Модели и алгоритмы управления портфелем проектов коммерческого банка тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат наук Усманова Злата Артуровна

• Усманова Злата Артуровна
• кандидат наук
• 2020

Оглавление диссертации кандидат наук Усманова Злата Артуровна

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ЗАДАЧА УПРАВЛЕНИЯ ПОРТФЕЛЕМ ПРОЕКТОВ

КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА И АНАЛИЗ МЕТОДОВ ЕЁ РЕШЕНИЯ

1.1 Описание коммерческого банка как социально-экономической системы

1.2 Особенности проектного подхода к управлению в коммерческом банке

1.3 Портфель проектов коммерческого банка и задачи управления

1.3.1 Формирование портфеля проектов коммерческого банка по стандарту РМ1

1.3.2 Формализация задач управления портфелем проектов коммерческого банка

1.4 Системный анализ процесса управления портфелем проектов коммерческого банка

1.4.1 Процессно-стоимостный подход

1.4.2 Логико-вероятностный подход

1.4.3 Ситуационный подход

1.5 Анализ моделей и методов формирования портфеля проектов

1.6 Постановка задачи исследования

1.7 Основные результаты и выводы по главе

ГЛАВА 2. СИСТЕМА МОДЕЛЕЙ И ПРОЦЕДУР ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ ПОРТФЕЛЯ ПРОЕКТОВ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА

2.1 Теоретико-множественная модель портфеля проектов коммерческого банка

2.2 Выбор и исключение заведомо неэффективных проектов

2.2.1 Процедура экспертизы и оценки показателей эффективности банковских проектов

2.2.2 Применение теории нечетких множеств к задаче проведения экспертизы показателей эффективности банковских проектов

2.2.3 Модель прогнозирования значения агрегированного показателя эффективности банковских проектов на основе искусственных нейронных сетей

2.2.4 Проверка результативности модели прогнозирования значения агрегированного показателя эффективности банковских проектов

2.3 Ранжирования банковских проектов

2.3.1 Процедура ранжирования банковских проектов на основе теории игр

2.3.2 Проверка результативности процедуры ранжирования банковских проектов

2.4 Методика формирования портфеля проектов коммерческого банка

2.5 Основные результаты и выводы по главе

ГЛАВА 3. КОНФИГУРИРОВАНИЕ ПОРТФЕЛЯ ПРОЕКТОВ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА НА ОСНОВЕ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ

3.1 Построение алгоритма имитационной модели

3.2 Подбор параметров имитационной модели

3.3 Параметрические формализации субмоделей

3.4 Проверка имитационной модели на адекватность

3.5 Проверка результативности имитационной модели

3.5.1 Факторный план имитационного эксперимента

3.5.2 Пример реализации факторного плана для имитационной модели конфигурирования портфеля проектов

3.6 Основные результаты и выводы по главе

ГЛАВА 4. СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ПОРТФЕЛЕМ ПРОЕКТОВ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА

4.1 Структура программного комплекса реализующего управление портфелем проектов коммерческого банка

4.2 Характеристика компьютерной системы управления

4.2.1 Функциональное обеспечение

4.2.2 Алгоритм интеграции моделей и процедур

4.3 Управление портфелем проектов с использованием системы поддержки принятия решений

4.4 Обоснование эффективности управления портфелем проектов с использованием системы поддержки принятия решений

4.5 Основные результаты и выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЯ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели и алгоритмы управления портфелем проектов коммерческого банка»

ВВЕДЕНИЕ

В современных условиях 77% высокоэффективных проектов выполняются с использованием информационных технологий на основе совместного использования ресурсов, отслеживания времени, управления бюджетом, что позволяет поддерживать выполнение основных задач проектов, но не все процессы принятия решений. По данным Project Management Institute уровень внедрения информационных технологий для проектного управления остается низким - 22%. В документе «Основные направления деятельности Правительства Российской Федерации на период до 2024 года» поставлены задачи ускоренного внедрения цифровых технологий в экономике и лучших стандартов управления проектами и портфелями проектов, в том числе и в коммерческих банках.

В социально-экономических системах, включая коммерческие банки, не достаточно успешно выполнять отдельные проекты, а необходимо управлять всей их совокупностью - портфелем проектов. Процессы управления портфелем проектов отличаются относительной сложностью проектов, их синергетическим пересечением, использованием общих ресурсов, появлением новых видов рисков. Управление портфелем проектов включает задачи выбора и ранжирования банковских проектов в условиях ресурсных ограничений, обеспечивающих достижения стратегических целей. При этом механизмы распределения ресурсов и оценки совокупного риска портфеля проектов слабо формализованы, не учитываются синергетические эффекты от взаимосвязи проектов в портфеле.

Актуальным становится совершенствование механизмов управления портфелем проектов, включающее возможность формирования управленческих решений, оценки их эффективности, применения методов искусственного интеллекта и систем поддержки принятия решений на основе риск-ориентированных имитационных моделей.

Применение методов интеллектуальной поддержки принятия решений описано в работах Крючина О.В. [39], Матвеева М.Г. [50], Свиридова А.С. [50] Основные положения разработки имитационных моделей различных предметных об-

ластей приведены в работах Карпова Ю.Г. [31], Кобелева Н.Б. [34], Власова М.П. [15], Кельтона В. [32] Фундаментальные положения теории управления портфелем проектов изложены в работах В. М. Аньшина [3], В.Д. Бархатова [6], В.Н. Буркова [12,13], В.И. Воропаева [16], И.И. Мазура [48], А.А. Матвеева [47], Д.А. Новикова [55-59], В.Д. Шапиро [109], И. Кендалла [33] и др. Однако теоретический характер данных исследований не позволяет полностью использовать их в приложении к предмету диссертационного исследования. Формализованные алгоритмы формирования портфеля приведены в общем виде в работах Л. М. Божко [10], Д. Н. Буркова [12,13], И.А. Никоновой [53] и других авторов. В работах зарубежных авторов Стинсон П. [122], Джоель Б. [117], Лоуренс С.Р. [118] проблема оценки риска рассматривается аналитически без возможности связать текущее состояние объекта с будущим состоянием портфеля проектов.

В данных обстоятельствах становится необходимым постановка и решение актуальной научной задачи - совершенствования моделей и алгоритмов решения задач управления портфелем проектов коммерческого банка путем идентификации прикладных и информационных процессов формирования и конфигурирования портфеля проектов на основе риск-ориентированной модели.

Объектом исследования является портфель проектов коммерческого банка. Предмет исследования - поддержка принятия решений при управлении портфелем проектов коммерческого банка.

Таким образом, актуальной является цель настоящей работы - повышение эффективности управления портфелем проектов коммерческого банка на основе вновь разработанного математического и программно-алгоритмического обеспечения. Для достижения поставленной цели требуется решение следующих задач:

1. Провести системный анализ процессов коммерческого банка как социально-экономической системы и процедур управления портфелем проектов.

2. Формализовать процесс управления портфелем проектов коммерческого банка на основе теоретико-множественной модели.

3. Разработать методику формирования портфеля проектов коммерческого

банка.

4. Создать риск-ориентированную имитационную модель конфигурирования портфеля проектов коммерческого банка.

5. Реализовать модели, процедуры и методику в виде алгоритмического и программного обеспечения системы поддержки принятия решений при управлении портфелем проектов коммерческого банка.

Основные разделы исследования выполнены в тематике госбюджетных научно-исследовательских работ ФГБОУ ВО «Астраханский государственный технический университет» «Программно-алгоритмическая поддержка принятия управленческих решений в социально-экономических системах» в 2018-2019 гг. Их содержание отвечает положениям национальной программы «Цифровая экономика» (2018 г.), документа «Основные направления деятельности правительства Российской Федерации на период до 2024 года» (2018 г.).

Диссертация содержит введение, 4 главы, заключение, библиографический список, список сокращений и условных обозначений и 9 приложений.

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цели и задачи управления, методы решения, объект и предмет исследования, приведены основные результаты и научная новизна работы, описана структура диссертации.

В первой главе коммерческий банк представлен как социально-экономическая система с многообразием элементов и сложностью взаимодействия между ними.

Проведен системный анализ портфеля проектов коммерческого банка на основании управленческих подходов (процессно-стоимостного, логико-вероятностного, ситуационного). Приведены особенности управления портфелем проектов коммерческого банка. Рассмотрено управление портфелем с точки зрения международного стандарта PMI. Формализованы задачи управления портфелем проектов коммерческого банка.

Обоснована актуальность формирования оптимального набора проектов

коммерческого банка. Анализ работ зарубежных и российских ученых показал, что несмотря на большое число работ, посвященных проектному подходу, практически отсутствуют формализованные методики формирования портфеля проектов коммерческого банка.

По результатам анализа сделан вывод о необходимости разработки моделей, процедур и алгоритмов управления портфелем проектов, включающего задачи отсева заведомо неэффективных проектов, выбора наиболее конкурентоспособных банковских проектов, распределения ресурсов портфеля проектов, учитывающих специфические особенности банковского сектора экономики. Сформулированы цель и задачи диссертационного исследования.

