Модели оценки нового местоположения отделения коммерческого банка

УДК 330.142.222

В.А. Фатуев, д-р техн. наук, проф., зав. кафедрой, (4872) 35-79-84, (Россия, Тула, ТулГУ),

В.Л. Алхасов, аспирант,

МОДЕЛИ ОЦЕНКИ НОВОГО МЕСТОПОЛОЖЕНИЯ ОТДЕЛЕНИЯ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА

Рассмотрена разработанная авторами модель оценки нового местоположения коммерческого банка, качественно отличающаяся от существующих в литературных источниках моделей зарубежных и отечественных исследователей.

Ключевые слова: модель аналогий, модель покрытия, гравитационная модель, модель потоков, характеристики отделения, активность юридических лиц в регионе, активность физических лиц в регионе, географически фактор, совокупные издержки.

В ходе осуществления хозяйственной деятельности для любого банка наступает момент, когда необходимо принять решение об открытии нового отделения. Толчком к возникновению такой необходимости может послужить целый ряд причин косвенно или напрямую связанных с желанием банка увеличить свою прибыль. Актуальность данного вопроса подчеркивается также тем, что на текущий момент существует незначительное количество научных разработок, помогающих лицу, принимающему решение об открытие нового отделения коммерческого банка, ответить на вопрос: какое именно место выбрать? Почему именно это место лучше, чем прочие рассматриваемые?

В литературе, посвященной вопросам анализа местоположения нового филиала коммерческого банка, находят отражение ряд моделей, среди которых наибольшее распространение получили следующие: модель аналогий, модель покрытия, гравитационная модель, модель потоков [2].

Разработано несколько модификаций модели аналогий, основная идея которой состоит в том, что новое отделение будет работать так же, как существующие отделения, похожие на него. Основной принцип данной модели: среди действующих отделений банка отбираются несколько отделений, работающие в условиях, похожих на предполагаемые условия работы новых отделений. Для этих отделений строится регрессионная модель зависимости уровня депозитов от параметров окружающей местности, влияющих на успешность отделения. Например, могут использоваться такие параметры, как уровень образования жителей, средний размер домохо-зяйств, количество фирм, расстояние до торгового центра, возраст отделения и другие. Полученная таким образом на основе исторических данных модель используется для прогноза объема привлеченных депозитов в по-

тенциальных отделениях. То есть предполагается, что потребители вокруг точки размещения нового потенциального отделения будут вести себя примерно так же, как и клиенты уже существующих отделений банка. Все отделения банка группируются — в одну группу попадают отделения со схожими параметрами окружающей среды. Например, выделены группы: богатый жилой район с маленькими дорогими магазинами, торговые зоны около транспортных узлов, туристическая зона вдоль главных улиц города. Банковские отделения корректно сравнивать только в пределах своих групп. По показателям существующих отделений группы можно найти отделения, выделяющиеся из общей массы, и рассматривать их на предмет эффективности управления. Также становится видна прибыльность предоставления какой-либо услуги для каждой группы. Существующие показатели позволяют оценивать потенциальные места размещения новых отделений.

Основным преимуществом аналоговой модели является простота применения, но у модели есть и существенные недостатки:

1) аналоговая модель не рассматривает возможные места размещения филиалов как единую сеть. Предполагается, что все они изолированы и не влияют друг на друга. На практике расположенные рядом отделения одного банка могут «переманивать» клиентов друг у друга;

2) данная модель не учитывает влияние расстояния на выбор потенциальных клиентов;

3) модель в общем случае не учитывает конкуренцию. Для устранения этого недостатка модели часто в регрессионную модель вводят объясняющую переменную, характеризующую уровень конкуренции, но такая оценка является неточной и подчас субъективной;

4) аналоговая модель предполагает относительную однородность размещаемых отделений.

Вторая модель, условно называемая моделью покрытия, как и модель аналогий, в явном виде не учитывает влияния конкурентов на поведение потребителей. Спрос в модели покрытия моделируется так же, как и в гравитационной модели — выделяются точки спроса, каждая из которых имеет определенные характеристики и соответствует микрорайону или кварталу. Затем задается максимальное расстояние (назовем его Я), которое готовы преодолеть потенциальные клиенты для получения банковских услуг. Это расстояние может быть определено различными способами: по данным социологических исследований либо из собственной статистики банка по местам жительства и работы клиентов, исходя из плотности населения и типа застройки на местности и т. п. Иногда расстояние Я задается исходя из заинтересованности банка в клиентах соответствующей области. При расчетах в данной модели считается, что все точки спроса, попавшие в круг радиуса Я вокруг размещенного отделения, являются покрытыми и спрос из этих точек будет привлечен банком. По сути, предпочтения кли-

ентов в такой модели не учитываются. Модель максимизирует не количество привлеченных клиентов, а количество потенциальных клиентов, попадающих в зону «влияния» банковской сети.

