Дипломная работа
"Совершенствование управления банковской ликвидностью" 3 глава

Оглавление

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ УПРАВЛЕНИЯ ЛИКВИДНОСТЬЮ БАНКА

1.1. Сущность, виды и экономические нормы ликвидности

1.2. Ликвидность банковского баланса

1.3. Основные теории управления ликвидностью банка

ГЛАВА 2. АНАЛИЗ И ОЦЕНКА ЛИКВИДНОСТИ БАНКА (на примере ОАО «РосЕвроБанк»)

2.1. Краткая характеристика банка как хозяйствующего субъекта

экономики

2.2. Анализ доходов и расходов банка

2.3. Анализ ликвидности активов банка

ГЛАВА 3. ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ПОВЫШЕНИЯ ЛИКВИДНОСТИ БАНКА (на примере ОАО «РосЕвроБанк»)

3.1. Методика управления мгновенной ликвидностью с помощью размещения временно свободных средств банка

3.2. Экономическая эффективность внедрения метода управления ликвидностью банка

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЯ

ГЛАВА 3. ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ПОВЫШЕНИЯ ЛИКВИДНОСТИ БАНКА (на примере ОАО «РосЕвроБанк»)

3.1. Методика управления мгновенной ликвидностью с помощью размещения временно свободных средств банка

Для проведения анализа ограничим область выполняемых операций обслужива­нием текущих счетов клиентов и помещени­ем временно свободных средств клиентов в рабочие активы, например межбанковские кредиты (МБК). Для изложения основных по­ложений метода принимаются вышеприве­денные упрощающие допущения и не учиты­ваются такие факторы, выходящие за рамки данной дипломной работы, как:

- кредитные риски;

- тот факт, что рассматриваемый банк не помещает свободные денежные средства на депозиты в ЦБ РФ — только использует их для предоставления МБК;

- комиссионные доходы от расчетно-кас­сового обслуживания клиентов;

- процентные затраты, связанные с сред­ствами, оставшимися на клиентских счетах.

Основная задача, которую должен решать ОАО «РосЕвроБанк» в рамках данного мероприятия, состоит в согласовании объемов межбанковских кредитов и сроков их размещения с объемами ежедневного случай­ного востребования средств клиентами в тече­ние выбранного горизонта инвестирования.

Та­кой банк подвергается риску ликвидности, за­ключающемуся в том, что клиенты востребуют средства, оцененные банком как временно сво­бодные и используемые для предоставления межбанковских кредитов. В этом случае банку придется привлекать недостающие средства на рынке межбанковских кредитов. В результате банк подвергается также риску уменьшения до­ходов, связанному с расходами на привлечение межбанковских кредитов.

Если входящие и выходящие остатки неза­висимы и нормально распределены, можно применить модель, в которой все вычисле­ния основаны на использовании известного нормального распределения выходящих ос­татков. Именно эта модель будет рассматри­ваться ниже.

Очевидно, что значение входящего остат­ка — это значение вчерашнего исходящего остатка. Важным этапом при применении из­лагаемой статистической модели и получае­мых с ее помощью результатов является про­верка адекватности этой модели[1].

Для проведения анализа необходимо ввес­ти следующие понятия и дать им определение.

Уровень временно свободных средств — объем средств, используемых для выдачи МБК с определенным сроком погашения (горизонт инвестирования).

Выборка разрывов (GAP) ликвидности банка — разрывы ликвидности определяют­ся как разность выходящих остатков и объе­ма размещенных средств.

Положительная ликвидность банка — спо­собность банка производить списание с кли­ентских счетов на протяжении всего горизон­та инвестирования.

Отрицательная ликвидность — проме­жуток времени, в течение которого банк не имел достаточно средств для того, чтобы осу­ществить списание с клиентских счетов.

Предположим, что в те дни, когда ликвид­ность недостаточна, банк привлекает кредит­ные ресурсы на межбанковском рынке: с по­недельника по четверг — сроком на один день, в пятницу — сроком на три дня. При этом МБК привлекаются в объеме, равном размеру не­достающих средств.

Дополнительно сделаем следующие допу­щения:

- у банка имеется овердрафт по счету в РКЦ;

- банк установил лимиты на объем меж­банковского кредитования для других коммер­ческих банков, которые в свою очередь тоже установили лимиты относительно рассматри­ваемого банка;

- банк придерживается принципа осущест­вления клиентских платежей «день в день»;

- банки-контрагенты по МБК всегда воз­вращают полученные кредиты овернайт.

Предположим, что банк вкладывает свои свободные средства в МБК (размещает свои свободные средства на межбанковском рынке), тогда возникает вопрос: какова вероятность того, что все будущие наблюдения состояний ликвидности положительны?