Во второй главе представлена декомпозиция задачи формирования портфеля проектов коммерческого банка в форме теоретико-множественной модели в соответствии с принципом функциональности, что позволило определить логическую структуру, системные взаимосвязи между составляющими процесса управления, а также совокупность выполняемых в рамках этого процесса функций.

Предложено использовать теорию нечетких множеств к задаче оценки показателей банковских проектов, которая позволит учесть высокий уровень неопределенности и субъективизм экспертных оценок. Разработана модель получения комплексной оценки эффективности проектов (агрегированного показателя) на основе искусственной нейронной сети многослойный персептрон.

Показано, что применение коалиционных матриц теории игр позволяет учесть многокритериальность и взаимосвязи между отдельными банковскими проектами (БП), синергетический эффект их совместного осуществления.

Разработано алгоритмическое обеспечение системы моделей и процедур формирования портфеля проектов коммерческого банка. Сформулирована методика формирования портфеля проектов коммерческого банка, основанная на системе моделей и процедур экспертных оценок, теории нечетких множеств, искусственной нейронной сети и теории и игр. Показана результативность использования предложенных моделей, процедур и алгоритмов.

Третья глава посвящена имитационному моделированию, созданию риск-ориентированной имитационной модели области исследования. Описан процесс конфигурирования портфеля банковских проектов на имитационной модели. Имитационная модель представлена в виде структурной схемы конфигурирования портфеля проектов коммерческого банка, обобщенной схемы моделирующего алгоритма, Р-схемы. Определены входные и выходные данные для имитационной модели. Представлены значения параметров вероятностных распределений для факторов случайности и обоснован выбор этих значений.

На основе теории планирования экспериментов разработан факторный план имитационного эксперимента, позволяющий выполнить прогоны имитационной модели портфеля проектов коммерческого банка с альтернативными системными конфигурациями, изучить и сравнить полученные для них результаты.

Проведена проверка построенной имитационной модели конфигурирования портфеля проектов на адекватность реально-функционирующей системе - коммерческому банку, в разрезе управления портфелем.

В четвертой главе разработана и описана обобщенная структура системы поддержки принятия решений при управлении портфелем проектов коммерческого банка, содержащая в своем составе функциональные блоки, реализующие синтезированные модели, процедуры и алгоритмы. Выполнена оценка эффективности управления портфелем проектов коммерческого банка путем сравнения портфеля банковских проектов, сформированного вручную и портфеля проектов коммерческого банка (1111КБ), сформированного с использованием предложенных моделей, процедур и алгоритмов. В результате обеспечивается снижение совокупного риска на 11%.

В заключении изложены основные научные результаты и выводы, полученные в результате диссертационного исследования.

Научная новизна исследования заключается в следующем:

1. Разработана методика формирования портфеля проектов коммерческого банка, включающая процедуры и модели выбора и ранжирования банковских

проектов, отличающаяся прогнозированием значения агрегированного показателя эффективности банковских проектов на основе искусственных нейронных сетей, позволяющая учитывать взаимосвязи между отдельными банковскими проектами, синергетический эффект их совместного осуществления на основе коалиционных матриц теории игр.

2. Создана риск-ориентированная имитационная модель конфигурирования портфеля проектов коммерческого банка, отличающаяся возможностью оценки совокупного риска портфеля, позволяющая учесть ограничения на финансовые, трудовые и временные ресурсы.

3. Разработана система поддержки принятия решений при управлении портфелем проектов коммерческого банка, позволяющая на основе алгоритмов интеллектуальной поддержки и имитационных экспериментов по сочетанию критериев совокупного риска и доходности подбирать эффективные конфигурации портфеля проектов.

Теоретическая значимость работы - созданы теоретические положения по решению задач управления портфелем проектов коммерческого банка, позволяющие формировать и конфигурировать портфель проектов коммерческого банка, учитывать синергетические эффекты взаимодействия банковских проектов в портфеле, оценивать совокупный риск и эффективность портфеля проектов с использованием моделей, процедур, методики и алгоритмов управления.

Практическая значимость работы - разработано алгоритмическое и программное обеспечение системы поддержки принятия решений формирования портфеля проектов коммерческого банка. Программное обеспечение зарегистрировано в Федеральной службе по интеллектуальной собственности. Результаты диссертации апробированы в практической деятельности ПАО Сбербанк, а также используются в Астраханском государственном техническом университете при подготовке научных и инженерных кадров.

Методы исследования: системный анализ и инженерия знаний, теория управления организационными системами, теория игр, методы искусственных

нейронных сетей, теория нечетких множеств, имитационное моделирование, теория вероятностей и математическая статистика, управление проектами и программами, менеджмент.

Степень достоверности исследования обусловлена корректным применением указанных методов исследования и подтверждается результатами имитационного моделирования, адекватностью использования модели, положительной апробацией результатов работы при управлении портфелем проектов коммерческого банка.

Апробация результатов. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на Всероссийской научно-практической конференции «Исследования молодых ученых - вклад в инновационное развитие России» (Астрахань, 2014); Всероссийской научно-практической конференции «Информационные технологии в науке, экономике и образовании» (Бийск, 2014); Международной научно-практической конференции «Достижения и перспективы экономической науки нового столетия: практико-ориентированный аспект» (Астрахань, 2015); XXIX Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях ММТТ-29» (Саратов, 2016); V Международной юбилейной научной конференции «Проблемы управления, обработки и передачи информации» (Саратов, 2017); I Международной конференции «Актуальные вопросы использования технологий анализа данных и искусственного интеллекта» (Астрахань, 2018); Международной электронной научно-практической конференции «Цифровизация и формирование цифровой культуры: социальный и образовательный аспекты» (Астрахань, 2019); III Международной молодежной конференции «Информационные технологии и технологии коммуникации: Современные достижения» (Астрахань, 2019); Международной молодежной конференции «Математическое моделирование в экономике, страховании и управлении рисками» (Саратов, 2019).

Публикации. Основные результаты исследования изложены в 14 печатных работах, из них: 1 статья в издании, проиндексированном в Web of Science, 5 статей в журналах, рекомендованных ВАК РФ, 8 - в материалах и трудах конференций. Получено 1 свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ.

Таким образом, в диссертационной работе решается важная научная и прикладная задача разработки моделей, процедур и алгоритмов управления портфелем проектом в приложении к процессам коммерческого банка и на защиту выносятся следующие положения:

1. Методика формирования портфеля проектов коммерческого банка.

2. Риск-ориентированная имитационная модель конфигурирования портфеля проектов коммерческого банка.

3. Система поддержки принятия решений на основе разработанных моделей, процедур, методики и алгоритмов.

ГЛАВА 1. ЗАДАЧА УПРАВЛЕНИЯ ПОРТФЕЛЕМ ПРОЕКТОВ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА И АНАЛИЗ МЕТОДОВ ЕЁ РЕШЕНИЯ

1.1 Описание коммерческого банка как социально-экономической системы

Банк - коммерческое учреждение, создаваемое в соответствии с действующим законодательством государства, занимающееся предпринимательской деятельностью в финансовой сфере и функционирующее на принципах коммерческого расчета. В российском законодательстве коммерческий банк определен, как кредитная организация, которая имеет исключительное право осуществлять в совокупности следующие банковские операции: привлечение во вклады денежных средств физических и юридических лиц, размещение указанных средств от своего имени и за свой счет на условиях возвратности, платности, срочности, открытие и ведение банковских счетов физических и юридических лиц [98].

Структура управления в большинстве банков характеризуется разветвленной филиальной сетью с территориальными центрами управления с широкими полномочиями. Крупнейшие банки в Российской федерации имеют территориальное распределение, сеть отделений и филиалов в различных регионах страны. Как правило, стратегическое управление осуществляется головным отделением/филиалом банка в данном регионе. В дальнейшем будем рассматривать методологию управления в региональном отделении коммерческого банка.

Коммерческие банки функционируют не только с целью получения максимальной коммерческой выгоды, но и являются ключевым элементом финансовой инфраструктуры государства, выполняя функции перераспределения капитала. Кроме того крупные коммерческие банки участвуют в культурных, образовательных и социальных проектах [1, 8].

Совокупность данных факторов характеризует банк как открытую, сложную, динамичную, социально-экономическую систему, управление которой основано на теории организационных систем (Рисунок 1.1).

Внутренняя среда организации может быть представлена моделями ее состава, структуры и функций, в которых организация обычно рассматривается как система, состоящая из двух подсистем - управляющей (все органы управления организацией) и функциональной (подсистема, состоящая, в свою очередь, из подсистем, обеспечивающих выполнение функций и миссии организации) [42]. Представим коммерческий банк с позиции теории организационных систем.

В состав СЭС «Коммерческий банк» включены следующие элементы: территория (зона обслуживания, рабочая зона), оборудование (банкоматы, терминалы). Участниками СЭС КБ являются персонал банка и пользователи услуг банка (физические и юридические лица) (Рисунок 1.1).

