Статистический анализ эффективности работы коммерческого банка тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.11, кандидат экономических наук Жарковский, Максим Олегович
- Специальность ВАК РФ08.00.11
- Количество страниц 110
Оглавление диссертации кандидат экономических наук Жарковский, Максим Олегович
Введение
Глава 1.Статистические методы анализа процесса управления банковским портфелем.
1.1 Показатели доходности и риска банковского портфеля.
1.1.1 Прибыльность банка и доходность финансовых операций.
1.1.2 Волатильность или риск портфеля.
1.1.3 Специальные показатели процентного риска (длительность и гэп).
1.2 Характеристики ликвидности и платежеспособности банка.
1.3. Цель, задачи и методы управления банковским портфелем.
1.3.1 Построение экономико-статистической модели управления банковским портфелем.
1.3.2 Управление спрэдом и гэпом.
1.3.3.Управление ликвидностью и процессом согласования активов и пассивов.
Глава 2. Методика снижения риска банковского портфеля с использованием диверсификации, хеджирования и иммунизация.
2.1. Общая характеристика методов снижения риска.
2.2 Математико-статистическая модель диверсификации.
2.3 Модели хеджирования с помощью производных инструментов ( фьючерсных и опционных контрактов).
2.4.Методы иммунизации, основанные на показателях процентного риска.
Глава 3 .Результаты применения статистических методов в управлении банковским портфелем.
3.1. Статистические критерии сравнения стратегий управления банковским портфелем.
3.2. Построение модели управления портфелем ценных бумаг.
3.3. Реализация методов управления портфелем с учетом его доходности, риска и ликвидности.
Рекомендованный список диссертаций по специальности «Статистика», 08.00.11 шифр ВАК
Методология и механизмы портфельного управления в коммерческом банке2011 год, доктор экономических наук Трифонов, Дмитрий Анатольевич
Формирование стратегии управления банковскими рисками2002 год, кандидат экономических наук Алиханов, Дмитрий Владимирович
Аналитическая деятельность коммерческого банка в сфере управления рисками2003 год, кандидат экономических наук Каранина, Елена Валерьевна
Воздействие кредитных деривативов на эффективность управления банковским портфелем2009 год, кандидат экономических наук Саакян, Давид Жирайрович
Политика коммерческих банков по оптимизации финансовой устойчивости и ликвидности2007 год, доктор экономических наук Белотелова, Нина Петровна
Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Статистический анализ эффективности работы коммерческого банка»
Актуальность работы, Финансовые рынки - это механизмы, реализующие постоянное взаимодействие кредитных учреждений, целью которых является достижение максимальной эффективности своей работы или, другими словами, отдачи на вложенный капитал. Сопоставление полученных результатов и затраченных ресурсов можно рассматривать как наиболее общий подход к измерению эффективности. В рамках данного подхода, который есть н^ что иное, как приложение абстрактной экономической категории эффективности к конкретной сфере деятельности, в данном случае к сфере финансового бизнеса, ставится задача максимизации финансовых результатов при соблюдении целого ряда достаточно серьезных ограничений. Как и в любой другой отрасли доступ к ресурсам на финансовые рынках неравномерен, что неизбежно порождает конкуренцию, которая, в свою очередь, заставляет использовать эти ресурсы предельно полно и рационально. Другим важным ограничителем выступает высокая мера ответственности кредитных учреждений перед теми, кто доверил им свои средства. Каким бы выгодным на первый взгляд не было вложение , от него придется отказаться, если риск , а следовательно и возможная потеря капитала, выходят за допустимые границы.
Вышесказанное применимо к любому типу финансовой фирмы, однако в самых сложных условиях с точки зрения внутреннего и внешнего контроля за деятельностью находятся коммерческие банки. Причина этого в той двойственной роли, которую они играют в экономике государства. Помимо кредитно-инвестиционной функции, выполняемой в той или иной степени также, например, инвестиционными компаниями или инвестиционными фондами, коммерческие банки выступают агентами денежного обращения. Последнее вкупе с тем, что они являются по сути единственным источником пополнения оборотных средств предприятий, отражается на формировании, как их пассивов, так и активов. Очень часто банки вынуждены заниматься не теми операциями, которые могут принести для них наибольший доход, а теми, в которых заинтересованы их клиенты. В некотором смысле, банку «навязывают» стратегию работы.