Обратим внимание на то, что остатки средств на корреспондентском счете являют­ся волатильными. Это подтверждает рис. 5, демонстрирующий динамику входящих ос­татков банка.

Рис. 5. Динамика входящих остатков банка

Предлагается рассматривать три ва­рианта расчета и развития ситуации. Входя­щей информацией могут служить следую­щие данные:

- горизонт инвестирования, выраженный в днях;

- ставка размещения;

- ставка привлечения;

- количество рабочих дней, входящих в горизонт инвестирования;

- выборка данных об исходящих остатках.

Вариант 1: кредитная организация распола­гает свободными средствами для выдачи МБК (предусматривается, что не только «живые» деньги лежат на корреспондентском счете, но есть средства и в прогнозном календаре).

Вариант 2: кредитная организация не име­ет свободных средств, и требуется привлечь МБК (предусматривается, что недостаток ре­сурсов может быть прогнозируемым).

Расходы варианта 1:

- неполное использование лимита МБК (при наличии свободных средств); это разница между верхним лимитом и фактическим раз­мещением средств (недополученная прибыль);

- некорректный прогноз, повлекший за со­бой предоставление Банком России кредита овернайт кредитной организации.

Доход: от размещения МБК.

Расходы варианта 2:

- ошибка в прогнозировании: реальная потребность в ресурсах оказалась выше прог­нозной; результат — расходы на оплату пре­доставленного кредита овернайт;

- ошибка в прогнозировании: реальная потребность оказалась ниже, чем сумма прив­леченного МБК (уплата процентов за невос­требованные, но привлеченные ресурсы).

Вариант 3: кредитная организация выиг­рывает за счет разницы процентных ставок привлечения и размещения. Например, банк привлекает ресурсы под 1%, а размещает под 1,5%. Номинальный доход банка — это раз­ница между процентными ставками привле­чения и размещения.

Шаг 1. Оценивается приход/расход денеж­ных средств. Предполагается, что информа­ция о наличии свободных средств для разме­щения или о потребности в заемных сред­ствах поступает (или становится очевидной) во второй половине дня, после 14 часов.

Шаг 2. Определяется оставшаяся часть при­хода с вероятностью 95–99%. Мы подразумева­ем, что остаток на конец операционного дня (на утро следующего дня) должен быть строго боль­ше нуля, но не больше определенной величины. Какая минимальная сумма средств должна быть на расчетном счете кредитной организации в Банке России, зависит от стратегии банка и оп­ределяется Комитетом по управлению актива­ми и пассивами. Считается, что величина прогнозируемых списаний не будет ниже этого значения, зафиксированного в момент принятия решения о размещении / привлече­нии средств.

Из вышеизложенного следует, что справедливыми будут следующие уравнения (24) и (25):

Остаток на утро + Приход – Расход – Размещение МБК = Остаток на конец операционного дня (от 0 до Х млн.руб.) (24)

Остаток на утро + Приход – Расход + Привлечение МБК = Остаток на конец операционного дня (от 0 до Х млн.руб.) (25)

Рассматриваемый банк не может выдать МБК, размер которых выше установленного лимита (при размещении средств банк может и не выдать полную сумму исходя из лимита; это может быть связано с резким ухудшени­ем финансовой ситуации у банка-контраген­та или вызвано рядом иных причин, которые делают невозможной выдачу МБК).

Рекомендуется применить метод Монте-Карло в целях анализа. Известно, что оценка рисков с использованием этого метода имита­ционного моделирования представляет собой комбинацию анализа чувствительности и анализа сценариев на базе теории вероятнос­тей. Результатом такого комплексного ана­лиза выступает распределение вероятностей результатов проекта.

При применении метода имитации в пер­вую очередь определяется функция распре­деления каждой переменной, которая оказы­вает влияние на формирование потока на­личности.

Как правило, предполагается, что функция распределения является нормальной, и, следовательно, для того чтобы задать ее, необходимо определить только математичес­кое ожидание и дисперсию.

После сведения интересующих нас показа­телей в единую таблицу (табл. 12) необходимо рассчитать стандартное отклонение, мини­мальное значение и среднее арифметическое значение (выборочное математическое ожида­ние) каждого параметра.

Для этого использу­ются исторические данные, но не менее чем за 250 рабочих дней. Данные представим в табл. 12.

Введем такое понятие, как вектор смеще­ния. В рамках методики вектор смещения представляет своего рода регулятор прогноза поступлений и списаний. В данном случае мы используем экспертную оценку. Вектор смещения рассчитывается следующим обра­зом. Для начала необходимо провести генера­цию случайных значений.

Таблица 12

Данные для измерения (тыс.руб.)

