Модели и методы оценки коммерческих банков в условиях неопределенности
|
Введение 6
Глава 1. Анализ современных зарубежных методов
оценки коммерческих банков 17
§1.1. Единая федеральная система оценки коммерческих
банков США 17
§1.2. Методы оценки коммерческих банков, используемые
рейтинговыми агентствами 31
§1.3. Статистические методы оценки надежности коммерческого
банка, основанные на концепции рискового капитала 40
Глава 2. Анализ существующих методов оценки российских
коммерческих банков 50
§2.1. Методы построения сводного показателя, используемые при
оценке российских коммерческих банков 50
§2.2. Проблема корректности построения сводных оценок
коммерческих банков 59
§2.3. Методы, используемые при оценке санкт-петербургских
банков 65
Глава 3. Математические модели и методы построения отдельных
и сводных оценок качества сложных объектов 76
§3.1. Модели измерения исходных характеристик сложных объектов по
различным квалиметрическим шкалам 76
§3.2. Методы построения нормированных многокритериальных
оценок качества сложных объектов 82
§3.3. Методы синтеза сводных показателей качества сложных
финансово-экономических объектов 89
Глава 4. Модели неопределенности задания сводных показателей 96
§4.1. Стохастическая модель неопределенности задания сводного показателя 96
§4.2. Дискретная модель задания неопределенности весовых коэффициентов 102
§4.3. Модели учета нечисловой, неточной и неполной информации
о весовых коэффициентах 108
Глава 5. Методы оценки исходных характеристик коммерческого банка на основе анализа его финансовых потоков 119
§5.1. Общая модель оценки исходных характеристик банка
по параметрам его финансовых потоков 119
§5.2. Метод оценки «прогнозных» характеристик деятельности банка
на основе стохастической динамики его депозитов 128
§5.3. Метод оценки исходных характеристик деятельности банка
на основе прогноза объемов его ресурсов 149
Глава 6. Методы оценки исходных характеристик деятельности банка на основе анализа его затрат 158
§6.1. Методы сопоставления производственных затрат и результатов деятельности фирмы 158
§6.2. Современные методы анализа затрат финансовой фирмы на производство различных финансовых услуг 171
§6.3. Метод учета неопределенности связи затрат и результатов
деятельности коммерческого банка 176
Глава 7. Методы оценки коммерческого банка, основанные
на нормативах Центрального банка РФ 186
§7.1. Методы оценки показателя достаточности собственного капитала коммерческого банка 186
§7.2. Методы оценки различных исходных характеристик ликвидности коммерческого банка 192
§7.3. Анализ исходных нормативных характеристик рискованности операций коммерческого банка 202
Глава 8. Исследование статистической структуры системы нормативных
характеристик санкт-петербургских коммерческих банков 212
§8.1. Формирование массива данных о значениях нормативных характеристик санкт-петербургских банков 212
§8.2. Предварительный статистический анализ характеристик санкт-петербургских коммерческих банков 220
§8.3. Многофакторный анализ статистической структуры системы характеристик санкт-петербургских банков 227
Глава 9. Построение многокритериальных и сводных оценок коммерческих банков Санкт-Петербурга 236
§9.1. Формирование отдельных показателей коммерческих банков
на основе нормативов Центрального банка РФ 236
§9.2. Синтез сводных оценок санкт-петербургских коммерческих
банков в условиях неопределенности 246
§9.3. Влияние дополнительной информации на анализ и синтез
сводных показателей банков Санкт-Петербурга 255
Заключение 269
Список литературы 271
Приложение 1.
Таблицы и рисунки к §8.2 1
Приложение 2.
Таблицы и рисунки к§8.3 11
Приложение 3.
Таблицы и рисунок к §9.1 19
Приложение 4.
Таблицы и рисунки к §9.2 27
Приложение 5.