Таким образом эффективность работы коммерческого банка оценивается исходя из первостепенной задачи сохранения средств клиентов. В то же время банк, как и любое коммерческое предприятие, должен заботится о получении стабильной прибыли. Подобная дилемма делает задачу анализа и оценки эффективности деятельности коммерческого банка весьма сложной, но при этом исключительно важной, так как ее решение - это и ответ на вопрос: как обеспечить надежность банковской системы в целом.
Методы анализа эффективности можно разделить на две группы: бухгалтерско-статистическая оценка эффективности работы банка и оценка эффективности управления банком. Бухгалтерско-статистический подход дает возможность оперативного контроля за состоянием банка в какой-то определенный момент времени. В его основе лежит совокупность коэффициентов с заданными пороговыми значениями. Коэффициенты показывают сбалансированность активов и пассивов по срокам и по риску, то есть выражают количественно такие ключевые характеристики, как ликвидность, платежеспособность и прибыльность. Выход за границы одного или нескольких коэффициентов предупреждает о возможном ухудшении положения банка, если не будут предприняты меры по устранению выявленных несоответствий. Данный подход удобен прежде всего тем, что при достаточной информативности не требует сложных вычислений, для его реализации необходимы только данные бухгалтерского баланса с дополнениями и расшифровками в виде аналитических таблиц.
При современной технической оснащенности любой коэффициент может быть рассчитан за несколько секунд. При этом, однако, необходимо отметить, что совокупность коэффициентов - это своего рода «моментная фотография», то, к чему пришел банк в ходе своей текущей деятельности, иначе - итог его работы. Бухгалтерско-статистический подход только в очень малой степени дает ответ на вопрос: почему банк находится в том или ином состоянии. Результирующие показатели, даже если к ним и применить весь спектр методов прикладной статистики, - не более чем констатация факта, за ними не всегда представляется возможным увидеть истинное лицо банка. И хотя метод бухгалтерско-статистических коэффициентов имеет, причем вполне заслуженно( и чаще всего по той простой причине, что это единственный доступный метод финансово-экономического анализа ) большую популярность, более интересно и перспективно все-таки другое направление: оценка эффективности управления коммерческим банком.
Оценку эффективности управления можно охарактеризовать, как постоянное слежение за процессом реализации банком своей стратегии работы на финансовых рынках. Данный подход находится на стыке нескольких научных дисциплин: экономики, статистики, кибернетики и теории систем. Он не отрицает использование бухгалтерско-статистического анализа, но, наоборот, дополняет и расширяет его. Оценка эффективности управления возможна исключительно в условиях свободного доступа к банковской информации, поэтому такого рода исследования осуществимы только внутри банка.
Решению задачи анализа эффективности в такой постановке лучше всего соответствует концепция представления баланса банка как единого портфеля, состоящего, в свою очередь, из нескольких «субпортфелей» Общий портфель активов подразделяют на кредитный, валютный портфели, портфель ценных бумаг и денежные средства, предназначенные для поддержания текущей ликвидности. Портфель обязательств может включать депозиты, ценные бумаги, эмитированные банком, полученные кредиты. Современная теория банковского дела рассматривает банк как посредника между теми, кто имеет временно свободные средства, но сами не могут найти выгодные пути их размещения , с одной стороны, и теми, кто нуждается в таких средств для ведения хозяйственной деятельности или для личного потребления, но также не в состоянии решить эту проблему самостоятельно. Банк, таким образом, совмещает противоположные интересы. Этот процесс реализуется в виде предоставления клиентам финансовых услуг. В связи с этим возникает некоторая теоретическая сложность. Что является продуктом банковской деятельности: выдаваемые им кредиты, покупаемые ценные бумаги, или, наоборот, - привлеченные депозиты?
Существует несколько взглядов на банк как коммерческую фирму. Если исходить из производственной модели «затраты - выпуск» , то в том случае, когда на первое место(конечно, условно) ставятся активы, они выступают в качестве выпуска, а затратами является все то, что относится к привлеченным средствам. Или, наоборот, - выпуск продукции банка может измеряется объемом принятых депозитов. Выбор того или иного способа рассмотрения зависит во многом от того, какая часть баланса является предметом анализа. В анализе прибыльности работы банка активам отводится роль приносящего доход конечного продукта, в то же время депозиты составляют ресурсы и соответственно источники издержек или расходов. Но с точки зрения задач маркетинга, продукцией, реализуемой банком, будут как кредиты, так и депозиты. В этой связи необходимо отметить, что оценка эффективности управления базируется на совместном анализе распределения пассивов и активов, концентрируя внимание на их сбалансированности по срокам и по риску.
