Оценка и прогноз ликвидных средств коммерческого банка методом имитационного моделирования

МЛ ТЕМА ТИЧЕСКИЕ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ЭКОНОМИКИ

УДК 330.4:336.71 а.Г. Иванча

ОЦЕНКА И ПРОГНОЗ ЛИКВИДНЫХ СРЕДСТВ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА МЕТОДОМ ИМИТАЦИОННОГО

МОДЕЛИРОВАНИЯ

Рассматривается имитационная модель, включающая две важнейшие компоненты ликвидности коммерческого банка: первая обусловлена остатками на счетах «до востребования», вторая - балансом потоков депозитов и кредитов. Имитационная модель реализована на основе системы GPSS World. Представлены результаты прогноза ликвидности при различных значениях вероятности невозврата кредитов.

Ключевые слова: коммерческий банк, ликвидность, имитационное моделирование.

A.G. Ivancha

ASSESSMENT AND FORECAST OF COMMERCIAL BANK LIQUIDITY WITH THE HELP OF SIMULATION MODEL

The article considers the simulation model which includes two major components of commercial bank liquidity: the first is determined by balance on on-demand accounts, the second is determined by deposit and credit flow balance. The simulation model is built on the basis of GPSS World system. The author shows liquidity forecast results regarding various probabilities of loan defaults.

The key words: commercial bank, liquidity, simulation modeling.

Финансово-экономический кризис, начавшийся в 2008 г, на первом этапе проявился в первую очередь как кризис банковской ликвидности. Благодаря мерам, предпринятым центральными банками, остроту проблемы удалось снизить. Однако задача оценки и прогноза ликвидных средств коммерческих банков остается актуальной.

Важнейшим показателем работы коммерческого банка является объем его мгновенной ликвидности, т.е. средств, которые могут быть немедленно (в течение одного банковского дня) мобилизованы банком для выполнения обязательств (как запланированных, так и неожиданно возникших) перед клиентами и государством.

Предлагается модель для оценки и прогнозирования мгновенной ликвидности коммерческого банка, в которой учитывается кредитно-депозитная деятельность банка, а также такая важная компонента, как условно постоянный остаток на счетах «до востребования». Вторая компонента образуется как сумма остат-

ков на расчетных счетах юридических лиц, депозиты «до востребования», остатки на зарплатных карточных счетах и ряд аналогичных составляющих. По оценкам многих авторов [2, с. 44; 3, с. 17], в условиях кризиса вторая компонента может обеспечивать до 50 - 70% мгновенной ликвидности.

Таким образом, для расчета банковской ликвидности ЦЦ в каждый момент времени t. (/ - номер банковского дня) будем использовать следующее соотношение:

щ = + ад - ОцА) + к1п{) - к^) + ВД -

где - остаток на счетах «до востребования, О-сумма всех принятых банком депозитов, - сумма всех депозитов, возвращенных банком вкладчикам (с процентами), К.^) - сумма всех кредитов, возвращенных банку (с процентами), Ко^) - сумма всех выданных кредитов, М.п@) - сумма полученных банком для попол-нения ликвидности межбанковских кредитов, Мо^) -сумма возвращенных банком межбанковских кредитов (с процентами).

Временной ряд От(() характеризуется высокой вариабельностью, а также сильными автокорреляционными свойствами (особенно при временном лаге, равном 1). В качестве примера на рис. 1 приведен отрезок ряда (= 1, ... , 244) по данным, предоставленным одним из средних банков Поволжского региона.

выдаваемых банком, межбанковским кредитам, привлекаемым банком для пополнения ликвидности. В результате статистической обработки были получены функции плотностей распределения вероятностей следующих случайных величин: сроков, на которые принимаются депозиты и выдаются кредиты, их сумм, а так-

OJV

Рис. 1. Пример временного ряда От

Для имитации ряда От(() использовалась методика программного генерирования случайных непараметрических временных рядов с сильной автокорреляцией [1, с. 22 - 24].

Для построения имитационной модели и расчета входящих в формулу (1) величин были обработаны статистические данные по потокам депозитов, кредитов,

же количества принимаемых депозитов и выдаваемых кредитов в день.

Эти данные использовались в программе, имитирующей генерирование транзактов-депозитов, транзак-тов-кредитов, транзактов-межбанковских кредитов, а также прохождение ими модели на всем протяжении интервала моделирования. Программа имитационно-

L

1000

еоо

600

400

200

-200

Рис. 2. Зависимость мгновенной ликвидности банка (млн руб.) от времени при вероятности невозврата кредитов

Р = 0,0

♦

♦

-200 а

Рис. 3. Зависимость мгновенной ликвидности банка (млн руб.) от времени при вероятности невозврата кредитов Р = 0,1

го моделирования была составлена с помощью системы имитационного моделирования GPSS World компании Minuteman Software.

В алгоритме имитационного моделирования была заложена возможность получения краткосрочных межбанковских кредитов при снижении ликвидности до некоторого опасного уровня L , т.е. L(t)< L .

1 J 1 min ' v i min

Важнейшая современная проблема банковской системы России - невозврат кредитов. Причем выплату долгов по кредитам задерживают как крупные компании, так физические лица, взявшие небольшие потребительские кредиты. Поэтому в программу был введен параметр P - вероятность невозврата кредитов.

Одна из реализаций зависимости мгновенной ликвидности банка L(t) от времени показана на рис. 2. Рассматривался случай, когда средние объемы принимаемых депозитов и выдаваемых кредитов были приблизительно одинаковы, однако превалировали депозиты с короткими по сравнению с кредитами сроками.

Для поддержания ликвидности банком были взяты 7 межбанковских кредитов общей суммой 140 млн руб.

С ростом вероятности невозврата кредитов (рис. 3) проблемы с ликвидностью возрастают: за период моделирования 45 раз возникала ситуация опасного снижения ликвидности I. а сумма взятых межбанковских кредитов в этом случае составила 900 млн руб.

Таким образом, предлагаемая имитационная мо-дель позволяет контролировать основные финансовые потоки коммерческого банка и прогнозировать моменты опасного снижения мгновенной ликвидности.

1. Бочаров Е.П., Данилова Е.В., Иванча А.Г. Оценка ликвидности коммерческих банков методами эконометрики и имитационного моделирования // Прикладная информатика. 2009. № 3(21). С. 18 - 27.

2. Самойлов Е.В. Подход к оценке стабильности остатков на счетах «Лоро» коммерческого банка // Расчет и операционная работа в коммерческом банке 11/2005. М.: БЦД-Пресс, 2005. С. 44 - 47.

3. Толочко Ю., Мирончик Н. Прогнозирование условно постоянного остатка на текущих счетах клиентов // Белорусский банковский вестник. 2002. Июль. С. 17-21.

t