Рисунки к §9.3 36
Глава 1. Анализ современных зарубежных методов
оценки коммерческих банков 17
§1.1. Единая федеральная система оценки коммерческих
банков США 17
§1.2. Методы оценки коммерческих банков, используемые
рейтинговыми агентствами 31
§1.3. Статистические методы оценки надежности коммерческого
банка, основанные на концепции рискового капитала 40
Глава 2. Анализ существующих методов оценки российских
коммерческих банков 50
§2.1. Методы построения сводного показателя, используемые при
оценке российских коммерческих банков 50
§2.2. Проблема корректности построения сводных оценок
коммерческих банков 59
§2.3. Методы, используемые при оценке санкт-петербургских
банков 65
Глава 3. Математические модели и методы построения отдельных
и сводных оценок качества сложных объектов 76
§3.1. Модели измерения исходных характеристик сложных объектов по
различным квалиметрическим шкалам 76
§3.2. Методы построения нормированных многокритериальных
оценок качества сложных объектов 82
§3.3. Методы синтеза сводных показателей качества сложных
финансово-экономических объектов 89
Глава 4. Модели неопределенности задания сводных показателей 96
§4.1. Стохастическая модель неопределенности задания сводного показателя 96
§4.2. Дискретная модель задания неопределенности весовых коэффициентов 102
§4.3. Модели учета нечисловой, неточной и неполной информации
о весовых коэффициентах 108
Глава 5. Методы оценки исходных характеристик коммерческого банка на основе анализа его финансовых потоков 119
§5.1. Общая модель оценки исходных характеристик банка
по параметрам его финансовых потоков 119
§5.2. Метод оценки «прогнозных» характеристик деятельности банка
на основе стохастической динамики его депозитов 128
§5.3. Метод оценки исходных характеристик деятельности банка
на основе прогноза объемов его ресурсов 149
Глава 6. Методы оценки исходных характеристик деятельности банка на основе анализа его затрат 158
§6.1. Методы сопоставления производственных затрат и результатов деятельности фирмы 158
§6.2. Современные методы анализа затрат финансовой фирмы на производство различных финансовых услуг 171
§6.3. Метод учета неопределенности связи затрат и результатов
деятельности коммерческого банка 176
Глава 7. Методы оценки коммерческого банка, основанные
на нормативах Центрального банка РФ 186
§7.1. Методы оценки показателя достаточности собственного капитала коммерческого банка 186
§7.2. Методы оценки различных исходных характеристик ликвидности коммерческого банка 192
§7.3. Анализ исходных нормативных характеристик рискованности операций коммерческого банка 202
Глава 8. Исследование статистической структуры системы нормативных
характеристик санкт-петербургских коммерческих банков 212
§8.1. Формирование массива данных о значениях нормативных характеристик санкт-петербургских банков 212
§8.2. Предварительный статистический анализ характеристик санкт-петербургских коммерческих банков 220
§8.3. Многофакторный анализ статистической структуры системы характеристик санкт-петербургских банков 227
Глава 9. Построение многокритериальных и сводных оценок коммерческих банков Санкт-Петербурга 236
§9.1. Формирование отдельных показателей коммерческих банков
на основе нормативов Центрального банка РФ 236
§9.2. Синтез сводных оценок санкт-петербургских коммерческих
банков в условиях неопределенности 246
§9.3. Влияние дополнительной информации на анализ и синтез
сводных показателей банков Санкт-Петербурга 255
Заключение 269
Список литературы 271
Приложение 1.
Таблицы и рисунки к §8.2 1
Приложение 2.
Таблицы и рисунки к§8.3 11
Приложение 3.
Таблицы и рисунок к §9.1 19
Приложение 4.
Таблицы и рисунки к §9.2 27
Приложение 5.
Рисунки к §9.3 36
Наблюдавшаяся последнее десятилетие нестабильность мировых финансово-кредитных отношений, не говоря уже о специфических проблемах неустойчивой динамики российской финансовой системы, делают весьма актуальной задачу разработки экономико¬математических моделей и методов оценки коммерческих банков в условиях неопределенности. Свидетельством актуальности этой задачи является широкое и интенсивное обсуждения различных методов оценки коммерческих банков, ведущееся на протяжении последнего десятилетия как среди отечественных ученых и практиков, так и среди зарубежных специалистов финансового рынка (из многих сотен публикаций на эту тему укажем, например, следующие работы [ 19,29,32-34,49,50,52-70,77,82,88,93,94,98,99,104-106,112,113,118, 130,134,137,143,150,155,166,171,172,174,180,182,188-190,200,203,210,212А, 231-233,237,244,246,259-264,268,269,271,278,280-282,284,287,289,291,303-306]).