Поступления	Среднее значение	Стандартное отклонение	Минимальное значение
Пополнение счетов лоро	1600	500	1100
Продажа валюты	120000	60000	60000
Предполагаемые поступления	23500	10600	12900
Возврат/привлечение	0,985	0,662	0,323
Прочие поступления	0,752	0,620	0,132
Подкрепление от филиалов	21000	10000	11000

В MS Excel данная процедура осуществляется с помощью функ­ции СЛЧИС. Далее производится генерация двух столбцов значений. После чего значения одного столбца фиксируются для расчета, а другого — изменяются в процессе этого пе­ресчета. Вектор смещения может принимать только два значения: 1 или –1.

Рис. 6. Данные для измерения, %

Данный показатель выражается в процен­тах. Если значение вектора смещения состав­ляет 50% для поступлений и 50% для списаний, то считается, что данный показатель никак не влияет на качество расчета. Таким обра­зом, можно говорить, что экспертная оценка «выключается». Могут быть установлены раз­личные варианты смещения (в процентном отношении) для поступлений и списаний, но в совокупности данный показатель не может превышать 100%.

Следующий этап расчета — определение доверительного уровня, или интервала, поз­воляющего получить количественную ха­рактеристику точности прогноза. Каждому доверительному уровню соответствует свой коэффициент (множитель). Наиболее часто применяемые — 95%-ный уровень, широко используемый в зарубежной практике при оценке рыночных рисков по стандартам Risk Metrics (коэффициент 1,65); 97,5%-ный уро­вень (коэффициент 1,96) и принятый в каче­стве стандарта Базельским комитетом по бан­ковскому надзору 99%-ный уровень (коэф­фициент 2,33). Указанные уровни означают вероятность превышения расчетного VаR.

Выбрав доверительную вероятность, вводим основную расчетную формулу, с помощью которой необходимо вычислить каждый из параметров.

Основная расчетная формула имеет сле­дующий вид:

Прогнозное Var-значение = Среднее (арифметическое) значение позиции 1 + Стандартное отклонение позиции 1 × {вектор смещения (SV)} × [доверительный интервал (95-99%)] (26)

Var (MonteCarlo) = F + q_F × SV × 2,33 (27)

где F — среднее (арифметическое) значение оцениваемой позиции;

q_F — стандартное от­клонение оцениваемой позиции;

SV — век­тор смещения;

2,33 — доверительный уро­вень, равный 99%.

После того как мы ввели основную формулу вычисления, подставим в нее расчетные параметры.

В дальнейшем расчет производится всего лишь по двум факторам.

Первый фактор — это выбор доверительного уровня вероятности. Чем выше уровень достоверности мы выбираем, тем меньшее прогнозное значение ему соответствует. Нап­ример, если мы установили доверительный уровень вероятности в размере 99%, то прог­нозная расчетная величина (сальдо средств на конец операционного дня) будет меньше, чем в случае если бы мы установили довери­тельный уровень, равный 95%.

Второй фактор — это установка показате­лей вектора смещения. Как уже было сказано ранее, если его значение составляет 50% для поступлений и 50% для списаний, то считает­ся, что данный показатель никак не влияет на качество расчета. В случае если мы сдвигаем вектор смещения для поступлений в сторону 100%, а для списаний — в сторону 0%, то пред­полагается, что приход клиентских средств на корреспондентские счета банка будет незначи­тельным (меньше обычного), а количество списаний со счетов увеличится (будет выше прогнозного). Данное смещение предполагает пессимистическую оценку будущего состоя­ния корреспондентского счета банка.

Абсолютно противоположная картина наблюдается, если мы будем сдвигать вектор смещения для поступлений в сторону 0% (предполагается, что приход клиентских средств будет высоким), а для списаний — в сторону 100% (объем средств, списанных клиентами с корреспондентского счета бан­ка, будет незначительным). В подобном слу­чае мы получаем оптимистическую оценку будущего состояния корреспондентских сче­тов кредитной организации.

Рис. 7. Распределение частоты диапазона результатов

Распределение частоты (рис. 7) иллюстри­рует диапазон результатов.

Мы рекомендуем производить расчет с по­мощью метода Монте-Карло каждый раз при наличии возможности осуществления опера­ций привлечения/размещения ресурсов на ежедневной основе, т. е. важно определить:

1) необходимо ли банку привлекать заем­ные средства других коммерческих банков и / или ЦБ РФ (кредит овернайт);

2) может ли банк разместить свободные средства в других коммерческих банках.

Для имитационного моделирования необходимо составить схему прогноз движения денежных средств. В рамках дипломной работы такими схемами будут служить выражения (24) и (25).

