Экономико-математические модели трансфертного ценообразования в финансовой фирме тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Матвеев, Александр Владимирович

  • Матвеев, Александр Владимирович
  • кандидат экономических науккандидат экономических наук
  • 2005, Санкт-Петербург
  • Специальность ВАК РФ08.00.13
  • Количество страниц 128
Матвеев, Александр Владимирович. Экономико-математические модели трансфертного ценообразования в финансовой фирме: дис. кандидат экономических наук: 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики. Санкт-Петербург. 2005. 128 с.

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Матвеев, Александр Владимирович

Введение.

Глава 1. Основы стохастических методов управления активами и пассивами в коммерческом банке.

§ 1. Методы трансфертного ценообразования. п. 1.1. Трансфертное ценообразование в рамках исследования операций в экономике. п. 1.2. Неоклассические подходы к трансфертному ценообразованию. п. 1.3. Практические подходы к трансфертному ценообразованию.

§ 2. Управление активами и пассивами в коммерческом банке.

§ 3. Стохастические методы управления активами и пассивами. п. 3.1. Оптимальные задачи управления активами и пассивами. п. 3.2. Модели стохастической динамики финансовых ресурсов. п. 3.3. Практические аспекты статистического анализа финансовых ресурсов в коммерческом банке.

Глава 2. Модели стохастической динамики срочных ресурсов.

§ 1. Финансовые ресурсы и их характеристики. п. 1.1. Определение финансового ресурса. п. 1.2. Характеристики ресурсов.

§ 2. Риск ликвидности и трансфертное ценообразование. п. 2.1. Понятие риска ликвидности. п. 2.2. Оценка риска ликвидности. п. 2.3. Факторы риска ликвидности. п. 2.4. Практические инструменты оценки риска ликвидности. п. 2.5. Управление риском ликвидности.

§ 3. Стохастические модели срочных финансовых ресурсов. п. 3.1. Модель времени. п. 3.2. Модель совокупной динамики срочных ресурсов.

§ 4. Стохастическая модель позиции по риску ликвидности. п. 4.1. Формулировка модели риска ликвидности. п. 4.2. Задача управления риском ликвидности с помощью трансфертных цен.

Глава 3. Практическое использование моделей стохастической динамики срочных ресурсов.

§ 1. Проверка предпосылок о факторах риска ликвидности и идентификация их распределений. п. 1.1. Случайный объем ресурса. п. 1.2. Поток моментов возникновения ресурсов. п. 1.3. Срочность ресурса.

§ 2. Имитационное моделирование стохастической динамики срочных ресурсов. 93 п. 2.1. Моделирование динамики срочных ресурсов фиксированной срочности. п. 2.2. Моделирование динамики баланса срочных ресурсов.

Рекомендованный список диссертаций по специальности «Математические и инструментальные методы экономики», 08.00.13 шифр ВАК

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Экономико-математические модели трансфертного ценообразования в финансовой фирме»

Тема данной работы относится к области стохастических методов управления активами и пассивами коммерческого банка. Актуальность данной области в современной российской банковской системе не вызывает сомнения. Действительно, эффективное управление активными и пассивными операциями банка общепризнанно является одним из важнейших элементов его управления (см. [47, 49]), оказывая значительное влияние на величину как его прибыли, так и принимаемых им рисков. Одни из основных задач, возникающие в ходе этого управления, связаны с оценкой и управлением риском ликвидности и процентным риском.

В ходе своей работы банк сталкивается с целым рядов факторов неопределенности, оказывающих значительное влияние на его работу. Эта особенность в полной мере относится и к управлению его активными и пассивными операциям, что говорит о высоком потенциале, которые имеют в данной области стохастические методы.

Для последних нескольких лет существования банковской системы России характерны такие черты, как общее снижение доходности операций (особенно спекулятивных операций на финансовых рынках, до 1998 г. часто служивших основным источником прибыли банков) и усилением конкуренции на рынке услуг, оказываемых банками так называемому реальному сектору экономики. Кроме того, за этот период произошла определенная стабилизация работы банковской системы, а также сформировался ряд крупных универсальных банков, обладающих обширной и диверсифицированной клиентской базой. Уровень аналитического учета в ряде этих банков, а также наличие в них значительного объема исторической информации об операциях с клиентами позволяет им реализовать тот потенциал, которым обладают стохастические методы анализа финансовых ресурсов при их использовании в рамках управления активными и пассивными операциями. Одна из основных задач при этом состоит в определении влияния, которые на величину риска ликвидности и процентного риска банка оказывают трансфертные цены на привлекаемые и размещаемые им ресурсы.