Эффективное управление портфелем предполагает нахождение оптимального соотношения между доходностью активов и их риском, т.е. возможностью невозврата вложенных средств или их возврата, но с меньшей, чем ожидалось отдачей. Это требует строгой статистической формализации разрабатываемых стратегий управления портфелем. Данное требование продиктовано тем, что финансовый бизнес представляет из себя работу в условиях неопределенности: результаты (доход или прибыль) планируются всегда при условии наступления тех или иных событий, то есть на первый план выходят вероятностные методы оценки и прогноза ситуации. Таким образом любая стратегия управления должна быть основана на экономико-математической или экономико-статистической модели. Построение данных моделей невозможно без использования мощного статистического аппарата, включающего сбор информации, ее последующую обработку и дальнейший анализ. При этом внутрибанковская информация накладывается на внешнюю, поступающую с рынков.
Уменьшение риска, иначе снижение вероятности потерь, может быть достигнуто несколькими способами. К наиболее известным и хорошо изученным относят диверсификацию или концентрацию, иммунизацию и хеджирование; на них и будет сосредоточено особое внимание в данной работе. В последнее время на западных кредитных рынках появилось еще несколько способов защиты портфеля, например, секъюритизация ссуд, но применение большинства из них реально только в очень гибкой финансовой системе.
Исследования в области организации работы по управлению банковским портфелем показали, что ценность банков, систематически использующих один из указанных методов или их комбинацию, в среднем выше, чем у остальных, так как их активы распределены с учетом риска так, что практически отсутствует возможность больших убытков, чувствительных для капитала банка /41/. Однако не следует думать, что эти методы применимы всегда и при всех условиях, поэтому целесообразность их использования может быть выявлена только в ходе серьезного анализа.
Цель и задачи исследования. Целью диссертации является проведение комплексного статистического исследования эффективности работы коммерческого банка на основе анализа процесса управления банковским портфелем.
Поставленная цель определила постановку и решение следующих задач:
- Разработка подходов к комплексному экономико-статистическому анализу деятельности коммерческого банка;
- Построение обобщенного критерия эффективности работы коммерческого банка;
Разработка оптимальной, с точки зрения соотношения «доходность - риск - ликвидность», стратегии поведения банка на финансовом рынке;
Систематизация и обобщение методов снижения риска банковского портфеля;
- Определение степени влияния снижения риска банковского портфеля на результирующие показатели работы банка;
Создание алгоритмических и программных средств статистической обработки информации, поступающей с финансовых рынков.
Объект и предмет исследования. Объектом исследования является коммерческий банк. Предмет исследования - основные показатели и характеристики операций, совершаемых банком на финансовом рынке.
Методика исследования. Теоретической и методологической основой исследования послужили работы отечественных и зарубежных ученых в области экономической теории, финансового анализа, банковского дела и математической статистики. В качестве исследовательского инструментария использовались методы многомерного статистического анализа и эконометрики. Для обработки информации применялись статистические пакеты и СУБД.
В диссертации сформулированы и выносятся на защиту следующие положения, составляющие научную новизну работы:
- методика построения комплексной оценки эффективности работы коммерческого банка по результатам управления банковским портфелем;
- обобщение, анализ и систематизация основные концепции снижения риска банковского портфеля ;
- методологические и теоретические подходы к формированию банковского портфеля;
- усовершенствование методики комплексного использования диверсификации, хеджирования и иммунизации портфеля ценных бумаг;
- результаты апробации предложенных статистических моделей в задачах управления коммерческим банком;
Практическая значимость результатов исследования состоит в использовании в деятельности коммерческого банка разработанной методики построения оценки эффективности управления банковским портфелем. Описанные и проверенные в ходе эксперимента технологии хеджирования, диверсификации и иммунизации применяются при разработке и планировании операций, совершаемых банком.
Реализация и апробация работы. Экспериментальная проверка разработанных методик проводилась на основе реальных массивов данных, полученных из статистических отчетов по финансовым рынкам, биржевой информации и данные бухгалтерской отчетности АКБ «Алеф-Банк»(г. Москва).
Публикации по теме . По теме исследования было опубликовано 5 статей общим объемом 1 у.л.
Структура работы. Работа состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы.