Но, для того чтобы специалисты Отдела банковского менеджмента смогли принять решение о совершении операции размещения свободных средств, необходимо преобразовать данное уравнение в следующее неравенство:

Остаток на утро + Приход (с вероятностью 99%) – Расход – Остаток на конец операционного дня > (4)

Остаток на конец операционного дня – Размещение МБК > 0 (28)

Однако, чтобы специалисты Отдела банковского менеджмента смогли принять решение о привлечении ре­сурсов, данное уравнение преобразуется в следующее неравенство:

Остаток на утро + Приход (с вероятностью 99%) –

– Расход – Остаток на конец операционного дня < 0 (29)

Остаток на конец операционного дня + Привлечение МБК > 0 (30)

Шаг 3. После выделения основных статей, влияющих на приход / расход, необходимо получить статистическую информацию. Для каждой статьи прихода / расхода важны следующие данные:

- минимальное значение;

- максимальное значение;

- среднее значение;

- экспертная оценка специалиста Отдела банковского менеджмента;

- стандартное отклонение.

Рассчитаем эффект при прог­нозировании прихода клиентских средств на основе VаR-расчета и потенциальные убытки, связанные с непоступлением прогнозируемой суммы.

Возникает вопрос, какой должна быть величина VaR-прогноза, чтобы:

- соответствовать требованиям адекватнос­ти Базельского комитета;

- размер прибыли от размещения средств (для предоставления кредитов) был выше

- величины убытков от привлечения кредитов овернайт Банка России и банков-контрагентов;

- сократить величину упущенной прибыли.

Данный расчет можно осуществить, ис­пользуя пакет MS Excel. Одним из способов решения данной задачи является примене­ние модулей «Поиск решения» и «Подбор параметра».

Очевидно, что итог всех вычислений — разница между Р (полученным доходом) и L (оплатой овердрафта). Итог, согласно условию задачи, должен быть строго положительным.

Предположим следующие условия задачи:

- стандартный ежедневный прогноз (сред­ний приход средств клиента на корреспон­дентский счет): величина определяется эмпи­рически, методом экспертной оценки, исполь­зуется статистическая информация;

- процентная ставка кредита овернайт Банка России;

- процентная ставка по кредиту МБК на­ходится в переделах 1–5% годовых (в зависи­мости от дня месяца);

- число «пробоев» = max 3 (при данном количестве «пробоев» эта модель считается все еще адекватной) — требование адекват­ности, установленное Базельским комитетом.

Р вычисляется по следующей формуле:

Р = (Оптимальный VaR–прогноз – Стандартный ежегодный прогноз) ×

× РР/365(366) × DAY (1-3), (31)

где PP — процентная ставка размещения ресур­сов, определяется «индивидуально» при заклю­чении каждой сделки;

DAY (1–3) — срок инвес­тирования, соответственно от 1 до 3 дней.

L вычисляется по следующей формуле:

L = [величина отклонения между фактическим приходом и значением «Оптимальный VaR-прогноз»]×РР/365(366) × DAY (1-3), (32)

где PP — процентная ставка привлечения ре­сурсов ЦБ РФ;

DAY (1–3) — срок привлечения, соответственно от 1 до 3 дней.

Предположим, что банк, спрогнозировав нехватку ресурсов, уже осуществил привле­чение необходимых средств. Но в результате того что приход клиентских средств был ни­же прогнозного, банк привлек кредит овер­найт ЦБ РФ. В данной ситуации наше урав­нение примет следующий вид:

Остаток на утро + Приход (с вероятностью 99%) – расход – привлечение МБК – привлечение кредита овернайт = 0 (33)

Остаток на конец операционного дня = 0 (34)

Значение «Оптимальный VaR-прогноз» не­известно. Соответственно, его необходимо вы­числить. Для этого используем модуль «По­иск решения» в приложении MS Excel.

В качестве изменяемой ячейки исполь­зуем «Оптимальный VaR-прогноз», а макси­мизировать будем «Итого». Данная операция используется с целью максимизации финан­сового результата. В качестве дополнитель­ного условия необходимо установить огра­ничение:

- величина «Оптимальный VaR-прогноз» не должна быть больше максимального зна­чения и не должна быть меньше минималь­ного значения (данные значения рассчитыва­ются средствами описательной статистики);

- число «пробоев» не должно превышать трех.

В результате всех вычислений получаем следующие значения (табл. 13).

Таблица 13

Соответствие результатов (тыс.руб.)

Оптимальный Var-прогноз	133 131
Стандартный ежедневный прогноз	120 000
Полученный доход (Р)	20987,35
Оплата овердрафта (L)	19634,10
Число «пробоев»	3

Как видно из табл. 13, было найдено значе­ние показателя «Оптимальный VaR-прогноз», при котором банк получил максимально воз­можную прибыль. Число «пробоев» не пре­высило трех.