На момент написания данной работы был опубликован целый ряд исследований, посвященных разработке моделей стохастической динамики финансовых ресурсов, а также постановке различных оптимальных задач управления активными и пассивными операциями банка. Давая им характеристику, в целом можно сказать, что они формируют базу, эффективное использование которой позволяет существенно улучшить уровень управления активами и пассивами в банке. В то же время, ряд элементов этих моделей и задач требует дальнейшего развития. Одним из важнейших его направлений с нашей точки зрения является разработка моделей стохастической динамики срочных ресурсов, а также постановка на их основе задач оптимального управления риском ликвидности и процентным риском с помощью трансфертных цен. Актуальность развития данного направления главным образом обусловлена тем, что наиболее полно разработанные модели стохастической динамики финансовых ресурсов ([54, 30]) являются универсальными относительно вида анализируемых с их помощью величин. Эта особенность позволяет применять эти модели к показателям самой различной природы (таким как динамика ресурса, обменный курс валют или индекс РТС, см. [30, с. 235]), что, с точки зрения автора, является их несомненным достоинством. В то же время данная особенность формирует направление для дальнейшей работы в этой области, связанной с разработкой стохастических моделей для отдельных видов финансовых ресурсов, которые бы более полно учитывали присущие их поведению специфические особенности. Срочные ресурсы являются одним из таких видов. Одна из причин целесообразности разработки для них отдельных моделей состоит в том, что в результате исследования характеристик фактической динамки этих ресурсов, проведенного автором в одном из крупных российских банков, был сделан вывод о том, что они существенно отличаются от характеристик случайных процессов, порождаемых существующими моделями стохастической динамики финансовых ресурсов.

Трансфертные цены являются одним из основных инструментов управления активными и пассивными операциями, находящимся в распоряжении банка, поэтому их включение в разрабатываемые модели явялется необходимым условиям их эффективности. В силу сложности этих моделей для их эффективного исследования, с нашей точки зрения, помимо аналитических исследований целесообразно также использовать аппарат имитационного моделирования, способный существенно дополнить результаты теоретических исследований в данной области.

Таким образом, при проведении работы автором ставились следующие цели и задачи. Основной целью работы была разработка стохастических методов управления активными и пассивными операциями банка с помощью трансфертных цен. Для достижения указанной цели необходимо выполнение следующих задач: исследование фактической динамики срочных финансовых ресурсов на основе имеющейся у автора информации о динамике таких ресурсов в одном из крупных российских банков, анализ имеющихся моделей стохастической динамики финансовых ресурсов и задач оптимального управления активами и пассивами в коммерческом банке, разработка теоретической модели стохастической динамки срочных финансовых ресурсов и задачи оптимального управления риском ликвидности и процентным риском на ее основе, создание и исследование комплекса имитационных моделей по исследованию динамики срочных ресурсов, в том числе под влиянием трансфертных цен. Для достижения поставленной цели работы и решения перечисленных задач автором была выбрана следующая структура работы. Кроме введения, диссертация состоит из трех глав и заключения. В первой главе анализируются модели стохастической динамики финансовых ресурсов и задачи оптимального управления активными и пассивными операциями, опубликованные на момент ее написания. Вторая часть содержит описание разработанных автором моделей стохастической динамики срочных ресурсов и ставящихся на их основе задач оптимального управления риском ликвидности с помощью трансфертных цен. Третья глава посвящена разработке и применению комплекса имитационных моделей, использование которых дополняет теоретические результаты, полученные во второй главе. Наконец, заключение подводит итоги работы и отмечает возможные направления дальнейших исследований.

Похожие диссертационные работы по специальности «Математические и инструментальные методы экономики», 08.00.13 шифр ВАК

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Матвеев, Александр Владимирович

Заключение

В данной работе были рассмотрены модели стохастической динамики срочных финансовых ресурсов, а также изучены особенности управления в их рамках риском ликвидности банка с помощью трансфертных цен. Для этого автором была проведена следующая работа: исследован характер фактической динамики срочных финансовых ресурсов на основе имеющейся у автора информации об этой динамике в одном из крупных российских банков, проведен анализ существующих моделей стохастической динамики финансовых ресурсов и задач оптимального управления активами и пассивами в коммерческом банке, разработан и исследован комплекс теоретических моделей стохастической динамки срочных финансовых ресурсов и задач оптимального управления риском ликвидности на их основе, разработан и исследован комплекс имитационных моделей динамики срочных ресурсов (в том числе под влиянием трансфертных цен), дополняющий полученные аналитические результаты.