Похожие диссертационные работы по специальности «Статистика», 08.00.11 шифр ВАК
Совершенствование методов и инструментов управления активами коммерческого банка2007 год, кандидат экономических наук Рыбин, Сергей Владимирович
Экономический анализ рисков ликвидности коммерческого банка2012 год, кандидат экономических наук Янковская, Светлана Константиновна
Механизм обеспечения финансовой безопасности банковской деятельности1999 год, кандидат экономических наук Артеменко, Дмитрий Анатольевич
Методы анализа и оптимизации деятельности регионального коммерческого банка2005 год, доктор экономических наук Дедегкаев, Виктор Хасанбиевич
Информационно-аналитическое обеспечение управления ликвидностью коммерческого банка2002 год, кандидат экономических наук Клюев, Игорь Викторович
Заключение диссертации по теме «Статистика», Жарковский, Максим Олегович
Результаты исследования, предпринятого с целью выработки оптимального критерия эффективности работы коммерческого банка, показали что, такой критерий будет полным и качественно содержательным только тогда, когда анализу подвергается процесс управления банковским портфелем.
В ходе диссертационного исследования были поставлены и решены следующие задачи:
Разработаны подходы к комплексному экономико-статистическому анализу деятельности коммерческого банка;
Построен обобщенный критерий эффективности работы коммерческого банка;
- Разработана оптимальная, с точки зрения соотношения «доходность - риск - ликвидность», стратегии поведения банка на финансовом рынке;
Систематизированы и обобщены методы снижения риска банковского портфеля;
Определена степени влияния снижения риска банковского портфеля на результирующие показатели работы банка;
Разработаны алгоритмические и программные средства статистической обработки информации, поступающей с финансовых рынков.
В ходе проведенного эксперимента было доказано, что статистически обоснованное использование методов управления портфелем ценных бумаг, позволяет достичь следующих важных результатов:
Снизить риск вложений, при сохранении и даже увеличении доходности портфеля;
- Увеличить долю активов, приносящих доход, сохранив при этом требуемую ликвидность баланса.
Проведенный эксперимент также показал, что:
- Оптимальный критерий эффективности управления банковским портфелем должен опираться на величину ценности банка, рассматриваемого как коммерческое предприятие.
- Деятельность банка может быть смоделирована с помощью построения управляющей модели, формальные рекомендации которой являются основой для выработки конкретной тактики поведения на финансовых рынках.
В работе наряду с традиционными характеристиками банковской деятельности (прибыльности, ликвидности и платежеспособности) были рассмотрены такие понятия, как длительность и гэп. Их использование на практике значительно расширяет возможности анализа и выбора наиболее эффективных стратегий.
Были подробно проанализированы основные методы снижения риска: диверсификация, хеджирование и иммунизация. Все они составляют эффективный арсенал средств управления банковским портфелем. В работе удалось продемонстрировать, что применение этих методов на практике увеличивает устойчивость банка перед процентным риском. Реализация этих методов базируется на сложном математическом аппарате и требует серьезного программного обеспечения.
Предложенная в работе методика анализа эффективности управления может быть использована в работе любого коммерческого банка.
Заключение
Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Жарковский, Максим Олегович, 1998 год
1. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичной обработки данных. М., Финансы и статистика, 1983. - 471 с.
2. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Исследование зависимостей. М., Финансы и статистика, 1985. - 487 с.
3. Айвазян С.А., Бухштабер В.М„ Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. М., Финансы и статистика, 1989. - 607 с.
4. Акулич И.Л. Математическое программирование в примерах и задачах . М., Высшая школа, 1986. - 319 с.
5. Ахаян Р. и др. Эффективная работа с СУБД. СПб.,Питер, 1997. - 704 с.
6. Балабушкин А.Н. Опционы и фьючерсы. М.,1996., АО «Вега» - 176 с.
7. Банковское дело / Под ред. О.И.Лаврушина. М.,ББНКЦ, 1992.-428 с.
8. Барр Р. Политическая экономия. М., Международные отношения, 1995 - 1350 с.
9. Биржевой портфель / Отв. ред. Ю.Б. Рубин, В.И. Солдаткин. М., Соминтек, 1993. - 690 с.
10. Беляевский И.К., Короткое А.В. Биржевые индексы и оценки конъюнктуры. В сборнике научных трудов МЭСИ: Проблемы статистики рыночных отношений. - М., 1992. - с. 34 -50
11. Буренин А.Н. Рынки производных финансовых инструментов. М., 1996., Инфра - М - 368 с.