Однако ситуация на рынке МБК может быть довольно нестабильной в течение длительного времени. Кредитной организации необходимо максимально диверсифицировать источники пополнения/размещения денежных средств.

Рис. 8. Значение результатов (тыс.руб.)

Таким образом, в данной дипломной работе представ­лен подход к оценке риска ликвидности, свя­занного с размещением банком клиентских средств в рабочих активах. Подход связывает сроки, объемы и риски размещения/привле­чения денежных ресурсов с основными ста­тистическими характеристиками величины остатков на корреспондентском счете банка.

Применение методики позволяет увеличить процентные доходы банка в результате более эффективного и полного использования вре­менно свободных денежных средств клиентов, а также снизить процентные расходы банка при привлечении недостающих денежных средств для осуществления расчетов.

3.2. Экономическая эффективность внедрения метода управления ликвидностью банка на основе размещения временно-свободных средств

Чтобы выяснить целесообразность внедрения метода управления ликвидностью банка на основе размещения временно-свободных средств, нужно рассчитать экономическую эффективность разработанного проекта.

Рассчитаем затраты на внедрение метода управления ликвидностью банка на основе размещения временно-свободных средств (табл. 14).

Таблица 14

Затраты на внедрение метода управления ликвидностью банка на основе размещения временно-свободных средств в 2011 году

Наименование статьи затрат	Сумма, руб.
Единовременные затраты
Закупка программного обеспечения	120 000
Установка программного обеспечения	1 700
Итого	121 700
Текущие затраты (год)
Заработная плата специалиста по мгновенной ликвидности банка в отделе управления ликвидностью	420 000
Итого	420 000
Всего (капитальные + текущие затраты)	541 700

Единовременные затраты составят 121 700 руб. 120 000 руб. пойдет на закупку программного обеспечения, а 1 700 руб. на установку программного обеспечения и его техническое обслуживание.

Текущие затраты (ежегодные) составят 420 000 руб. Это заработная плата специалиста, который непосредственно будет заниматься управлением мгновенной ликвидности банка.

Общие затраты в первый год внедрения проекта составят 541 700 руб.

Рис. 9. Затраты на внедрение методики управления мгновенной ликвидностью банка, тыс.руб.

Затраты на внедрение проекта отражены на рис. 9. Из рисунка наглядно видно, что наибольшая доля затрат – это заработная плата специалиста управления мгновенной ликвидностью. Рассчитаем прогнозируемый рост доходов банка за счет внедрения методики на 2011-2012 год (табл. 15).

Таблица 15

Прогнозный план доходов и расходов ОАО «РосЕвроБанк», тыс.руб.

Показатели	Факт	Прогноз[2]
2009	2010	2011	2012
Доходы	12681255	19790012	19791365	19791365
в т.ч. при применении разработанной методики	-	-	1353	1353
Расходы	12354138	19275196	19275738	19275616
в т.ч. расходы на внедрение и функционирование методики	-	-	541,7	420
Прибыль до налогообложения	327117	514816	515627,3	515749
Налог на прибыль	33503	50958	50958	50958
Чистая прибыль банка	293614	463858	464669,3	464791

Можно сделать выводы, что при внедрении методики управления мгновенной ликвидностью, прибыль банка будет увеличиваться.

Представим в таблице 16 процентное изменение роста доходов от применения методики управления мгновенной ликвидностью.

Таблица 16

Прогноз изменений в доходах и расходах в фактическом и плановом периоде, тыс.руб.

Показатели	Факт	Прогноз	Откл.
Абс.	Относит.
2010	2011	2012	2011-2010	2012 -2010	2011/ 2010	2012/ 2010
Доходы	19790012	19791365	19791365	1353	1353	100,01	100,01
Расходы + Налог на прибыль	19326154	19326696	19326574	542	420	100,003	100,002
Чистая прибыль банка	463858	464669	464791	811	933	100,2	100,2

За базу взяты показатели 2010 года. По результатм табл. 16 можно сделать выводы, что при изменении расходов на внедрение методики управления мгновенной ликвидностью на 0,003 и 0,002 % в 2011 и 2012 гг. чистая прибыль банка увеличится на 0,2%.

Рис. 10. Прогноз прибыли от банковской деятельности с учетом линии тренда (тыс.руб.)

На рис. 10 отображен рост прибыли ОАО «РосЕвроБанк» при осуществлении прогноза с учетом линии тренда.

В таблице 17 представим основные этапы работ, направленные на совершенствование осуществление внедрения методики управления мгновенной ликвидностью. Эти работы будут выполнены сразу же при решении банка о применении методики управления мгновенной ликвидностью.