Прежде чем перейти к изложению результатов диссертационной работы, сделаем несколько предварительных замечаний относительно терминов, использованных в названии диссертации. Как следует из этого названия, объектами оценки служат коммерческие банки (КБ). При этом предметом оценки является качество деятельности КБ. Под качеством же мы здесь будем понимать некоторую существенную характеристику банка,рассматриваемого в целом. Примерами таких качеств, прежде всего с позиции экономистов, могут служить надежность, эффективность, предпочтительность для инвестирования и т.п. Заметим, что такое общее понимание термина «качество» включает в себя и предусмотренную известным международным терминологическим стандартом ISO 8402-94 трактовку качества как характеристики, определяющей пригодность оцениваемого объекта для выполнения своих функций.
Разумеется, каждый раз необходимо фиксировать субъект экономической деятельности, с точки зрения которого производится оценка выбранного качества. Интересы владельцев КБ, его менеджмента, корпоративных клиентов, частных лиц - вкладчиков, надзирающих органов разные, отсюда и разные приоритеты в оценках КБ. Поэтому, далее полагаем, что зафиксировано как само оцениваемое качество (надежность, эффективность, устойчивость, предпочтительность для инвестирования и т.п.), так и точка зрения, с которой это качество оценивается.
Под оценкой качества объекта (коммерческого банка, в нашем случае) мы подразумеваем, следуя современной теории измерения, сопоставление (и результат такого вк сопоставления) оцениваемому объекту некоторого пункта квалиметрической шкалы (шкалы измерения качества), указывающего градацию интенсивности проявления изучаемого качества у оцениваемого объекта. Уже упомянутый международный терминологический стандарт ISO 8402-94 рекомендует говорить не «оценка качества данного объекта», а «оценка уровня некоторого фиксированного качества, который соответствует данному объекту». Далее мы будем употреблять как эту «правильную» (но слишком длинную) формулировку, так и сокращенные формулировки типа «оценка качества объекта» и «оценка объекта», где объектом оценки будет служить соответствующий коммерческий банк.
Поскольку зачастую целью оценки коммерческого банка является определение его рейтинга, т.е. определение его места среди других банков, упорядоченных (ранжированных) по степени убывания или возрастания интенсивности проявления изучаемого качества (надежности, устойчивости, эффективности и т.п.), постольку далее мы будем употреблять термины «рейтингование» и «ранжирование» («ранжировка») как практически эквивалентные термину «оценка». Впрочем, можно использовать и более узкое понимание этих двух терминов, соотнося их со случаем, когда уровень качества банка оценивается в баллах, т.е. измеряется по так называемой ординальной шкале (шкале порядка), пункты которой отражают только порядок следования градаций измеряемого качества, но не являются числами и не могут быть объектом арифметических операций. Например, хотя при оценке надежности коммерческих банков по методике CAMEL(S) банкам и присваиваются баллы, помеченные числами от «1» (лучшая оценка) до «5» (худшая оценка), но мы не можем сказать, например, что банк имеющий оценку «2», в два раза надежнее банка, имеющего оценку «4». Точно так же нельзя сказать, что ветер, сила которого оценивается по шкале Бофорта баллом «12» в три раза «сильнее» ветра, соответствующего баллу «4» этой шкалы.
В понимании смысла термина «неопределенность» современная экономическая теория в основном следует известному американскому экономисту Ф. Найту, который в своей фундаментальной монографии «Риск, неопределенность и доход» (1921 г.) выделил два основных вида неопределенности. Первый вид неопределенности имеет место тогда, когда соответствующий математический объект определяется, так сказать, с точностью до множества допустимых объектов этого же вида. Второй вид неопределенности получается, когда мы дополнительно к предыдущему знаем (или задаем) распределение вероятности на множестве возможных значений исследуемого математического объекта. При изложении диссертационной работы мы постарались сделать так, чтобы из контекста читателю было ясно, о каком виде неопределенности идет речь.
Наконец, необходимо сказать несколько слов о трактовке таких ставших довольно неопределенными от частого употребления терминов, какими являются слова «модели» и «методы», употребленные в названии нашей диссертационной работы. С одной стороны, всякий метод, понимаемый как способ теоретической и/или практической «обработки» соответствующего материала, предполагает существование множества определенных моделей действительности, «обрабатываемой» этим методом. С другой стороны, каждая модель, понимаемая как схематическое описание (разной степени формализации) некоторого фрагмента действительности, порождает целый спектр соответствующих ей методов. С этой точки зрения, одна математическая модель (например, модель построения сводного показателя в виде обобщенного среднего) порождает бесконечный спектр экономико-математических методов оценки сводных показателей надежности, эффективности, устойчивости и других качеств коммерческих банков.
