Russian).
Balabanova N.V., Valinurova A.A., Danilova S.V. Application of the linear programming problem for solving particular banking problems. Modern high-tech technologies. Regional application. 2022. № 1 (69). P. 46-53. (in Russian).
Valinurova A.A. Theoretical substantiation of the use of the clustering method in bank reserving. Ivecofin. 2021. N 2 (48). P. 17-22. (in Russian).
Baranov A.M. Simulation modeling of the creation of information clusters in the new economy. Ivecofin. 2020. N 1 (43). P. 62-70. (in Russian).
Bobkov S.P. Approaches to modeling queuing systems. Ivecofin. 2021. N 3 (49). P. 130-134. (in Russian).
Bobkov S.P., Astrakhantseva I.A., Galiaskarov E.G. Application of a systematic approach in the development of mathematical models. Modern high-tech technologies. Regional application. 2021. N 1 (65). P. 66-71. (in Russian).
Ilchenko A.N., Ksenofontova O.L., Kanakina G.V. Workshop on economic and mathematical methods. Moscow: Finance and statistics. 2009. 288 p. (in Russian).
Winston Wayne. Business modeling and data analysis. Solving current problems using Microsoft Excel. St. Petersburg: Peter. 2021. 944 p. (in Russian).
Valinurova A.A. Theoretical substantiation of the use of the clustering method in bank reserving. Ivecofin. 2021. N 2 (48). P. 17-22. (in Russian).
Levchenko E.V. Optimization of the loan portfolio of a commercial bank: methodological aspect. Discussion. 2016. N 6 (69). P. 40-47. (in Russian).
Instruction of the Bank of Russia N 199-I of 29.11.2019 "On mandatory standards and allowances to capital adequacy standards of banks with a universal license". https://base.garant.ru/73363119/. (in Russian).
Valinurova A.A., Smirnova E.M., Ksenofontova O.L. Intelligent remote banking services and its features. Modern high-tech technologies. Regional application. 2021. N 2 (66). P. 16-21. (in Russian).
Filippova A.S. Economic and mathematical modeling of the dynamics of the state of decision support systems in banking. Bulletin of Chelyabinsk State University. 2015. N 12 (367). P. 103-111. (in Russian).
Danilova S.V., Belyaev E.V., Ilintseva A.A., Chesnokov M.A. The role of automation in industrial activity. Materials of the VII International Scientific and Practical Conference «Economics, business, innovation». Ivanovo: IvSU. 2019. P. 272-275. (in Russian).
Alexandrova I.E., Alexandrova Т.E. Mathematical modeling, system analysis and synthesis of complex technical objects: monograph. Krasnoyarsk: Scientific and Innovation Center. 2016. 207 p. DOI: 10.12731/asu.madi.ru/MMSA.2016.207. (in Russian).
Blinov A.I., Tolmachev I.L. On Transport Task with Due Regard to Real Requirements. https://cyberleninka.ru/article/n/on-transport-task-with-due-regard-to-real-requirements.
Ermolaev M.B., Khomyakova A.A., Belova A.D., Serkova Yu.A. Development of an intelligent decision support algo-rithm based on a systematic approach. Iveсofin. 2022. N 1(51). Р. 138-146. DOI 10.6060/ivecofin.2022511.594.
Mirolyubova A.A., Ksenofontova O.L. General economic situation in the printing industry: methodology and statistical analysis. Iveсofin. 2021. N 3(49). Р. 78-87. DOI 10.6060/ivecofin.2021493.553.