Таблица 17

Список работ, необходимых для внедрения методики управления мгновенной ликвидностью

№ п/п	Содержание работы	Продолжи-тельность, дни	Исполнители (отделы, специалисты)	Код
1.	Проведение анализа ликвидности банка	5	Начальник отдела управления ликвидностью	0-1
2.	Расчёт оптимального варианта получения информации	5	Отдел управления ликвидностью	0-2
3.	Выбор оптимального процесса внедрения методики	3	Отдел управления ликвидностью	2-3
4.	Подбор специалиста по управлению мгновенной ликвидностью	2	Кадровый отдел	3-4
5.	Проведение расчётов проектных мероприятий	10	Начальник отдела управления ликвидностью	0-5
6.	Подготовка мероприятий по обеспечению внедрения методики	2	Специалист ПО	5-6
7.	Утверждение приказа о внедрении новой методики управления мгновенной ликвидностью	6	Директор филиала банка	6-7
8.	Формирование сметы затрат на внедрение методики	5	Главный бухгалтер	7-8
9.	Разработка сметы стимулирования внедрения новой методики	4	Главный бухгалтер	8-9
10.	Формирование группы исполнителей	2	Начальник отдела управления ликвидностью	7-10
11.	Разработка рабочей документации	6	Отдел управления ликвидностью	7-11
12.	Проведение исследований ликвидности	9	Отдел управления ликвидностью	11-12
13.	Обеспечение связи между отделами при реализации методики	5	Специалист по управлению мгновенной ликвидностью	7-13
14.	Разработка системы контроля за эффективностью методики	8	Начальник отдела управления ликвидностью	7-14
15.	Внедрение мероприятий по контролю за МБК	7	Начальник отдела управления ликвидностью	14-15
16.	Разработка технических рекомендаций применения методики	5	Специалист по управлению мгновенной ликвидностью	15-16
17.	Внедрение мероприятий	20	Отдел управления ликвидностью

В работах по внедрению методики управления мгновенной ликвидностью примут основное участие начальник управления отдела ликвидностью банка, специалист по управлению мгновенной ликвидностью, сотрудники отдела управления ликвидностью ОАО «РосЕвроБанк».

Таким образом, для реализации предлагаемых мероприятий по совершенствованию мгновенной ликвидности более рационально увязать работы по срокам и оптимально распределить работающих.

Итак, в третьей главе были разработаны мероприятия по внедрению методики управления мгновенной ликвидностью банка и доказана эффективность выбранных мероприятий.

Таким образом, в результате разработанной методики и расчета экономического эффекта были получены следующие данные приме­нительно к ОАО «РосЕвроБанк»:

- найдено значение «Оптимальный VaR­прогноз», составляющее 133131 тыс. руб.;

- полученный годовой доход от размеще­ния МБК составляет 1353 тыс. руб.;

- число «пробоев» не превысило трех – это дает основание говорить об адекватности при­меняемой методики требованиям Базельско­го комитета;

- показано, что рассматриваемому банку выгодно привлекать МБК других банков до тех пор, пока процентная ставка привлече­ния не превышает ставку кредита овернайт Банка России;

- поскольку при расчете величины «Оп­тимальный VaR-прогноз» используется метод моделирования, банку реко­мендовано на ежедневной основе рассчиты­вать вышеуказанную величину;

- кредитной организации рекомендовано максимально расширить круг банков-контр­агентов, с которыми можно осуществлять опе­рации по МБК.

Анализ экономической эффективности внедрения методики показал, что при внедрении проекта общие доходы банка вырастут на 1353 тыс.руб. или на 0,01%. В тоже время расходы на внедрение мероприятия увеличатся на 542 тыс.руб. в 2011 и на 420 тыс.руб. в 2012 гг. Чистая прибыль банка при внедрении мероприятия в 2011 году составит 464669 тыс.руб., а в 2012 году – 464791 тыс.руб., т.е. на 0,2% больше, чем в базовом 2010 году. Линия тренда, рассчитанная по показателям 2010-2012 гг. также показывает существенный рост чистой прибыли в будущем за счет внедрения методики управления мгновенной ликвидностью. Это подтверждает экономическую эффективность проекта.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Неоднозначность трактовки понятия ликвидности коммерческого банка во многом связано с тем, что оно рассматривается многими авторами в различных аспектах. Понятие банковской ликвидности применяется в различных трактовках. При этом акцент делается, в основном на способности банка выполнять обязательства своевременно и без значительных потерь. По мнению автора, такой подход не совсем корректно отражает эту сферу деятельности банка.

Ликвидность коммерческого банка следует рассматривать как специфическую форму ликвидности хозяйствующего субъекта, специфика которого, прежде всего связана с выполняемыми функциями. Следствием этого является специфичность денежных потоков, организацией движения которых занимается банк.