Структура СЭС КБ определяется составом отделов, служб и подразделений в аппарате управления, системной их организацией, характером соподчиненности

и подотчетности друг другу и высшему органу управления банка, а также порядком распределения функций управления по различным подразделениям [42, 101].

Организационная структура КБ зависят от размеров банка и особенностей деятельности, но в целом могут быть представлены схемой (Рисунок 1.2).

Рисунок 1.2 - Структура пятиуровневой активной системы КБ веерного типа

С позиции СЭС коммерческий банк можно представить в виде пятиуровневой активной системы веерного типа, состоящей из одного центра (Ц) - на верхнем уровне иерархии; тц = 3 промежуточных центров на втором уровне иерархии (Ц1 — Ц3 соответствует второму уровню иерархии организационной структуры коммерческого банка); количество 1ц промежуточных центров на третьем уровне иерархии определяется количеством территориальных банков (Цр/ц;} пц = 6 промежуточных центров (Цр/ц;} на четвёртом уровне,У = 1 ,п, и Мц управляемых объ-

ектов - активных элементов {АЭ¿у},I = 1,пц],] = 1,пц ,^1=1пц^ = ^цна пятом уровне [89].

Метасистема «Коммерческий банк» представляет собой совокупность Центра (общего собрания акционеров), центров второго уровня Ц1 — Ц3 и центров третьего уровня, количество которых определяется количеством территориальных банков Цр1 — Цр£ц . Совокупность центра Ц1 и промежуточных центров Цр11, Цр12, Цр13, Цр14, Цр15, Цр16 образует метасистему «Территориальный банк». В дальнейшем под управлением коммерческим банком будем понимать именно управление региональным подразделением, при этом принимая во внимание управление от вышестоящих уровней стратегическое, тактическое и оперативное [99].

Стратегическое управление в КБ осуществляется общим собранием акционеров, тактическое управление - наблюдательным советом, правлением, советом по аудиту, а также начальниками отделов банка. Для метасистемы «Территориальный банк» управляющим органом (центром) является начальник территориального банка. Промежуточными центрами (управляемыми субъектами) являются отделы ценных бумаг, автоматизации, рассчетно-кассового обслуживания, вкладов и расчётов, безопасности, филиалы.

Каждый АЭ (активный элемент) подчинён только одному центру промежуточного уровня (управляемому субъекту). В рассматриваемой АС (активная система) структура подчинённости имеет вид дерева. Отметим, что в пятиуровневых АС индекс I обозначает номер АЭ в подсистеме, индекс у - номер подсистемы.

Рассмотрим множество типов управляемых субъектов. Множество АЭ для Цр11 определяется количеством и котировками ценных бумаг. Для Цр12 составом работ по автоматизации деятельности банка, для Цр13 составом и количеством рассчетно-кассовых операций, для Цр14 - суммами вкладов. Множество АЭ для Цр15 определяется составом работ по обеспечению безопасности банка, Цр16 количеством филиалов подведомственных данному территориальному банку.

Для коммерческого банка наряду с организационной структурой важную роль

играет также финансовая структура, которая представляет собой иерархию субъектов финансового управления. На нижнем уровне этой иерархии выделяются центры финансовой ответственности, обычно совпадающие с одним из нижних уровней иерархии организационной структуры (Рисунок 1.2) [77].

Таким образом, организационная структура банка отличается многообразием взаимодействующих элементов. Информационная структура коммерческого банка по функциям управления представлена на Рисунке А. 1.

Функциональная составляющая деятельности КБ представляет собой органическую целостность и единство управленческих решений. Планирование, организация деятельности, контроль и регулирование осуществляются непрерывно и обладают взаимопроникающими свойствами. Каждая функция управления влияет на другую функцию, таким образом, происходит формирование единого процесса управления.

Анализируя положение участников КБ как неотъемлемого звена СЭС, принято рассматривать их предпочтения, информированность и множество допустимых значений [62, 63].

Предпочтения участников СЭС КБ определяются особенностями работы коммерческого банка, окружением в котором он функционирует, и потребностями клиентов. Предпочтения клиентов обозначены как желание получать услуги высшего качества по приемлемой цене. На Рисунке А.2 обозначены предпочтения клиентов коммерческого банка, а также факторы внешней среды, воздействующие на КБ. Влияние внешней среды складывается из политики государства в области финансов, экономической ситуации, социальных факторов, системы управления и кадров в КБ и научных исследований банковской деятельности.

Информированность участников СЭС - информация о существенных параметрах, которой обладают участники СЭС на момент принятия ими решений [5]. Внешняя информация поступает в коммерческий банк от клиентов (действующих и потенциальных), фирм и банков партнеров, государства, фондовых биржей, центрального банка. Основу информационного обеспечения

банковской деятельности составляет отчетность банка, а также данные аналитического учета и другой банковской документации. Большая часть информации строго регламентирована.

В настоящее время информированность участников СЭС КБ достигается использованием современных информационных технологий. Различают три типа банковских систем, операционные, документарные и объектные. Операционные технологии предполагают автоматизацию конкретных технологических процессов банка. Второй тип систем предназначен для автоматизации электронного документооборота. В объектных системах реализован модульный принцип работы, позволяющий организовать связь всех подразделений и управление ими.

Множество допустимых действий участников системы коммерческий банк определяется регламентирующими документами, накладывающими ограничения в его деятельности, а также совокупностью управляющих решений.

Описание коммерческого банка как сложной, целостной организационной системы позволяет применить методы системного анализа для изучения процессов формирования портфеля проектов коммерческого банка.

1.2 Особенности проектного подхода к управлению в коммерческом

банке

Исследование работ Грэй К.Ф. [21], Ларсона Э.У. [21], Верзух Э. [14], Демарко Т. [23], Ивасенко А.Г. [30], Мазура И. [48], Шапиро В.Д. [109], Исаева Р. [28], Р. Гарриеса [120] показало, что основными тенденциями современного подхода к управлению банковским бизнесом являются привлечение и распределение большого количества ресурсов, регулирование и минимизация рисков, всесторонний охват всех сфер деятельности, а также формирование стратегии развития и принятие управленческих решений в соответствии с намеченными планами развития. Данные тенденции реализуются в проектном управлении КБ.

Отличительными особенностями проекта являются уникальность и неповторимость, наличие определенных целей, достижение которых происходит в условиях

временных и ресурсных ограничений. Практика показывает, что внедрение проектного управления на предприятии дает положительные результаты, позволяет структурировать все процессы выполнения работ, осуществлять более полный контроль хода выполнения работ сотрудниками. Внедрив систему управления проектами, руководство организации получает гарантию того, что задачи будут четко ставиться перед проектными командами, и в результате выполнения проекта организация будет получать именно те результаты, которые требовались [115].

Проектное управление позволяет избежать ошибок в ресурсном планировании, что дает до 20% прироста стоимости компании, данная цифра получена на основе анализа литературы по проектному менеджменту [28,30].

Под проектным управлением понимается комплекс мероприятий, направленный на достижение уникального результата, в определенный срок и в рамках установленного бюджета. Вопросы изучения проектного подхода рассматриваются в работах зарубежных и российских авторов: Ансофф И. [2], Воропаева В. И. [16 - 18], Буркова В.Н. [12, 13], Новикова Д.А. [55 - 59], Грей Ф. [21], Ларсона В. [21], Никоновой И.А. [53], И.Н. Царькова [105].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Усманова Злата Артуровна, 2020 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Алиев, Б. Х. Деньги, кредит, банки. Учебное пособие / Б.Х. Алиев, С.К. Ид-рисова, Д.А. Рабаданова. - Москва: Вузовский учебник, Инфра-М, 2018. - 288 c. -ISBN 978-5-9558-0356-2.

2. Ансофф, И. Стратегический менеджмент / И. Ансофф. - Санкт-Петербург: Питер, 2009. - 344 с. - ISBN 978-5-388-00077-4.

3. Аньшин, В.М. Модели управления портфелем проектов в условиях неопределенности / В.М. Аньшин, И.В. Демкин, И.М. Никонов, И.Н. Царьков. -Москва: Издательский центр МАТИ, 2014. - 117 с. - ISBN 978-5-16-004146-9.

4. Ахьюджа, Х. Сетевые методы управления в проектировании и производстве / Х. Ахьюджа. - Москва: Наука, 1979. - 204 с. - BBK-код У821.030.17,0.

5. Балабанов, И.Т. Банки и банковские дело / И.Т. Балабанов. - Санкт-Петербург: Питер, 2013. - 256 с. - ISBN 5-318-00026-6.

6. Бархатов, В.Д. Механизм управления портфелем международных нефтегазовых проектов / диссертация на соискание ученой степени к.э.н. / Москва 2013.

- 161 с.

7. Бахвалов, Л.А. Моделирование систем / Л.А. Бахвалов. - М.: Изд-во Московского государственного горного ун-та, 2006. - 295 с. ISBN 5-7418-0402-0.

8. Белоглазова, Г. Н. Банковское дело. Организация деятельности коммерческого банка / Г.Н. Белоглазова, Л.П. Кроливецкая. - Москва: Высшее образование, 2012. - 424 c. - ISBN 978-5-9916-1854-0.