Третья — гравитационная модель. Область, в которой размещаются отделения, делится на точки спроса; точек может быть достаточно много, каждая точка получает вес сообразно уровню спроса в том районе, который она обозначает. Затем определяется вероятность того, что клиент из ь й точки отправится в ^ отделение за услугой. Далее полученное значение вероятности умножается на количество клиентов в ьй точке и получаемая таким образом величина определяет ожидаемое количество клиентов. Величину ожидаемого количества клиентов уже можно использовать в целевой функции, например максимизируя ее для открываемого отделения.

В самом простом случае под привлекательностью понимают размер отделения.

Для получения картины близкой к реальности при расчете привлекательности, как и в аналоговом методе, учитывается более полная информация об отделениях банка. На привлекательность могут влиять как факторы, напрямую зависящие от банка, например спектр услуг, так и окружающие характеристики: наличие подъезда, парковки, близость торгового центра и даже возраст отделения. Важным достоинством модели является возможность учета взаимовлияния рассматриваемого отделения и отделений конкурирующих банков, а также влияние отделений рассматриваемого банка друг на друга. Существенным недостатком данной модели является сложность поиска оптимальных решений для задач, построенных на ее основе.

Модель потоков предлагает моделировать поведение потребителей с помощью описания движения человеческих потоков. В таком случае задаются характеристики потоков: начальные и конечные точки, потребительские характеристики. Поведение потребителей в потоке может быть описано разными способами: в одних случаях считается, что потребитель потребляет услугу в любом случае, если проходит непосредственно через место, где расположено отделение, в других случаях рассчитывается вероятность посещения потребителем отделения в зависимости от расстояния от его маршрута до отделения и от привлекательности отделения.

Во всех моделях на наш взгляд существует ряд недостатков:

1) данные модели не отвечают экономическим особенностям, в которых функционируют российские банки. В основе данных моделей лежат разработки западных ученых. Апробация рассмотренных моделей также происходила за рубежом (Португалия, Греция, Турция). В связи с этим необходимо отметить, что в условиях российской экономики, где наблюдается достаточно сильная конкуренция между банками, где наряду с крупными банками, обладающими широкой филиальной сетью по всей стране и большими государственными дотациями, функционируют банки, имею-

щие слабо развитую филиальную сеть, а также в большом количестве присутствуют банки, отделения которых распространены только в пределах одного конкретного региона. В отличие от европейской банковской системы, представленной небольшим количеством, как правило, одинаковых по размеру банков;

2) входными данными для расчетов представленных моделей являются данные различных социологических и статистических исследований. Затраты на сбор необходимых статистических данных, а также затраты на проведение ряда дорогостоящих социологических исследований в большинстве случаев могут себе позволить лишь крупные банки и небольшое количество средних банков;

3) данные модели не являются универсальными. Так, например, модель потоков позволят рассчитать удовлетворенный спрос за счет потоков клиентов, проходящих мимо предполагаемой новой точки расположения филиала банка с учетом влияния расположенных неподалеку конкурентов, но не учитывает издержки на открытие филиала. В то время как модель покрытия учитывает издержки на открытие филиалов банка в новых точках, но не учитывает удовлетворенный спрос клиентов.

В связи с указанными недостатками существующих моделей, посвященных вопросам организации сети отделений коммерческого банка, авторами была разработана модель, учитывающая данные недостатки и особенности экономической среды, в которой функционируют российские банки.

В основе разработанной модели лежит модель аналогий. На основании исторических данных о результатах деятельности функционирующих отделений строится регрессионное уравнение, входными параметрами которого служат: характеристики отделения, активность юридических лиц в регионе, активность физических лиц в регионе, географически фактор, совокупные издержки:

Pr ez = 0 + Au + Af + G-TC,

где Prez — прибыль, полученная в результате работы отделения; О — характеристики отделения; Аи — активность юр. лиц в регионе; Af— активность физ. лиц в регионе; G — географический фактор; ТС — совокупные издержки.

Под характеристиками отделения понимается его тип (филиал, дополнительный офис, операционная касса или банкомат), а также время работы отделения в годах. Данный показатель предлагается рассчитывать по следующей формуле:

0 = рл-Туре + рл-М,

где Туре — тип отделения, принимающий значение от 1 — филиал до О — операционная касса (или банкомат); М — время работы отделения в го-

дах; р — искомые в результате решения регрессионного уравнения коэффициенты.

Для вычисления социально-экономических характеристик служит показатель активности юридических лиц в регионе и показатель активности физических лиц в регионе. Очевидно, что вычисление данных показателей связано со значительными трудностями. Например, необходимо проводить целенаправленное социологическое исследование, что, с одной стороны, требует значительного времени и финансовых затрат, а с другой стороны, имеет значительную погрешность результата. В связи с этим предлагается для определения активностей физических и юридических лиц в регионе использовать данные, полученные в работе аналогичного объекта (сети банковских отделений). Это приведет, с одной стороны, к экономии материально-временных ресурсов на исследование, сбор и анализ данных, с другой стороны, позволит избежать ошибки интерпретации данных внешней организацией, производившей промежуточное исследование, поскольку для исследования будут использоваться ресурсы и данные самого субъекта исследования.