Полученный в результате исследования комплекс моделей и оптимизационных задач, поставленных на их основе, формирует единую методологию использования стохастических методов при управлении активными и пассивными операциями коммерческого банка, что говорит о достижении автором ставящейся им основной цели исследования.

Говоря о направлениях дальнейшего исследования, прежде всего следует указать на необходимость дальнейшего исследования характера влияния трансфертных цен на интенсивность процессов привлечения и размещения ресурсов банка. Результаты такого исследования способны, с нашей точки зрения, оказать существенное влияние на методологию управления риском ликвидности. Кроме того, довольно важной является дополнительная проверка гипотез о параметрах предлагаемых моделей (например, тип распределения параметров) при сохранении их общей структуры.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Матвеев, Александр Владимирович, 2005 год

1. Абрамов JI.M., В.Ф. Капустин. Математическое программирование. СПб, 2001.

2. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистики и основы эконометрики. М., 1998.

3. Вадзинский Р.Н. Справочник по вероятностным распределениям. СПб., 2001.

4. Васин A.C. Кузнецов В. В. Моделирование и оценка параметров нестационарного потока клиентов в банке // Финансы и кредит. 2004. № 5 (143). С. 58-62.

5. Васин A.C. Кузнецов В. В. Повышение эффективности функционирования банка на основе совершенствования процесса обслуживания его клиентов // Финансы и кредиты. 2004. № 7 (145). С. 27-30.

6. Васин A.C. Кузнецов В. В. Моделирование и оценка параметров распределения длительности обслуживания клиентов банка // Финансы и кредиты. 2004. № 12 (150). С. 19-21.

7. Васин A.C. Кузнецов В. В. Статистическое моделирование процесса обслуживания клиентов банка// Финансы и кредит. 2004. № 13 (151). С. 22-24.

8. Васин A.C., Лебедев A.B. Использование обобщенных распределений вероятностей при статистическом моделировании факторинговых операций // Финансы и кредит. 004. № 19(157). С. 49-51.

9. Васин A.C., Кондратьев А.Н. Экономико-математические модели процесса согласования интересов участников финансово-промышленной группы // Финансы и кредит. 2004. №24 (162). С. 53-58.

10. Ю.Вишняков И.В. Экономико-математические модели оценки деятельности банка. СПб., 1999.

11. Вишняков И.В. Стохастическая модель динамики объемов банковских депозитов «до востребования» // Экономика и математические методы. 2002. Т. 38, №1. С. 94-104.

12. Волошин И.В. Модели и режимы ликвидности коммерческих банков // Оперативное управление и стратегический менеджмент в коммерческом банке. 2002. № 3 (7). С. 80-87.

13. Волошин И.В. Анализ денежных потоков коммерческого банка // Оперативное управление и стратегический менеджмент в коммерческом банке. 2002. № 4 (8). С. 97-102.

14. Воронцовский A.B. (ред). Применение математики в экономике. СПб., 2004.

15. Гербер X., Бауэре Н. Актуарная математика. М., 2001.

16. Гнеденко Б.В., Коваленко И.Н. Введение в теорию массового обслуживания. М., 1987.

17. Гражданский кодекс РФ. Официальный текст. М., 1997.

18. Гузов К.О. Формирование оптимального портфеля привлечения: оценка стабильности остатков денежных средств на клиентских счетах «до востребования» // Банковские технологии. 2000. №. 12. С, 47-53.

19. Гузов К. О., Кутергин О. А. Оценка ресурсосоставляющей привлекательности расчетных счетов юридических лиц // Банковские технологии. 2000. №. 14. С, 51-58.

20. Дериг X. Универсальный банк — банк будущего. М., 1999.

21. Емельянов А.П, Контроль расходов коммерческого банка в системе бюджетирования // Финансы и кредит. 2004. № 10 (148). С. 33-39.

22. Кельтон В., Лоу. А. Имитационное моделирование. СПб., 2004.

23. Конюховский П.В. Исследование периодических зависимостей в динамике финансовых ресурсов // Вест. С.-Петерб. ун-та. 2001. Вып. 2 (№ 13). С.148-157.

24. Конюховский П.В. Модель мониторинга стохастической динамики ресурса // Вест. С.-Петерб. ун-та. 1998. Вып. 4 (№ 26). С. 103-110.

25. Конюховский П.В. Модель управления финансовым ресурсом при неопределенности // Вест. С.-Петерб. ун-та. 1999. Вып. 2 (№ 12). С.89-96.

26. Конюховский П.В. Применение методов кросс-спектрального анализа в исследовании зависимости между финансовыми ресурсами неопределенности // Вест. С.-Петерб. ун-та. 2002. Вып. 1 (№ 5). С.103-110.