Иногда полезно различать уровень общности употребления терминов «метод», «методика», «методология». Обычно предполагается, что «методология» имеет высший уровень общности и включает в себя систему методов. Например, можно говорить о методологии теории измерения, включающей в себя систему более частных методов измерения качества сложных технических изделий (см., например, [3-5,24]). В отличие от так понимаемой «методологии», «метод» обычно имеет более частное определение, представляя собой конкретную схему действий, направленных на достижение определенных целей. Например, можно говорить о различных методах оценки надежности коммерческих банков, о системе методов измерения температуры и т.п. «Методика» же обычно носит максимально конкретный характер, представляя собой, зачастую, просто инструкцию, регламентирующую соответствующие действия. Так, можно говорить о методике оценки объема активов банка, взвешенных по их рисковости, или о методике Центрального банка РФ определения нормативов банковской деятельности. Впрочем, реальные границы терминов «методология», «метод», «методика» довольно расплывчаты и они вполне могут употребляться на практике как синонимы.
В настоящее время существует большое разнообразие методов оценки коммерческих банков. Здесь прежде всего следует упомянуть действующую в США с 1997 г. "Единую систему рейтингования финансовых учреждений", широко известную под названием «CAMELS». Помимо методов оценки коммерческого банка, применяемых официальными правительственными организациями, имеется множество различных подходов к оцениванию функционирования финансовой фирмы, используемых частными рейтинговыми агентствами. Например, рейтинговая фирма “Bauer Financial Reports” (Florida) оценивает коммерческие банки, сберегательные ассоциации и кредитные союзы. Другая частная рейтинговая фирма “IDC Financial Publishing” (Wisconsin) оценивает финансовое состояние всех банков, сберегательных учреждений и кредитных союзов, отчитывающихся перед федеральным правительством США. Еще одним типичным примером частного рейтингового агентства служит фирма “Sheshunoff Information Services Inc.” (Texas), которая оценивает банки и сберегательные ассоциации на основе анализа достаточности капитала, качества активов, величины дохода и степени ликвидности.
Методы, которые частные рейтинговые агентства используют для оценки деятельности финансовых институтов, весьма разнообразны. Например, известная рейтинговая фирма “LACE Financial Corp.” (Maryland), обеспечивающая крупнейшие корпорации США рейтингами более 25000 финансовых фирм мира, использует методику, весьма близкую не только по смыслу, но и по ряду формальных моментов к методике CAMELS, принятой федеральными агентствами США, надзирающими за финансовыми институтами. В основу же метода “BankWatch Issuer Rating”, используемого международным рейтинговым агентством “Thomson BankWatch Inc.” положен учет всей совокупности количественных и качественных характеристик финансовой компании, которые могут повлиять на возможность своевременного выполнения в течение определенного промежутка времени всех обязательств фирмы.
В последнее время оценивание финансовых фирм (и коммерческих банков - в частности) стали проводить крупные мировые агентства, ранее занимавшиеся, в основном, оцениванием надежности и доходности ценных бумаг. Среди таких агентств, ориентированных на потенциальных инвесторов, прежде всего следует назвать знаменитое рейтинговое агентство “Moody’s Investors Service”, основанное в 1900 году и доказавшее за сто лет своего существования эффективность и надежность используемых методов оценки. Применительно к коммерческим банкам методика “Moody’s Ratings” модифицируется в " методику “Moody’s Bank Financial Strength Ratings”, которая позволяет оценивать «финансовую силу» банков. Эта «финансовая сила» может трактоваться как оценка достоверности того, что исследуемому банку в течение определенного периода времени не понадобится помощь со стороны его владельцев, кредиторов и официальных надзирающих органов.
Упомянем еще одно мировое рейтинговое агентство, - “Standard &Poors’s Ratings Services”, - которое стало в последнее время оценивать рейтинги коммерческих банков, используя свой многолетний опыт оценивания ценных бумаг и кредитных рисков.
Помимо вышеуказанных, так сказать, экспертных методов нечислового ("балльного”) оценивания деятельности коммерческих банков существуют методы, которые предназначены для числового оценивания тех или иных аспектов надежности банков по имеющимся статистическим данным. Здесь следует упомянуть один из наиболее распространенных в настоящее время методов оценивания надежности финансовых фирм, обнародованный в 1994 г. банком J.P.Morgan под торговой маркой RiskMetrics™и предназначенный для оценки рыночных рисков различной природы, возникающих в ф процессе деятельности финансовой фирмы.