12. Вентцель Е.С., Овчаров ДА. Прикладные задачи теории вероятностей. М., Радио и связь, 1983. - 416 с.
13. Давыдов Э.Г. Исследование операций . М., Высшая школа, 1990. - 383 с.
14. Дженкинс Г., Ватте Д. Спектральный анализ и его приложения . М., Мир, 1971. - 313 с.
15. Долан Э.Дж. и др. Деньги, банковское дело и денежно-кредитная политика. М., Профико, 1993, 445 с.
16. Дубров A.M., Королев В.Б. Системы одновременных уравнений. В сборнике научных трудов МЭСИ.
17. Задорожный С.И., Турундаевский В.Б. Марковские случайные процессы в экономике. М., МЭСИ, 1996. - 70 с.
18. Иванова В.М, Основы эконометрики. М., МЭСИ, 1995.145 с.
19. Кейнс Дж.М, Общая теория занятости, процента и денег. -В кн.: Антология экономической классики. М., Эономика, 1993, с. 137-241
20. Коваленко И.Н., Филлипова А.А. Теория вероятностей математическая статистика. М., Высшая школа, 1973. - 368 с.
21. Колемаев В.А. и др. Теория вероятностей и математическая статистика. М., Высшая школа, 1991. - 400 с.
22. Костылев А.А. и др. Статистическая обработка результатов экспериментов на микро-ЭВМ и программируемых калькуляторах. -Л., Энергоатомиздат, 1991. 304 с. 5.
23. Кочович Е. Финансовая математика . М., Финансы и статистика, 1994 - 271 с.
24. Лопатников Л.И. Популярный экономико-математический словарь. М., Знание, 1990., - 256 с.
25. Малер Г. Производные финансовые инструменты: прибыли и убытки. М., Инфра - М - 160 с.
26. Маршалл А. Принципы экономической науки. М., Прогресс, 1993.- 1070 с.
27. Мину М. Математическое программирование. М., Наука, 1990.-488 с.
28. О'Брайен Дж., Шривастава С. Финансовый анализ и торговля ценными бумагами. М., Дело ЛТД, 1995 - 208 с.
29. Овчинников О.Г. Игры на рынке валютных фьючерсов. -М., 1995, Инфра М - 64 с.
30. Первозванский А.А., Первозванская Т.Н. Финансовый рынок: Расчет и риск М., 1994., Инфра - М - 192 с
31. Попов А.А. Программирование в среде СУБД FoxPro 2.0. М., Радио и связь, 1995. - 352 с.
32. Правила торгов в Секции срочного рынка ММВБ.
33. Правила торгов фьючерсными и опционными контрактами на МЦФБ.
34. Принципы функционирования срочного рынка / Обзор ММВБ, 1997.
35. Пугачев B.C. Введение в теорию вероятностей. М., Наука, 1968. - 368 с.
36. Рид Э. Коммерческие банки. М., СП «Космополис»,1991.- 479 с.
37. Русин И.Н., Тараканов Г.Г. Сверхкраткосрочные прогнозы погоды. СПб, РГГМИ, 1996. - 308 с.
38. Рэдхэд К., Хьюс С. Управление финансовыми рисками. -М., 1994., Инфра М - 288 с.
39. Самуэльсон П. Экономика .-М., Машиностроение, 1993. -715 с.
40. Сигнор Р. и др. Использование ODBC для доступа к базам данных. М., Бином, 1995. - 384 с.
41. Синки Дж.Ф. Управление финансами в коммерческих банках. M.,Catallaxy , 1994 . - 937 с.
42. Соколов Н.А. Применение теории неопределенности в экономике. М., МЭСИ, 1996. - 136 с.
43. Социально экономическое положение России. Январь -апрель 1997 года. - Государственный комитет по статистике РФ.
44. Статистическое обозрение N 1, 1997. Государственный комитет по статистике РФ.
45. Статистический словарь / Гл. ред. М,А. Королев. -М.,Финансы и статистика, 1989.
46. Таки К., Де Ковни Ш. Стратегии хеджированию. М.,1995, Инфра - М, 208 с.
47. Теслюк И.Е. Статистика финансов . Минск: 1994, Высшая школа, 224 с.
48. Трошин Л.И. О разложении индекса вариации результативного признака по компонентам факторов регрессионной модели. В сборнике научных трудов МЭСИ.
49. Уемов А.И. Системный подход и общая теория систем. -М., Мысль, 1978. 272 с.