9. Боев, В.Д. Моделирование систем. Инструментальные средства GPSS WORLD / В. Боев. - СПб.: БХВ-Петербург, 2014. - 357 с. - ISBN 5-94157-515-7

10. Божко, Л.М. Применение проектного подхода в управлении организационными изменениями: ограничения и перспективы / Л.М. Божко // Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки.

- 2014. № 1(1). - C. 108 -113. - ISSN 2071-6184.

11. Борисов, В. В. Нечеткие модели и сети / В. В. Борисов, В. В. Круглов, А. С. Федулов. - Москва: Горячая линия Телеком, 2007. - 283 с. - ISBN 978-5-

9912-0283-1.

12. Бурков, Д.Н. Как управлять проектами: Научно-практическое издание / Д.Н. Бурков, Д.А. Новиков // Москва: СИНТЕГ-ГЕО, 2010. - 188 с. - ISBN 586639-029-9.

13. Бурков, В.Н, Коргин Н.А., Новиков Д.А. Введение в теорию управления организационными системами / Под ред. чл.-корр. РАН Д.А. Новикова. -Москва: Либроком, 2009. - 264 с. - ISBN 978-5-397-00411-4.

14. Верзух, Э. Управление проектами. Ускоренный курс по программе MBA / Э.Верзух. - Москва: Диалектика, 2017. - 2-е изд. -480 с. - ISBN 978-5-907-114258.

15. Власов, М.П. Моделирование экономических процессов: учеб. Пособие / М.П. Власов, П.Д. Шимко. - Ростов н/Д : Феникс, 2005. - 409 с. - ISBN 5-22207099-9.

16. Воропаев, В.И. Математические модели проектного управления для коммерческой службы / Воропаев В.И., Гельруд Я.Д., Клименко О.А. // Управление проектами и программами. 2015. №1(41). C. 16 - 26. - ISSN 2075-1214.

17. Воропаев, В.И. Функциональные модели управления проектной деятельностью для разных заинтересованных сторон / Воропаев В.И., Гельруд Я.Д., Клименко О.А. // Управление проектами и программами. 2014. №4(40). C. 266 -279. - ISSN 2410-6615.

18. Воропаев, В.И. Управление проектами в России / В.И. Воропаев. -Москва: Аланс, 1995. - 225 с. - ISBN 5-87115-010-1.

19. Ганюкова, Н.П. Управление финансовыми потоками корпорации в условиях риска на основе имитационной модели / диссертация на соискание ученой степени к.т.н. / Астрахань, 2012. - 174 с.

20. Ганюкова, Н.П. Среда имитационного моделирования в современной экономической науке / Н.П. Ганюкова, В.Ю. Ганюков // Материалы международной конференции «Информационные технологии в образовании, технике и медицине». - Волгоград, 2006. С. 44 - 45. - ISBN 5-230-04047-5.

21. Грей Клиффорд, Ф., Ларсон Эрик У. Управление проектами. Практи-

ческое руководство / Пер. с англ. - Москва: Либроком, 2008. - 300 с. - ISBN 5230-04047-5.

22. Гусева, Е.Н. Математическое и имитационное моделирование / Е.Н. Гусева/ Магнитогорск: Магнитогорский государственный технический университет им. Г.Н. Носова, 2017. -256 с. - ISSN 1998-0663.

23. Демарко, Т. Человеческий фактор: успешные проекты и команды / Т. Демарко, Т. Листер. -2-е изд. - Символ-Плюс, 2007. -256 с. - ISBN 5-93286-061-8.

24. Дехтярук, Н.Т. Имитационное моделирование в радиотехнических системах / Н.Т. Дехтярук, Е.Н. Видалко // Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника. - 2006. - Т.49. - №9 (сентябрь). - С. 13-22. - ISSN: 0021-3470.

25. Демкин, И.В. Оценка риска инвестиционных проектов фармацевтического предприятия / Демкин И.В., Стрельцов А.В., Галетов И.Д. // Управление риском. - 2004. - №4. - С. 16-27. - ISSN 1999-2300.

26. Заде, Л. А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / Л. А. Заде. - Москва: Мир, 1976. - 165 с. -BBK-код Ю251.521.

27. Заруцкий, С.А. Развитие методического и программного инструментария интегрального оценивания региональных социально-экономических систем / диссертация на соискание ученой степени к.э.н. / Ростов-на-Дону, 2013. - 182 с.

28. Исаев, Р. Бизнес-инжиниринг и управление в коммерческом банке / Р. Исаев. -Москва: Голос-Пресс, 2009. - 453 с. - ISBN 978-5-7117-0554-3.

29. Игры с непротивоположными интересами: учеб. пособие / сост. Р.Ф. Ха-бибуллин - Казань: Казан. гос. ун-т, 2009. - 24 с. - ISSN: 0205-9592.

30. Ивасенко, А.Г. Управление проектами [Текст]: учеб. пособие / А.Г. Ивасенко, Я.И. Никонова, А.О. Сизова. - Новосибирск: СГГА, 2007. - 202 с.

- ISBN 978-5-9765-1292-4.

31. Карпов, Ю.Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5 / Ю.Г. Карпов. - Санкт-Петербург: БХВ-Петербург, 2015.

- 400 с. - ISBN 5-94157-148-8.

32. Кельтон, В. Имитационное моделирование. Классика CS / В. Кельтон, А. Лоу. - Санкт-Петербург: Питер; Киев: издательская группа BHV. 2004. - 847 с. - ISBN 5-94723-981-7.

33. Кендалл, И. Современные методы управления портфелями проектов и офис управления проектами: Максимизация ROI / Пер. с анг. - Москва: ЗАО «ПМСОФТ», 2014 - 338 с. - ISBN 5-9900281-1-3.

34. Кобелев, Н.Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем: Учеб. Пособие / Н.Б. Кобелев. - Москва: Депо, 2003. - 336 с. -ISBN 5-7749-0309-5.

35. Конюховский, П.В. Теория игр / П.В. Конюховкий, А.С. Малова. -Москва: Юрайт, 2017. - 517 с. - ISBN 978-5-9916-2936-2.

36. Комеденко, С.Н. Синергетический эффект совместной реализации инвестиционных проектов / С.Н. Комеденко, Д.В. Писарев // Экономический анализ: теория и практика. - 2012. № 23(278). - C. 37 - 44. - ISSN: 2073-0395.

37. Корченко, А.Г. Исследование статистических методов формирования функций принадлежности / А.Г. Корченко, В.А. Рындюк. - Киев: НАУ, 2002. №2(9). С. 54 - 60. - ISSN: 1729-6552.

38. Кофман, А. Введение в теорию нечетких множеств / А. Кофман. -Москва: Радио и связь, 1982. - 432 с.

39. Крючин, О.В. Прогнозирование валютных пар с помощью искусственной нейронной сети / О.В. Крючин, А.А. Арзамасцев // Вестник ТГУ т.14. - 2009. № 3. - C. 591 -596. - ISSN: 1810-0198.

40. Кузнецов, Б.Т. Инвестиции: учебное пособие / Б. Т. Кузнецов - Москва: ЮНИТИ-ДАНА, 2010. - 624 с. - ISBN 978-5-238-01687-0.

41. Лаврушин, О.И. Банковский менеджмент. Учебник для бакалавров / О.И. Лаврушин, М.А. Поморина, И.В. Ларионова. - М.: Кнорус, 2016. - 414 с. -ISBN 978-5-406-02988-6.

42. Лапыгин, Ю.Н. Управленческие решение: учебное пособие по специальности «Менеджмент организации» / Ю.Н. Лапыгин, Д.Ю. Лапыгин - Москва:

Эксмо, 2009. - 91 с. - ISBN 978-5-699-29521-0.

43. Леоненков, А. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и FuzzyTech / А. Леоненков. - Санкт-Петербург: БХВ-Петербург, 2015. - 736 с. - ISBN 5941570872.

44. Литвак, Б.Г. Экспертные технологии в управлении: монография / Б.Г. Литвак. - Москва: Дело, 2014. - 232 с. - ISBN 978-5-7749-0494-5.

45. Лотов, А.В. Многокритериальные задачи принятия решений: Учебное пособие / А.В. Лотов, И.И. Поспелова. - Москва: МАКС Пресс, 2008. - 197 с. - ISBN 978-5-89407-330-9.

46. Лычкина, Н.Н. Имитационное моделирование экономических процессов / Н.Н. Лычкина. - Москва: государственный университет управления, 2005. -165 с. - ISBN: 978-5-16-004675-4.

47. Матвеев, А.А. Модели и методы управления портфелями проектов / А.А. Матвеев, Д.А. Новиков, А.В. Цветков — Москва: ПМСОФТ, 2005. - 519 с. -ISBN 5-9900281-3-Х.

48. Мазур, И. И. Управление проектами / И.М. Мазур, В.Д. Шапиро, Н.Г. Ольдерогге . — Москва: Омега-Л, 2017. - 664 с. - ISBN 5-282-02113-7.

49. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов (утв. Минэкономики РФ, Минфином РФ, Госстроем РФ 21.06.1999 №ВК 477). - URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_28224 (дата обращения 23.01.2019г.).

50. Модели и методы искусственного интеллекта. Применение в экономике: учеб. Пособие / М.Г. Матвеев, А.С. Свиридов, Н.А. Алейникова. - Москва: Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2018. - 448 с. - ISBN 978-5-279-03279-2.

51. Малова, О.Т. Подходы к оценке инновационных проектов / О.Т. Мало-ва // Журнал Educatio. - 2018. - №3 (10). - C. 140 - 142. - ISBN 978-5-279-03279-2.

52. Морозова, Т.А. Экспертные технологии в оценке инновационных проектов / Т.А. Морозова // Известия Южного федерального университета. Технические науки. - 2011. - №11. - Том 124. - С. 182 - 185. - ISSN: 1999-9429.

53. Никонова, И.А. Проектный анализ и проектное финансирование / И.А. Никонова. - Москва: Альпина Паблишер. 2017. - 154 с. - ISBN 978-5-9614-1771-5.

54. Национальный стандарт Российской Федерации Проектный менеджмент требования к управлению проектом ГОСТ Р 54869-2011. - URL: http://docs.cntd.ru/document/gost-r-54869-2011 (дата обращения 12.05.2019г.).

55. Новиков, Д.А. Теория управления организационными системами [Текст]/ Новиков Д.А. - Москва: МПСИ, 2015. - 584 с. - ISBN 5-89502-766-0.

56. Новиков, Д.А. Управление проектами: организационные механизмы / Д.А. Новиков. - Москва: ПМСОФТ, 2017. 140 с. - ISBN 978-5-903-183-01-2.

57. Новиков, Д.А. Структура теории управления социально-экономическими системами / Д.А. Новиков. - Москва: Управление большими системами (УБС). №24 (2009), C. 216 - 257. - ISBN 5-9710-0114-0.

58. Новиков, Д.А. Механизмы функционирования многоуровневых организационных систем / Д.А. Новиков. Москва: Фонд «Проблемы управления», 1999г. - 161 с. - BBK-код У9(2)210.301,0.

59. Новиков, Д.А. Стимулирование в социально-экономических системах (базовые математические модели) / Д.А. Новиков. - Москва: ИПУ РАН, 1998. -216 с. - BBK-код У9(2)0-89в611.

60. Ногин, В.Д. Линейная свертка критериев в многокритериальной оптимизации / В.Д. Ногин // Многокритериальный анализ. - 2014. - №4. - С. 73 - 82. -ISSN 2071-8594.

61. Оношко, О.Ю. Банковский менеджмент: учебное пособие / под ред. О.Ю. Оношко. - Иркутск: Изд-во БГУЭП, 2019. - 355 с. - ISBN 978-5-7253-1963-7.

62. Орлов, А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях / А.Н. Орлов. - Москва: Наука, 1979. - 296 с. - BBK-код У.в611,0.

63. Орлов, А.И. Эконометрика / А.И. Орлов. - Москва: Экзамен, 2015. -576 с. - ISBN 978-5-406-04698-2.

64. Орлова Е.В. Системно-синергетическая парадигма моделирования и управления социально-экономическими системами / Е.В. Орлова // Аудит и фи-

нансовый анализ. - 2015. - №6. - С. 405 - 411. - ISSN: 0236-2988.

65. Основные направления деятельности Правительства Российской Федерации на период до 2024 года от 20.09.2018 г. URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/71965871 (дата обращения 12.05.2019г.).

66. Официальный сайт ПАО Сбербанк. URL: https://www.https://www.sberbank.com/ru (дата обращения 03.06.2019г.).

67. Петровский, А.Б. Системы поддержки принятия решений / А.Б. Петровский, М.Ю. Стернин, В.К. Моргоев. - Москва: ВНИИСИ, 1987. - 42 с.

68. Пивень, Е.В. Место ситуационного подхода в системе управления надежностью банка / Е.В. Пивень // Вестник Хабаровской государственной академии экономики и права. - 2017. - №3. - С. 474 - 482. - ISSN: 2500-3704.

69. Проталинский О.М. Применение методов искусственного интеллекта при автоматизации технологических процессов: монография / О.М. Проталинский. - Астрахань: Изд-во АГТУ, 2004. - 184 с. - ISBN 5-89154-115-7.

70. Проталинский О.М. Теоретико-множественная модель процессов грузового порта / О.М. Проталинский, А.А. Ханова, И.О. Григорьева // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. - 2009. - №2. - С. 83 - 89. - ISSN: 2072-9502.

71. Проталинский О.М. Гибридный метод обучения нейронных сетей для каталитической стадии процесса Клауса / О.М. Проталинский, И.А. Щербатов, И.О. Беляев // Вестник Саратовского государственного технического университета. - 2010. - Т. 4. №2(50). - С. 38 - 43. - ISSN: 1999-8341.

72. Руководство к своду знаний по управлению проектами (Руководство PMBOK). - М.: Project Management Institute, 2018. - 464 с. - ISBN: 978-5-96930402-4.

73. Рыжиков Ю.И. Имитационное моделирование. Теория и технологии / Ю.И. Рыжиков. - Санкт-Петербург: КОРОНА ПРИНТ, 2015. - 384 с. - ISBN 5-94271-021-X.

74. Рыжов, А.П. Элементы теории нечетких множеств и измерения нечеткости / А.П. Рыжов. - Москва: Диалог-МГУ, 1998. - 102 с. - ISBN 5-89209-342-5.

75. Рябинин, И.А. Логико-вероятностное исчисление как аппарат исследования надежности и безопасности структурно-сложных систем / И.А. Рябинин. Москва: Автомат. и телемех., № 7 (2003), С. 178-186. - ISSN: 0005-2310.

76. Саати, Т. Принятие решений: метод анализа иерархий: пер. с англ. / Т. Саати. - Москва: Радио и связь, 2003. - 278 с. - ISBN 5-256-00443-3.

77. Сафронов, Н.А. Экономика организации (предприятия) / Н.А. Сафро-нов. - Москва: Магистр, 2013. - 256 с. - ISBN 978-5-9776-0059-0.

78. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2019660140 «Компьютерная система формирования и анализа портфеля проектов коммерческого банка на основе имитационной модели» / З.А. Усманова, А.А. Ханова. - 2019.

79. Сидельников, Ю.В. Системный анализ технологии экспертного прогнозирования / Ю.В. Сидельников. - Москва: Изд-во МАИ, 2007. - 348 с. -ISBN 978-5-7035-1932-5.

80. Скрипко, Л.Е. Процессный подход в управлении качеством / Л.Е. Скрипко. - Санкт-Петербург: СПбГУЭФ, 2011. - 105 с. - BBK-код У9(2)210.302я73-1.

81. Соложенцев, Е.Д. Сценарное логико-вероятностное управление риском в бизнесе и технике / Е.Д. Соложенцев. Изд. 2-е. - Санкт-Петербург: Издательский дом «Бизнес-пресса», 2006. - 530 с. - ISBN 5-8110-0076-6.

82. Талипов, Н.Г. Методы многокритериального принятия решений по распределению заданий в автоматизированной системе электронного документооборота территориального органа Роскомнадзора / Н.Г. Талипов, А.С. Катаев, А.П. Кирпичников // Вестник технологического университета. - 2016. № 12 (19). -C. 147 -152. - ISSN: 1998-7072.

83. Тарзанов, В.В. Информационные технологии моделирования и оптимизации бизнес-процессов / В.В. Тарзанов, Е.В. Стельмашонок, В.Л. Стельма-

шонок. - Санкт-Петерб. политехн. ун-т. - Санкт-Петербург, 2016. - 221 с. -ISBN 5-7422-1266-6.

84. Теплова, Т.В. Инвестиции: учебник / Т. В. Теплова - Москва: Юрайт, 2011. -724 с. - ISBN 978-5-9916-2640-8.

85. Указание Банка России от 03.04.2017 N 4336-У «Об оценке экономического положения банков». URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/71582362/ (дата обращения 07.07.2019г.).

86. Указание Банка России от 15.04.2015 N 3624-У «О требованиях к системе управления рисками и капиталом кредитной организации и банковской группы» URL: http://www. https://www.base.garant.ru/71057396/ (дата обращения 07.07.2019г.).

87. Управленческие решения: учебник по специальности «Менеджмент организации» / Лукичева, Д.Н.; под.ред Ю.П. Анискина - 4-е изд., стер. - М.: Издательство «Омега-Л», 2009. - 383 с.: табл. - (Высшая школа менеджмента). - ISBN 978-5-370-00220-5.

88. Усманова, З.А. Методы анализа и выбор оптимального портфеля проектов коммерческого банка / З.А. Усманова // Сборник материалов I Международной конференции В сборнике «Актуальные вопросы использования технологий анализа данных и искусственного интеллекта». Астрахань, Астраханский государственный университет, 2018. - С. 172 -176. - ISBN: 978-591910-741-5.