Показатель активности юридических лиц:

Ли = расс  Ши + рр  Мри + р^  Бкги + Д^  ЬсазИи + рм  Ли,

где "МЕи — количество счетов юридических лиц на конец периода; Ыри — количество проведенных документов по клиентам; 8кги — объем кредитов по юридическим лицам; БсавЬи — сумма кассовых операций по обналичиванию/пополнению средств на счете; Яи — суммарный остаток на счетах клиентов; р — искомые в результате решения регрессионного уравнения коэффициенты.

Показатель активности физических лиц:

А/ = А™,  Ш/ + + рр/  Щ рр!/  Бр/,

где — количество счетов физических лиц на конец периода; —

суммарный остаток на счетах клиента; Ир Г — количество проведенных платежей по физическим лицам, комиссия с которых берется фиксированной суммой; БрГ — сумма проведенных платежей по физическим лицам, комиссия с которых берется в зависимости от суммы платежа; Р — искомые в результате решения регрессионного уравнения коэффициенты.

Для определения географического фактора воспользуемся математическим аппаратом модели потоков, учитывая, что в условиях исследуемого географического региона все отделения исследуемого банка располагаются исключительно на центральных транспортных магистралях, отсюда географический фактор расположения отделения вычисляется следующим образом:

аа м ак м ок 4=11к

где <1а — расстояние до ближайшей остановки общественного транспорта в метрах; Ра — количество парковочных мест возле отделения; В — расстояние до банков-конкурентов в метрах; Ь — расстояние до операционных касс и банкоматов-конкурентов; Т — расстояние до точек концентрации потенциальных клиентов банка; и — весовой коэффициент конкурентоспособности банка, определяемый экспертно на основе анализа предлагаемых исследуемым объектом и банком-конкурентом банковских продуктов и услуг; р — искомые в результате решения регрессионного уравнения коэффициенты.

Чистую прибыль предлагается определять, корректируя полученный во время вычисления результат на величину совокупных издержек, расчет которых приводится в модели покрытия.

где R — затраты на ремонт; EQ — затраты на оборудование; STD — расходы на обеспечение безопасности; Z — зарплата согласно тарифной сетке банка; h — количество сотрудников отделения.

С учетом всего вышесказанного регрессионное уравнение будет следующим:

где Prez — чистая прибыль исследуемого отделения; i — порядковый номер исследуемого отделения.

Дальнейшее решение сводится к нахождению коэффициентов регрессионного уравнения и решению данного уравнения на основании полученных данных для рассматриваемых потенциальных точек местоположения нового отделения коммерческого банка.

Полученные результаты, на наш взгляд, помогут найти оптимальную точку из совокупности рассматриваемых для открытия нового отделения коммерческого банка.

1. Голодова Ж.Г. Проблемы развития региональных банков России // Финансы и кредит. 2010. № 5. С. 51-60.

TC = R + EQ + SRD + YiZñ +F,

Prez, = А, • {Typei) + ß0l  М + (ß^  NEu¡ + ßup -Npu,+ß^ Skru, +

-i-R . C/'/rcIn, x R . \ Timo o. R . MFf -u R . Tff 4.

9

n-1

Библиографический список

2. Киеельгоф С.Г., Алескеров Ф.Т. Размещение отделений банка. Обзор проблемы // Бизнес-Информатика. 2009. № 1(07). С. 59-69. (Математические модели социальных и экономических систем).

3. Кувшинова Ю.А. Роль региональных банковских систем в развитии банковской системы России // Вестник Академии. 2010. № 4. С. 30-33. (Вопросы предпринимательства).

V.A. Fatuev, V.L. Alkhasov

The new bank branch location evaluation models

The work analyzes the new commercial bank location evaluation model developed by the authors and is different from all the existing researches.

Keywords: model of analogy, model coverage, the gravitational model, the flow characteristics of the separation, the activity of legal entities in the region, the activity of individuals in the region, geographic factors, the total costs.

УДК 336.77:336.713:005.521

H.A. Чапкина, ст. преподаватель кафедры финансов,

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ РОЗНИЧНОГО КРЕДИТНОГО ПОРТФЕЛЯ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА НА ОСНОВЕ СТАТИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ [НА ПРИМЕРЕ СЕВЕРО-ВОСТОЧНОГО БАНКА СБЕРБАНКА РОССИИ (ОАО)]

Рассматривается процесс прогнозирования развития розничного кредитного портфеля, анализируется зависимость его объема от максимальной суммы кредита.

Ключевые слова: кредитный портфель коммерческого банка; кредитная политика коммерческого банка; факторы, влияющие на объем кредитного ' портфеля коммерческого банка.

Прогнозирование — это оценка будущего состояния на основе глубокого анализа тенденций развития социально-экономических явлений и их взаимосвязей. Процесс прогнозирования предполагает выявление возможных альтернатив развития в перспективе для обоснованного их выбора и принятия оптимального решения.

Прогнозирование ведется на основе использования широкого спектра информации, но первоначальный этап прогнозирования в экономике всегда связан с анализом временных рядов, который позволяет охарактеризовать закономерность изменения явления во времени. Тенденцию ряда динамики представляют в виде гладкой кривой (траектории), которая аналитически выражается некоторой функцией времени, называемой трендом.