50. Френкель А.А., Адамова Е.В. Корреляционный и регрессионный анализ в экономических приложениях. М., МЭСИ, 1987.-96 с.
51. Хикс Дж.Р. Стоимость и капитал . М., Прогресс, 1993. -490 с.
52. Четвериков В.Н. и др. Базы и банки данных. М., Высшая школа, 1987. - 248 с.
53. Шеремет А.Д., Сайфуллин Р.С. Методика финансового анализа. М., 1995, Инфра - М -176 с.
54. Ширинская Е.Б. Операции коммерчсеких банков и зарубежный опыт. М., Финансы и статистика, 1993. - 138 с.
55. Юдин Э.Г. Системный подход и принцип деятельности. -М., Наука, 1978.-388 с.
56. Anti, Boris, ed. 19861. Swap Finance, Vols. I and 2. London: Euromoney Publications.
57. Baker, James V., Jr. 1982. «Statistical Relationships are the Key to Banks1 Use of Interest-Rate Futures». ABA Banking Journal (May), pp. 88—92.
58. Bierwag, G.O. 1978. «Measures of Duration». Economic Inquiry (October),pp. 497—507.
59. Fabozzi, Frank J. 1986., «Hedging with Financial Futures». In Frank J. Fabozzi and Frank G. Zarb, eds., Handbook of Financial Markets. Homewood Hills, IL: Dow Jones-Irwin, pp. 665—701.
60. French, Kenneth R. 19831. «А Comparison of Forward and Futures Prices». Journal of Financial Economics (November), pp. 311— 342.
61. Goodman, Laurie S, 119861. «Hedging with Debt Options». In Frank J. Fabozzi and Frank G.Zarb, eds., Handbook of Financial Markets. Homewood Hills, IL: Dow Jones-Irwin, pp. 572—585.
62. Heagy, Thomas C. 19891. «Hedging on the Rise». Bank Administration (October), pp. 24-28
63. Hilliard, Jimmy E. 1987. «Duration as the Effective Time to Repricing». Working Paper, University of Georgia (April).
64. Hopewell, M.H., and G.G.Kaufman. 19731. «Bond-Price Volatility and Term to Maturity: A Generalized Respecification». American Economic Review (September), pp. 479—753.
65. Kane, Edward J. 1970. «The Term Structure of Interest Rates: An Attempt to Reconcile Teaching with Practice». Journal of Finance (May), pp. 361—374.
66. Kane, Edward J., and Burton G. Malkiel. 1967. «The Term Structure of Interest Rates An Analysis of a Survey of Interest-Rate Expectations. Review of Economics and Statistics (August), pp. 343— 355.
67. Kane, Edward J., and Burton G. Malkiel. 1970.«Expectations versus Habitats: Some Survey Evidence». Boston: Boston College, Working Paper Number 1.
68. Kessel, Reuben A. 1965. The Cyclical Behavior of the Term Structure of Interest Rates. Occasional Paper 91, National Bureau of Economic Research.
69. King, Stephen R., and Eli M. Remolona. 1987. «The Pricing and Hedging of Market Index Deposits», Quarterly Review, Federal Reserve Bank of New York (Fall), pp. 9-20.
70. Lutz, F.A. 1940. «The Structure of Interest Rates. Quaterly Journal of Economics (November), pp. 36—63.
71. Maisel, Sherman J. 1973. Managing the Dollar. New York: W. W. Norton.
72. Malkiel, Burton G. 1966. The Term Structure of Interest Rates: Expectations and Behavior Patterns. Princeton, NJ:Princeton University Press.
73. Meiselman, David. 1962. The Term Structure of Interest Rates. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
74. Microsoft Excel. Visual Basic User's Guide. Microsoft Coporation, 1994
75. Modigliani, Franco, and Richard Sutch. 1966. Innovations in Interest-Rate Policy. American Economic Review: Papers and Proceedings (May), pp. 178-197.
76. Modigliani, Franco, and Richard Sutch1967. «DebtManagement and the Term Structure of Interest Rates: An Empirical Analysis». Journal of Political Economy (August), pp. 569— 589.
77. Smith, Clifford W., Jr., and Charles W. Smithson. 1990. The Handbook of Financial Engineering: New Financial Product Innovations, Applications, and Analyses. New York: Haper Business.
78. Toevs, Alden, and William Haney. 1984. Guide to Asset-Liability Models. New York: Morgan Stanley.
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.