27. Конюховский П.В. Простейшая мультипликативная стохастическая модель динамики ресурса// Вест. С.-Петерб. ун-та. 1998. Вып. 3 (№ 19). С.96-102.

28. Конюховский П.В. Микроэкономическое моделирование банковской деятельности. СПб., 2001.

29. Конюховский П.В. Математические методы исследования операций в экономике. СПб., 2002.

30. Конюховский П.В. Моделирование стохастической динамики финансовых ресурсов. СПб., 2002.

31. Косован К.С. Трансфертное ценообразование в коммерческом банке // Деньги и кредит. 1999 . N. 11. Стр. 28-34.

32. Кузнецов В.В. Оценка параметров распределения длительности обслуживания на основе фотографии рабочего дня // Финансы и кредит. 2004. № 11 (149). С. 17-19.

33. Кулаков А.Е. Моделирование показателей финансовых рисков с использованием коэффициентов сжатия // Финансы и кредит. 2002. № 11 (101). С. 15-21.

34. Кулаков А.Е. Управление активами и пассивами банка // Финансы и кредит. 2002. № 17 (107). С. 2-16.

35. Кулаков А.Е. Волатильность доходности как интегральный показатель риска // Финансы и кредит. 2004. № 16 (154). С. 25-30.

36. Кулаков А.Е. Управление активами и пассивами банка. М., 2004.

37. Лэсдон JI.C. Оптимизация больших систем. М., 1975.

38. Матвеев A.B. Принципы использования теоретико-вероятностных методов оценки и управления риском ликвидности в коммерческом банке // Мат IX. межд. конф. «Предпринимательство и реформы в России». 2003. т.1. С. 15.

39. Матвеев A.B. Теоретико-вероятностные методы оценки и управления рисками в коммерческом банке // Вест. С.-Петерб. ун-та. 2003. Вып. 4 (№ 29). С. 114-117.

40. Матин. A.B. Декомпозиция и агрегирование при решении оптимизационных экономических моделей. М., 1985.

41. Мотыль Д.Н. Оперативное управления доходностью и ликвидностью портфеля активов банка. Рукопись.

42. Моудер Дж., Элмаграби С. (ред). Исследование операций. М., 1981.

43. Носко В.П. Эконометрика. Введение в регрессионный анализ временных рядов. М., 2002.

44. Плещинский A.C. Эффективность финансово-промышленных групп: механизм трансфертных цен. М., 1996.

45. Плещинский A.C. Механизм равновесных трансфертных цен при вертикальном взаимодействии производственных экономических агентов // Экономика и математические методы. 2001. Т. 37,2. С. 70-91.

46. Плещинский A.C. Динамическая эффективность механизма равновесных трансфертных цен // Экономика и математические методы. 2001. Т. 37, №4. С. 12-32.

47. Роуз П. С. Банковский менеджмент. М., 1997.

48. Санин В.В. Постановка финансовой цели коммерческого банка: формирование новых подходов // Финансы и кредит. 2004. № 6 (144). С. 31-36.

49. Синки Дж. Управление финансами в коммерческих банках. М., 1994.

50. Тен В.В., Герасимов Б.И., Докукин A.B. Управление активами банка на основе оптимизационных методов. М., 2000.

51. Фалин Г.И. Математический анализ рисков в страховании. М., 1994.

52. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения, т. 1. М., 1964.

53. Хинчин А.Я. Работы по математической теории массового обслуживания. М., 1963.

54. Хованов Н.В. Математические модели риска и неопределенности. СПб., 1998.

55. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука. М., 1978.

56. Эннусте Ю.А., Матин А.В. Стохастические экономические моедли адаптивного оптимального планирования и проблемы их координации. М., 1989.

57. Hankock D. A Theory of Production for the Financial Firm. Norwell (Mass.), 1991.

58. Hirschleifer J. On the economics of transfer pricing // The Journal of business. 1956. Vol.29. P. 172-184.

59. Hirschleifer J. Economics of the divisionalized firm I I The Journal of business. 1957. Vol.30. P. 96-108.

60. H. Marcowitz. Portfolio selection //The Journal of Finance. 1952. Vol. VII. N. 1. P.77-91. Источники в общедоступных компьютерных сетях:

61. Рейтинг банковского сектора России агентства «Эксперт РА»:http://\vw\v.expert.ru/expert/ratings/banki/#russia.

62. Официальная информация ЦБ РФ о денежной массе в 2004 году: http://www.cbr.ru/print.asp?file=/statistics/credit statistics/mon supply 04.htm.

Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.