Не стоят в стороне от мирового процесса создания всё новых методов оценки коммерческих банков и российские исследователи. Среди получивших известность отечественных методик рейтингования коммерческих банков одной из первых была методика, опубликованная в 1993 году журналом "Коммерсантъ" и предполагавшая получение окончательной оценки качества «надежность коммерческого банка», под которой понимается способность банка с достаточно большой вероятностью выполнять свои финансовые обязательства перед клиентами и контрагентами, путем простого сложения отдельных оценок этой «надежности». В дальнейшем "Коммерсантъ" перешел к использованию методики В.С. Кромонова, предполагающей "взвешивание" вклада каждого отдельного показателя в сводный показатель надежности коммерческого банка. Методика В.С. Кромонова довольно широко применялась в 1993-1998 гг.
В дальнейшем российскими учеными были предложены различные методики рейтингования коммерческих банков, основанные на хорошо разработанных экономико-математических моделях. Примером стремления к математической обоснованности применяемых формальных моделей оценки банковской деятельности является методика рейтингования банков, созданная в Международном промышленном банке (МПБ) под руководством Р.В. Игудина, методики Информационного центра "Рейтинг" и аналитического отдела "Оргбанка".
Наибольшую известность среди санкт-петербургских исследователей приобрела методика рейтингования финансовых аспектов деятельности фирм различной природы (предприятий, банков, страховых компаний), созданная в 1993 г. под руководством А.С. Барышникова, которая использовалась финансово-аналитической группой "Девиз". Помимо методики А.С. Барышникова, ориентированной, в основном, на оценивание надежности банков, следует отметить методику профессора Г. Белоглазовой оценивания эффективности банка, под которой понимается способность коммерческого банка достигать основного (с точки зрения владельцев банка) результата («эффекта») своей деятельности - приносить прибыль при соблюдении всех требований, предъявляемых надзирающими органами к показателям надежности, банка.
Однако, среди всего этого многообразия современных зарубежных и отечественных методов оценки деятельности коммерческих банков практически невозможно выбрать "единственно правильный" метод, который удовлетворял бы сразу всем требованиям участников финансового рынка. Поэтому возникает крупная научная проблема, состоящая в построении системы методов оценки деятельности коммерческих банков, имеющей корректное экономико-математическое обоснование и способной гибко адаптироваться к конкретным условиям оценки, т.е. учитывать страновую и временную специфику оцениваемых коммерческих банков, интересы потребителей этих оценок, различную важность отдельных критериев для разных субъектов экономической деятельности и т.д.
Здесь необходимо сделать одно терминологическое замечание, поясняющее связь определенной системы экономико-математических методов с некоторым фиксированным математическим методом. Как справедливо указано в работе Г.Б. Клейнера [108], одна и та же математическая модель, будучи по разному идентифицирована и/или интерпретирована по отношению к описываемой этой моделью экономическим объектам и процессам, дает различные экономико-математические модели (см. [108, с.9]). Аналогично, один и тот же математический метод порождает целое множество различных экономико-математических методов, образующих единую систему экономических интерпретаций соответствующей "системообразующей" математической схемы.
В нашем случае такой системообразующей схемой служит известный метод рандомизированных сводных показателей (см. гл.4), выступающий в виде "оболочки", наполняемой различным экономическим содержанием в зависимости от того, какие выбираются исходные характеристики деятельности коммерческого банка, каким образом эти характеристики нормируются, какая информация о сравнительной важности отдельных показателей используется и т.д. В результате мы имеем не некий "абсолютно истинный" всеобщий метод оценки коммерческих банков, но целую динамически растущую систему таких методов, гибко адаптирующуюся как к особенностям оцениваемых объектов, так и к требованиям заказчиков таких оценок. Иными словами, указанная система экономико¬математических методов оценки удовлетворяет сформулированному нобелевским лауреатом Г. Марковицем требованию к методам экономики быть не столько универсальными (general), сколько гибкими (flexible) инструментами экономического анализа (см. [275А, Р-6]).
Основная цель настоящей диссертационной работы и состоит в построении одного из возможных вариантов такой гибкой унифицированной системы экономико-математических методов оценки деятельности коммерческих банков. Для достижения указанной цели нами была выбрана следующая структура диссертационного исследования.