89. Усманова, З.А. Оценка совокупного риска портфеля банковских проектов на основе имитационного моделирования / З.А. Усманова // сб. тр. V Между-нар. юбилейн. науч. конф. «Проблемы управления, обработки и передачи информации» (УОПИ-2017). Саратов: ООО СОП «Лоди», 2017. С. 658-659. - DOI 10.24143/2072-9502-2019-3-64-7.

90. Усманова, З.А. Формирование портфеля проектов коммерческого банка на основе искусственных нейронных сетей / З.А. Усманова // сб. трудов XXIX

Междунар. науч. конф. Математические методы в технике и технологиях ММТТ-29.: в 12 т. Т. 12. Саратов: Саратов. гос. техн. ун-т; Санкт-Петербург: СПбГТИ(ТУ), СПбПУ, СПИИРАН; Самара: Самарск. гос. техн. ун-т, 2016. №12 (94). - С. 127 -129. - ISSN: 2587-9049.

91. Усманова, З.А. Управление рисками проектов в коммерческом банке с использованием логико-вероятностного подхода / З.А. Усманова // Материалы международной научно-практической конференции преподавателей, аспирантов и студентов, посвященной 70-летию Великой Победы «Достижения и перспективы экономической науки нового столетия: практико-ориентированный аспект». Астрахань: Издатель: Сорокин Роман Васильевич, 2015. - С. 259 - 264. - ISBN 978-5-91910-434-6.

92. Усманова, З.А. Применение имитационного моделирования в стратегическом управлении кредитной организацией / З.А. Усманова // материалы Всероссийской научно-практической конференции «Информационные технологии в науке, экономике и образовании». Бийск: Изд-во Алт. гос. тех. ун-та, 2014. - C. 122 - 127. - ISBN 978-5-9257-0265-9.

93. Усманова, З.А. Модель формирования портфеля проектов коммерческого банка на основе теории игр / З.А. Усманова, А.А. Ханова // Известия Юго-Западного государственного университета. - 2019, 23(3). - C. 148 -157. - DOI: 10.21869/2223-1560-2019-23-3-148-159.

94. Усманова, З.А. Системный анализ коммерческого банка как социально-экономической системы / З.А. Уманова, А.А. Ханова// сборник трудов всероссийской научно-практическая конференция «Исследования молодых ученых - вклад в инновационное развитие России доклады молодых ученых». Астрахань: Изд-во: «Нижневолжский экоцентр», 2014. - С. 42 - 43. - ISBN 978-5905224-09-6.

95. Усманова, З.А. Системный анализ факторов и процессов принятия решений при управлении портфелем проектов коммерческого банка с учетом развития информационно-телекоммуникационных технологий / З.А. Усманова,

А.А. Ханова// Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. - 2017. - №2. - С. 58 -71. - ISSN 2074-1707.

96. Усманова, З.А. Вычисление агрегированного показателя банковских проектов на основе искусственных нейронных сетей / З.А. Усманова, А.А. Ханова // Информатика и системы управления. - 2018. - №1(55). - С. 109 - 118. -DOI: 10.22250/isu.2018.55.109-118.

97. Фалин, Г.И. Анализ рисков с помощью метода Монте-Карло / Г.И. Фалин // Управление риском. - 2017. - №1(81). - С. 3 - 19. - ISSN 1684-6303.

98. Федеральный закон «О банках и банковской деятельности» от 02.12.1990 N 395-1. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_5842 (дата обращения 08.02.2019г.).

99. Ханова, А.А. Методология стратегического управления грузовым портом на основе имитационного моделирования / диссертация на соискание ученой степени д.т.н. / Астрахань, 2013. - 394 с.

100. Ханова, А.А. Концепция системы интеллектуального управления стратегически-ориентированным предприятием / А.А. Ханова // Статистика и Экономика. - 2011. - № 1. - С. 187 - 193. - ISSN: 1994-7844.

101. Ханова, А.А. Метод ситуационного управления сложными системами на основе сбалансированной системы показателей / А.А. Ханова, Н.С. Уразалиев, З.А. Усманова // Научный вестник Новосибирского государственного технического университета. - 2015. - № 3 (60). - С. 69-82. - DOI: 10.17212/1814-1196-2015-3-69-82.

102. Ханова, А.А., Бондарева И.О., Ганюкова Н.П., Еременко О.О. Имитационное моделирование бизнес-процессов: учеб.пособие. Астрахань: Изд-во АГТУ, 2016. 280 с. - ISBN 978-5-89154-597-7.

103. Ханова, А.А. Организация принятия решений в виде цикла управления эффективностью организации / А.А. Ханова, А.С. Пономарева // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. - Астрахань, 2011. - №2. С. 171 - 177. -ISSN: 2072-9502.

104. Харченко, М.А. Корреляционный анализ: Учебное пособие для вузов / М.А. Харченко. - Воронеж: Изд-во ВГУ, 2008. - 31 с. - ISBN 978-5-00058-643-3.

105. Царьков, И.Н. Математические модели управления проектами / И.Н. Царьков. - Москва: ИНФРА-М, 2018. - 512 с. - ISBN 978-5-16-012831-3.

106. Центральный банк Российской Федерации URL: https://www.cbr.ru (дата обращения 20.10.2019г.).

107. Черемных, О.С. Стратегический корпоративный реинжиниринг: про-цессно-стоимостной подход к управлению бизнесом : учеб. пособие для студентов / О.С. Черемных, С.В. Черемных. - Москва: Финансы и статистика, 2005. - 734 с. ISBN 5-279-02766-9.

108. Чертина, Е.В. Система поддержки принятия решений при управлении инновационными ИТ-проектами / диссертация на соискание ученой степени к.т.н. / Астрахань, 2017. - 158 с.

109. Шапиро, В.Д. Управление качеством / В.Д. Шапиро, И.И. Мазур // Москва: Омега-Л, 2015. - 287 с. - ISBN 978-5-370-01626-4.

110. Щербатов, И.А. Управление сложными слабоформализуемыми многокомпонентными системами: Моногр. / И.А. Щербатов // Ростов-на-Дону: ЮНЦ РАН, 2015. - 288 с. - ISBN 978-5-4358-0107-1.

111. Энциклопедия финансового риск-менеджмента / Под. ред. А.А. Лобанова, А.В. Чугунова. - Москва: Альпина Бизнес Букс, 2009. - 931 с. - ISBN 978-59614-0824-9.

112. Яшин, С.Н., Борисов С.А., Щекотуров А.В., Коробова Ю.С. Разработка проектных решений в соответствии со стандартами Project Management: учебно-методическое пособие. Нижний Новгород: Нижегородский госуниверситет, 2017.- 198 с. - BBK-код У65.291.21.

113. Forsberg Kevin. Visualizing Project management: Models and Frameworks for Mastering complex Systems / Kevin Forsberg, Hal Mooz, Howard Cotterman. -John Wiley & Sons, 2010. 480 p. - ISBN 978-0-4717-4674-4.

114. Frame, J.D. Managing projects in organizations: How to make the best use

of time, techniques, a. people / J.D. Frame. - London: Jossey-Bass, 2010. - 240 p. -ISBN 1555420311.

115. Gorry, G. A. Scott Morton M.S. A Framework for Management Information Systems. // Sloan Management Reviev. - 1997. - 13, №1. P. 55 - 70. -DOI: 10.4236/iim.2015.73012.

116. Ingle, M. Risk analysis using fuzzy logic / M. Ingle, M. Atique, S.O. Dahad // International Journal of Advanced Engineering Technology. - 2015. Vol. II, Issue III.

- P. 96 - 99. - ISSN 0976-6340.

117. Joel B. Risk Management in banking. - New York: John Wiley & Sons Limited, John Wiley & Sons Limited (prof) , 2018. 315 p. - ISSN 0108-2701.

118. Lawrence, S.R. Resource-constrained multi-project scheduling with tardy costs: Comparing myopic bottleneck and resource pricing heuristics / S.R. Lawrence, T.E. Morton // European Journal of Operational Research. - 2003. - №64. P. 168-187.

- ISSN 0377-2217.

119. Lloyd Shapley A Value for n-person Games//Contributions to the Theory of Games. Vol. II/H.W. Kuhn, A.W. Tucker (eds.) Annals of Mathematical Studies. -1953. - № 28. P. 307 - 317. - ISSN 2310-2608.

120. Sodhi, M.S. Managing Supply Chain Risk / M.S. Sodhi, C.S. Tang. Springer, 2012. - 332 p. - ISBN 978-1-4614-3238-8.

121. Stinson P. Bank Management and Financial Services. - London: Simon & Schuster, 2019. 217 p. - ISBN 0071326421.

122. Zeleny, M. Linear Multiobjective Programming / M. Zeleny. - Springer: Berlin, 1974. P. 254. - ISBN 978-3-642-80808-1

123. Usmanova, Z , Khanova A. Risk Management of a Commercial Bank's Project Portfolio through Simulation // In: Mkhitarian V., Sidorov S. Proceedings of the Fourth Workshop on Computer Modelling in Decision Making (CMDM 2019). Advances in Computer Science Research, Atlantis Press. - 2019. - P. 62-66. -DOI: 10.24143/2072-9502-2019-3-64-72.