Для банка крайне важной является реальная и потенциальная возможность обеспечивать равновесие входящих и исходящих денежных потоков в настоящем и будущем. При этом необходимо отметить, что ликвидность коммерческого банка это динамическое состояние, то есть оно характеризуется не столько статическими показателями баланса (хотя этот фактор необходимо учитывать) сколько способностью банка проводить активную политику в области управления ликвидностью. Она характеризуется умением грамотно подходить к вопросам определению уровня соотношения уровня ликвидных активов и наличием резервных источников, за счет которых может быть покрыт отрицательный разрыв в денежных потоках.

Исходя из этого, ликвидность коммерческого банка – это динамическое состояние банка, характеризующееся способностью обеспечивать равновесие проходящих через него денежных потоков без ущерба для прибыльности.

Анализ ликвидности ОАО «РосЕвроБанк» показал, что норматив общей ликвидности (Н5) ниже рекомендуемого и в динамике за два года можно проследить постоянное снижение данного коэффициента, что говорит о снижении общей ликвидности ОАО «РосЕвроБанк».

В проектной части была предложена схема взаимодействия всех подразделений банка при управлении ликвидностью и разработана методика повышения ликвидности банка путем размещения временно свободных средств в МБК.

В результате разработанной методики и расчета экономического эффекта были получены следующие данные приме­нительно к ОАО «РосЕвроБанк»:

- найдено значение «Оптимальный VaR­прогноз», составляющее 133131 тыс. руб.;

- полученный годовой доход от размеще­ния МБК составляет 1353 тыс. руб.;

- число «пробоев» не превысило трех – это дает основание говорить об адекватности при­меняемой методики требованиям Базельско­го комитета;

- показано, что рассматриваемому банку выгодно привлекать МБК других банков до тех пор, пока процентная ставка привлече­ния не превышает ставку кредита овернайт Банка России;

- поскольку при расчете величины «Оп­тимальный VaR-прогноз» используется метод моделирования, банку реко­мендовано на ежедневной основе рассчиты­вать вышеуказанную величину;

- кредитной организации рекомендовано максимально расширить круг банков-контр­агентов, с которыми можно осуществлять опе­рации по МБК.

Анализ экономической эффективности внедрения методики показал, что при внедрении проекта общие доходы банка вырастут на 1353 тыс.руб. или на 0,01%. В тоже время расходы на внедрение мероприятия увеличатся на 542 тыс.руб. в 2011 и на 420 тыс.руб. в 2012 гг. Чистая прибыль банка при внедрении мероприятия в 2011 году составит 464669 тыс.руб., а в 2012 году – 464791 тыс.руб., т.е. на 0,2% больше, чем в базовом 2010 году. Линия тренда, рассчитанная по показателям 2010-2012 гг. также показывает существенный рост чистой прибыли в будущем за счет внедрения методики управления мгновенной ликвидностью. Это подтверждает экономическую эффективность проекта.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Инструкция ЦБ РФ от 16 января 2004 г. № 110-И «Об обязательных нормативах банков»
2. Амелин И. Актуальные вопросы лимитной политики банка / И. Амелин // Банковское дело. –2008. - №5. – с.19-22.
3. Банки и банковское дело / Под ред. И.Т. Балабанова. – С.Пб.: ЭНТ-ПИ, – с. 90-107.
4. Банковское дело: Учебник / Под ред. О.И. Лаврушина. – М.: Финансы и статистика, – 576 с.
5. Банковское дело: Учебник. – 2-е изд. стереотип. / Под ред. В.И.Колесникова. – М.: Финансы и статистика, 2008. – 480 с.
6. Бакстер Н., Бэррел Т., Вейне Г. и др. Банковское дело: стратегическое руководство. М.: Изд-во АО «Консалт-банкир», 2008. - 432 с.
7. Банки на развивающихся рынках. Т. 1. Укрепление руководства и повышение чувствительности к переменам / Ред. Д. Макнортон, Д. Дж. Карлсон, К.Т. Дитц и др. М.: Финансы и статистика, 2007. - 336 с.
8. Банковский портфель-2 / Отв. ред. Ю.И. Коробов, Ю.Б. Рубин, В.И. Солдаткин. М.: СОМИНТЕК, 2007. - 752 с.
9. Бригхем Ю., Гапенски Л. Финансовый менеджмент: Полный курс: В 2 т. СПб.: Экономическая школа, 2007. - 1166 с.
10. Богданова О. Коммерческие банки России: формирование условий устойчивого развития/ О. Богданова. – М.: ЗАО Финстатинформ, – 196с.
11. Букато В. Банки и банковские операции в России / В. Букато, Ю. Львов. – М.: Финансы и статистика, – 336с.
12. Виноградова Т. Банковские операции / Т. Виноградова. – Ростов на Дону.: ФЕНИКС, – 384с.
13. Волков А.Н. Роль банковской системы РФ в инвестиционном процессе// Всерос. науч.–практ. конференции /отв. ред А.Ю. Казак – Екатеринбург, изд. УрГЭУ, 2009. – 125с.
14. Волков А.Н. Проблемы управления ликвидностью многофилиального банка. Возможные пути их решения //Финансы, денежное обращение и кредит: науч. зап./ отв. ред А.Ю.Казак.-Екатеринбург, УрГЭУ, вып. 14, 2009. – 321с.
15. Волков А.Н. Факторинг: проблемы и перспективы развития в России: //Сборник науч. раб./ отв. ред А.Ю. Казак-Екатеринбург, Вып. 3, 2008. – 215с.
16. Волков А.Н., Юзвович Л.И. Необходимость и проблемы развития инвестиционного рынка (на примере предприятий Свердловской области)// IV всеросс. форум молодых ученых, Екатеринбург, УрГЭУ , 2009. – 167с.
17. Волков А.Н. GAP-анализ как элемент системы управления ликвидностью коммерческого банка// Сбор. науч. трудов,- Екатеринбург, УрГЭУ, 2008, вып. 14. – 311с.
18. Волков А.Н. Сценарный анализ текущей ликвидности коммерческого банка// Матер. межд. науч-практ. конф,-Екатеринбург: изд-во УрО РАН, 2008. – 413с.
19. Волков А.Н. Функциональный подход к ликвидности коммерческого банка в современных условиях//материалы всеросс. IX форума молод. Ученых. - Екатеринбург: из-во УрГЭУ, 2009.- 376с.
20. Волков А.Н. Построение эффективной системы управления ликвидностью для среднего и малого коммерческого банка// Труды VI межд. росс.-кит. симп. «Государство и Рынок».-Екатеринбург, УрО РАН, 2008.- 214с.
21. Волков А.Н. Проблемы управления ликвидностью многофилиального банка, возможные пути их решения//«Проблемы агропромышленного комплекса»,- Екатеринбург: УрГЭУ, 2009.-412с.
22. Глисин Ф. О деловой активности коммерческих банков в России/ Ф. Глисин // Банковское дело. – 2008. - №12. – с.10-12.
23. Горюхин Б. Оценка периода использования остатков денежных средств с расчетных счетов клиентов/ Б. Горюхин// Банковское дело. – 2009. - №1. – с.25-28.
24. Грязнов М.Б. Определение лимита краткосрочных активных операций в коммерческом банке // Вестник Омского университета. 2008. Вып. 14. С. 98–101.
25. Егорова Н.Е., Смулов А.М. Математические методы финансового анализа банковской деятельности // Аудит и финансовый анализ. 2008. № 2. С. 75–146.
26. Лаврушин И.О. Банковский менеджмент: 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Кнорус, 2009. - 560 с.
27. Смирнов А. Методика установления лимита на межбанковские операции / А. Смирнов // Банковское дело. – 2010. -№4. – с.21-23.
28. Тютюнник А. Управление качеством банковских услуг / А. Тютюнник // Бухгалтерия и банки. – 2008. - №8. –с.57-60.
29. Тигербеков К. Учетно-расчетные операции банков / К. Тигербеков // Деньги и кредит. – 2009. - №10. –с.11-12.
30. Уткин Э. Паблисити банковских услуг / Э. Уткин // Банковское дело. – 2009. - №9. – с.30-35.
31. Фасхиев Х. Как измерить конкурентоспособность предпри­ятия / Х. Фасхиев, Е. Попова // Маркетинг в России и за рубежом. – 2008. - № 4. – С. 53-68.
32. Шустов В. Конкуренция банков и рынок клиентуры / В. Шустов // Деньги и кредит. – 2009. - №7. – с.52-56.
33. Шальнов П.С. Технология управления ликвидностью в российском коммерческом банке//Финансовый бизнес. - №5. - 200 – С.24-31.
34. Шальнов П.С. Управление ликвидностью: механизм прогноза денежных потоков банка//Банковское дело. - №9. – 200 – С.65-72.
35. Шальнов П.С. Подходы к автоматизации процесса управления ликвидностью в коммерческом банке//Расчеты и операционная работа в коммерческом банке. - №2. – 20 – С.19-27.
36. www.cbrf.ru – Официальный сайт ЦБ РФ
37. www.roseurobank.ru – Официальный сайт ОАО «РосЕвроБанк»
38. www.ru.wikipedia.org/wiki - Энциклопедия «Википедия»

• ← Вернуться