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение А

(обязательное)

Структура социально-экономической системы «Коммерческий банк»

Рисунок А.1 - Информационная структура КБ по функциям управления

Рисунок А.2 - Схема предпочтений участников СЭС КБ

Ситуационный подход к анализу коммерческого банка

Таблица Б.1— Таблица ситуаций и возможных решений

Имя Описание ситуации Имя Описание решения

сит. реш.

St0 Клиенты КБ не удовлетворены качеством оказываемых услуг. Количество клиентов сокращается. Отсутствует система управления качеством. Недостаточная

мотивированность персонала.

St1 Клиенты КБ не удовлетворены качеством оказываемых услуг. Количество клиентов сокращается. Ф± Сохранение сложившейся ситуации в политике клиентоори-ентированности.

St2 Количество клиентов стабильно, при этом сохраняется существенная зависимость КБ от негативных влияний внешней среды. Ф2 Формирование мероприятий по мотивации сотрудников КБ

st3 Выявлены направления улучшения качества обслуживания клиентов Фз Разработка плана развития КБ с ориентацией на предпочтения клиентов. анализ предпочтений, анализ конкурентов.

St4 Известно состояние информационного обеспечения Ф4 Диагностика состояния информационного обеспечения

st5 Известно состояние загруженности персонала КБ Ф5 Диагностика загруженности сотрудников

st6 Сокращение задержек в работе ИС Фб Проведение замены устаревших АРМ

St7 Сокращение времени выполнения операции Ф7 Проведение анализа методики выполнения операции

st8 Устранение ошибок в работе ИС Ф8 Проведение диагностики частоты ошибок

St9 Набор дополнительных сотрудников Ф9 Нехватка персонала

St10 Достаточное количество филиалов Фю Увеличение числа филиалов

SWOT-анализ коммерческого банка

Положительное влияние

Отрицательное влияние

а

«

е р

о

я я н н

е р

т iy н

m

Strengths (сильные стороны)

Высокое качество обслуживания клиентов

Оперативная система консультирования и поддержки

Единая разветвленная филиальная сеть, охватывающая всю территорию страны

Высокий темп роста привлеченных средств физических лиц Широкий ассортимент расчетно-кассовых услуг

Значительная клиентская база во всех сегментах

Большое количество опытных квалифицированных специалистов Высокая ликвидность собственных ценных бумаг_

Weaknesses (слабые стороны)

Использование ограниченных методов продвижения банковских услуг Отсутствие четкой стратегии развития Слабая корпоративная культура, избыточный бюрократизм, недостаточная ответственность за итоговый результат Масштабность, громоздкость организационной структуры

Низкая эффективность использования сбытовой сети и клиентской базы Низкий уровень специализации и разделения труда.

Низкий уровень мотивационных программ персонала.

а

д

е р

с я я н

ш е н В

Opportunities (вероятные факторы, дающее дополнительные возможности по достижению цели)

Увеличение доли рынка Увеличение льгот и субсидий от государства

Использование современного программного обеспечения, обеспечивающего ускорение основных банковских бизнес процессов Увеличение доли присутствия на рынках стран СНГ

Возможность выхода на рынки Восточной Европы и Азии.

Threats (вероятные факторы, которые могут осложнить достижение цели)

Риск увеличения кредитных рисков по мере замедления темпов экономического роста в связи с экономическим кризисом Усиление конкуренции на рынке оказания банковских услуг.

Угроза увеличения товаров-заменителей банковских продуктов (ПИФы, фонды доверительного управления, инвестиции в реальный сектор экономики). Снижение темпов развития отрасли

Общая схема имитационной модели

Выбор входных распределений для случайных факторов

имитационной модели

Случайный фактор Параметры распределения Функция распределения

длительность выполнения БП (дни) UNIF(43.5, 120.0) f 0, если x < 43.5; ^ . \x-43.5 F(x) = { ?65 , если 43.5 <x < 120.0; V 1, если 120.0 < x

вероятность ошибок в планировании бюджета БП UNIF(40.2, 80.4) ( 0, если x < 40.2; _ . \x-40.2 F(x) = {-, если 40.2 <x < 80.4; 40.2 V 1, если 80.4 < x

вероятность простоя из-за внешних факторов UNIF(0.5, 12.0) f 0, если x < 0.5; ^ . x-0.5 F(x) = { „„ ^ , если 0.5 <x < 12.0; 11.5 V 1, если 12.0 < x

вероятность досрочного отзыва банковских вкладов UNIF(0.2, 8.3) f 0, если x < 0.2; г., ч \x-0.2 F(x) = {-, если 0.2 <x < 0.2; 8.1 V 1, если 8.3 < x

вероятность снижения ликвидности активов UNIF(40.0, 88.5) f 0, если x < 40.0; _ , х-40.0 F(x) = { ло С ,если 40.0 < х < 88.5; 48.5 V 1, если 88.5 < х

вероятность снижения ликвидности фондирования UNIF(0.3, 0.6) f 0, если х < 0.3; г^ \х-0.3 F(x) = {-, если 0.3 <х < 0.6; 0.3 V 1, если 0.6 < х

вероятность изменения курса ценных бумаг, находящихся в инвестиционном портфеле КБ UNIF(25.8, 89) f 0, если х<25.8; ^ . \x-25.8 F(x) = { т , если 25.8 <х < 89.0; 63.2 V 1, если 89.0 < х

вероятность неблагоприятного изменения курса национальной валюты по отношению к валютам других стран UNIF(64.0, 95.7) ( 0, если х < 64.0; , \x-64.0 F = { 3175 , если 64.0 <х < 95.7; V 1, если 95.7 < х

вероятность изменения величины поступающих из-за рубежа доходов при их перерасчете в национальную валюту UNIF(9.2, 35.5) ( 0, если х < 9.2; _ . \x-9.2 F(x) = { ^ о , если 9.2 <х< 35.5; 26.3 V 1, если 35.5 < х

вероятность несвоевременной выплаты процентов по долгу, и как следствие снижение ликвидных средств КБ UNIF(29.3, 56.5) ( 0, если х < 29.3; _ , \x-29.3 F = { 27 2 , если 29.3 <х < 56.5; V 1, если 56.5 < х

вероятность некредитоспособности заемщика UNIF(33.5, 60.0) f 0, если x<33.5; ^ )x — 33.5 F(x) = < если 33.5 < x < 60.0; I 26.5 V 1, если 60 < x

вероятность изменения законодательства, регулирующего банковскую сферу UNIF(0.3, 15.0) f 0, если x < 0.3; г., ч U — 0.3 F(x) = {-, если 0.3 <x < 15.0; 14.7 V 1, если 15.0 < x

вероятность изменения ставки рефинансирования UNIF(0.5, 47.0) f 0, если x < 0.5; ^ . x —0.5 = { r ,если 0.5 < x < 47.0; 46.5 V 1, если 47 < x

вероятность дефолта UNIF(0.5, 22.5) i 0, если x < 0.5; ^ ^ x —0.5 F(x) = {____ если 0.5 < x < 22.5; 22.0 V 1, если 22.5 < x

Акты о внедрении

А К Т

о внедрении результатов кандидатской диссертационной работы УсчановоЙ J.iaiKi Арпрпвны

Результаты диссертационной рабош УсмановоЙ З А в области имитааиомною моделирования проектной деятельности коммерческого банка использованы в ©pi лиилшиониолттраалсической деятельности ПАО «Оосроанк»

Разработанная п диссертационной работе, компьютерная система на основе имитационной модели; Компьютерная система формирования и анаднча портфеля проектов коммерческого банка на основе имнталионной модели» «свидетельство о регистрации программы № Ni20l%60l40) использована для анализа портфеля проектов ПАО »Сбербанк • в виде программного обеспечения

Ианмьзование указанного программного продупа позволяет:

• формироьагь ранжированный список банковских проектов по уровню л* pci нроманно! о показателя и синсргстичсскому »ффему;

• формировав нор1фсль проемов коммерческою банка на осномс проюнов имиипиииной модели.

• нрои1воли1ь анализ совокупною риска портфеля проскюв коммерческого банка.

X

Ж

Руководитель фи ш*.ul ' j

ЧсциханскоиИИ J *

"/«£ ~ ДСКЛОра» 20 IЧ 1 \ ¿1 Ji } if ] j

\.ЛЧ v yU/ 'Jj J

Костомарова II.X.

Федеральное агентство пи рыболовству Федеральное государственное бюджетное обра ювателыюе учреждение

«ысмегч минования «Астраханский государственный технический университет»

Ctr- »l МЯ1 «»ЛИ. «МПНМ мм«» ■ XHWtW-n^lllfniHOgi

««"ц»««'» L-vmpn mm л>1*

Ао^.-.Я! V

А К Т

1Ю использовании результатов дг ' на соискание ученой степени кандидата техн?

ЕРЖДЬН 'сктор, профессор

пенный

12 11.2019 г

Результаты диссертационной раГк^ы Усмановой Златы Артуровны на тему: «Модели и алгоритмы решения 1адач управления портфелем проектов коммерческого банка», использованы в Астраханском государственном техническом университете в учебном процессе при подготовке бакалавреь направления 09.03.03 «Прикладная информагика». профиль «Прикладная информатика в экономике» при изучении дисциплины «Математическое и имитационное моделирование», в следующем обьеме:

- анализ портфеля проектов коммерческого банка на основе имитационной модели предметной области;

- разработка систем поддержки принятия управленческих решений на основе имитационного моделирования.

ПОДПИСИ:

Директор института информационных технологий и коммуникации, к.г.н., доцент

3е-

Зав доцен

С. Й. Белов

/21

кафедрой «Прикладная информатика», к.т.н., /I sj" - И.О.Ьйндарева

leiiT ' )

Отчеты СППР при управлении портфелем проектов коммерческого банка

1

2

3

4

5

6

7

а

9

10

11

12

13

14

15

D

Портфель проектов коммерческого банка

1 Система бесплатного обучения риэлторов по ипотечным программам

2 Снижение комиссии по услуге "Валютный контроль"

3 Партнерство с платежными системами

4 Создание офисов ориентированных на экспресс-кредитование

5 Партнерство с образовательными организациями

6 Создание рекламной компании ИИС

7 Запуск новых сервисов в рамках программы лояльности S Выпуск карт с индивидуальным дизайном

9 Обучение сотрудников Agile подходу 10 Внедрение практики контролируемого самоуправления

11 Запуск мобильного приложения "Сбербанк инвестор"

12 Обеспечение работы транзакционных сервисов

13 Внедрение интеллектуальной системы управления

14 Разработка системы скидок для зарплатных клиентов

15 Упрощение банковских процедур получения потребительского кредита

16 Обработка данных на базе облачных технологий

17 Инвестиции в венчурные фонды

13 Предоставление мест для практик и стажировок Организация ежегодных кадровых комиссий

19 для руководителей

20 Внедрение услуг по формированию индивидуального инвестиционного портфеля

Оценка совокупного риска: 18%

Бюджет портфеля: 43г2млрд.руб

1 РаспредЕЛЕНИЕ сотрудников по Бв нкосвким проектам Г Г КБ

3

4 № НазваниЕ проекта ПедраедЕЛЕНИЕ Должность

Б 1 СистЕма бесплатного оЁуч енип риэлторов по ипотен н ы V. г ро-рЕ мма V. Отдел кадров Менеджер отдела кадров

5 Руководитель отдела кадров

7 2 Снижение комиссии но услуге 1 Ба лютны й контроль1 Отдел валютных операций специалист по валютному контролю

в 3 па ртнЕрство с платежными опниик отдел технической поддержки Руководитель отдЕла технической ПСДЦЕрЖКИ

5 СпЕциалист ТЕХнт еской педцЕржки

10 4 :озл= ниеофисовориЕнтированных на зксг рв:с-крел1-тов= ние отдел маркетинга Ру ко вед ит ель отдЕла маркетинга

11 менеджЕротдЕла маркетинга

12 Б Па ртнЕрство с оБразоватЕльны ми организациями Отдел кадров Менеджер отдела кадров

13 Руководитель отдела кадров

14 5 ;35ЛЕ ние рЕкла мной компа нии ИИС Отдел опвра ций с ценными Бумагами руководитель отдЕла ценных бумаг

МЕнеджЕр отдЕла ценных

15 бумаг

16 7 За пуск новых сервисов в рамках програ ммы лояльности Отдел внедрЕнип ит М ЕнеджЕр отдЕла вг-едрЕнипИТГ

17 Б Бы пуск карте иедиведуальиым дизайном отдел маркетинга МЕнеджЕр отдЕла маркетинга

1И Э ОБУЧЕНИЕ СОТРУДНИКОВ ¿»НЕ ПОДХОДУ отдел кадров менеджер отдела кадров

19 10 БнедрЕНИЕ практики КОНТРОЛИРУЕМОГО Са МСупра ВЛЕНИН Отдел кадров Менеджер отдела кадров

20 Руководитель отдела кадров

11 за пуск мобильною приложении1 Сбербанк инвестор' отдел опЕра ций с ценными Бумагами мвнеджЕротдвла ценных

21 бумаг

22 12 обеспечение работы транзакциоииых сервисов Отдел технической педдЕржки Специалист технич еской гедцвржки

¿3 13 Бнвлрвнв интЕллектуальной системы управлЕнин отдел внедрЕнин ит руковедитЕль отдЕла внедрения ит

24 М ЕнеджЕр отдЕла вг-едрЕнипИТГ

¿Б 14 Разработка системы скедок длнзарплатных клиентов отдел ма ркетинга М ЕнеджЕр отдЕла ма ркетинга

15 упрощение Банковских процедур получения отдел ма ркетинга руковедительотдела маркетинга

26 потрЕбитЕльского кредита

27 МЕнеджЕр отдЕла маркетинга

2В отдел кредитовании менеджер отдела кредитовании

29 16 Обработка да нных на базе облач ных технологий Отдел темн^неской педдЕржки СпЕциалист ТЕХнт еской педцЕржки

29 16 Обработка данных на базЕ об." ач ныхтехнологии Отдел технин еской поддержки СПЕЦИаЛИСТТЕХНИЧЕСКОЙ ПОДДЕРЖКИ

30 17 Инвестиции в венчурныефоеды менеджер отделэ ценных Отдел операции с ценными бумагам.и бумаг

Руководитель отделэ ценных

31 бумаг

32 Отдел валютных опЕра ций СпЕциалист го валютному контролю

33 16 Г редоста вление мест длн пра кти к и ста жировок Отдел кадров Руководитель отдела кадров

34 19 Организации ежегодьш кадшнинкннмн руководите.-ей Отдел кадров Руководитель отдела кадров

35 20 БнедрЕНИЕуслуг [»формированию иедиведуального инвестиционного ПОрффЕЛН МЕНВДЖЕрСТДЕЛа ценных Отдел опЕра ци и с ценными бумагам.и бумаг

36 Отдел валютных опЕра ций Специалист по валютному контролю

Пример реализации факторного плана для имитационной модели проектной

деятельности коммерческого банка

Таблица З.1— Матрица и результаты моделирования для факторного плана типа

26 ИМ конфигурирования III1КБ

Точка плана Факторы имитационной модели Отклик Кг

FOf Тог Огг *г »г Тхг

1 - - - - 14,32

2 + - - - - - 16,54

3 - + - - - - 15,53

4 + + - - - - 15,64

5 - - + - - - 14,31

6 + - + - - - 14,56

7 - + + - - - 15,43

8 + + + - - - 15,42

9 - - - + - - 17,63

10 + - - + - - 17,62

11 - + - + - - 18,42

12 + + - + - - 18,58

13 - - + + - - 17,84

14 + - + + - - 16,90

15 - + + + - - 18,12

16 + + + + - - 19,76

17 - - - - + - 17,85

18 + - - - + - 17,94

19 - + - - + - 18,75

20 + + - - + - 18,01

21 - - + - + - 16,73

22 + - + - + - 16,75

23 - + + - + - 17,92

24 + + + - + - 17,84

25 - - - + + - 19,04

26 + - - + + - 19,10

27 - + - + + - 19,32

28 + + - + + - 19,36

29 - - + + + - 18,03

30 + - + + + - 18,01

31 - + + + + - 17,95

32 + + + + + - 17,65

33 - - - - - + 15,02

34 + - - - - + 15,04

35 - + - - - + 15,83

36 + + - - - + 15,89

37 - - + - - + 14,89

38 + - + - - + 14,65

39 - + + - - + 15,07

40 + + + - - + 15,44

41 - - - + - + 18,76

42 + - - + - + 18,77

43 - + - + - + 19,32

44 + + - + - + 19,35

45 - - + + - + 19,02

46 + - + + - + 19,01

47 - + + + - + 17,98

48 + + + + - + 18,87

49 - - - - + + 17,22

50 + - - - + + 17,31

51 - + - - + + 17,23

52 + + - - + + 17,43

53 - - + - + + 16,87

54 + - + - + + 16,87

55 - + + - + + 16,92

56 + + + - + + 16,98

57 - - - + + + 17,56

58 + - - + + + 17,58

59 - + - + + + 17,61

60 + + - + + + 17,86

61 - - + + + + 15,64

62 + - + + + + 15,64

63 - + + + + + 15,64

64 + + + + + + 15,64

Таблица З.2 — Вычисление главного эффекта и эффекта взаимодействия для _факторного плана типа 26 ИМ конфигурирования III1КБ_

Точка плана Величина отклика в зависимости от фактора

Кг(¥ог) Кг(Тог) Кг(Огг) Кг(1п) Кг(Ог) Кг(Тхг) Кг(Тог х Тхг)