Во Введении проводится обоснование актуальности диссертационной работы и ставится основная цель, состоящая в построении системы экономико-математических моделей и методов оценки коммерческих банков в условиях неопределенности. Уточняются те аспекты широко распространенных общих понятий («модель», «метод», «оценка», «качество», «надежность», «эффективность», «неопределенность» и т.д.), которые будут использоваться в диссертации. Делается краткий обзор основных существующих зарубежных и отечественных методов оценки коммерческих банков. Обосновывается выбранная структура диссертационной работы.
В первой главе проводится анализ методов оценки коммерческого банка, получивших широкое распространение за рубежом и используемых как правительственными, так и частными структурами, осуществляющими мониторинг банковской деятельности. В §1.1 проведено подробное исследование наиболее известной системы CAMEL(S), уже более двадцати лет используемой Федеральным советом по контролю за финансовыми учреждениями США для оценки американских коммерческих банков. Проводится сравнительный анализ системы CAMEL(S) с методами оценки качества функционирования банка, используемыми известными рейтинговыми агентствами (например, Standard and Poor, Bank Watch, Moody’s и др.) (см. §1.2). Анализируется статистическая схема метода измерения величины рискового капитала (метод Value at Risk); предлагается использовать оценки рисковых капиталов, полученные для разных видов банковских активов, в качестве исходных характеристик коммерческого банка (см. §1.3).
Проведенный в первой главе критический анализ основных методов оценки деятельности коммерческого банка, используемых как федеральными структурами США, так и частными рейтинговыми агентствами, позволяет сформулировать следующий вывод: во всех исследованных методах оценки банков выявлена универсальная двухэтапная схема построения оценок - на первом этапе оцениваются различные аспекты (достаточность к капитала, структура активов, эффективность управления и т.д.) исследуемого качества (надежности, устойчивости и т.п.) банка, а на втором этапе полученные отдельные показатели qx,...,qmкачества банка агрегируются в единый числовой сводный показатель Q,используемый далее для общей оценки банков.
Во второй главе проводится подробный анализ наиболее популярных отечественных методов оценки российских коммерческих банков. Прежде всего, рассматриваются ранние (относящиеся к началу 1990-х годов) эмпирически сформировавшиеся методы, авторы которых не обращали особого внимания на формальный анализ экономико-математических моделей, лежащих, фактически, в основе их методов (см. §2.1). В §2.2 критически исследованы экономико-математические предпосылки процедур оценки коммерческого банка, авторы которых в явном виде формулируют требования (аксиомы), обеспечивающие, по их мнению, логическую корректность разработанных ими методов. Если описанные в первых двух параграфах этой главы методы рейтингования коммерческих банков имеют, так сказать, «общероссийский» характер, то методы, рассмотрению которых посвящен последний параграф главы (§2.3), имеют более локализованную, региональную направленность.
Выявленная во второй главе четырехшаговая процедура оценки коммерческих банков дает возможность представлять все основные отечественные и зарубежные методы оценки банка как финансово-экономические интерпретации различных модификаций математической схемы построения сводного показателя качества сложного многопараметрического объекта, хорошо разработанной и обоснованной в трудах известной научной школы профессора Г.Г. Азгальдова. Такое понимание методов оценки коммерческих банков позволяет выработать конструктивную программу дальнейшего исследования существующих и разработки новых процедур оценки банков: надо, во-первых, подобрать исходные характеристики работы банка; во-вторых, построить отдельные показатели как функции отобранных исходных характеристик; в третьих, выбрать вид агрегирующей функции; и, наконец, в-четвертых, оценить значения весовых коэффициентов, определяющих значимость отдельных показателей.
В третьей главе, согласно выработанному плану дальнейших исследований, сформированному на основе анализа схемы метода сводных показателей в конце предыдущей главы, рассматривается, прежде всего, общая проблема измерения исходных характеристик сложных объектов. Предлагается ряд подходов к ее решению, базирующихся на теории квалиметрических шкал (шкал измерения качества). При этом учитывается степень адекватности применяемых шкал реальным финансово-экономическим процессам (см. §3.1). Затем критически анализируются различные существующие методы построения отдельных показателей как функций от исходных характеристик. Обосновывается предложение использовать для получения отдельных показателей простейшие кусочно¬линейные монотонно невозрастающие (или монотонно неубывающие) нормирующие функции (см. §3.2). Последний параграф главы (§3.3) посвящен исследованию различных агрегирующих функций, синтезирующих отдельные показатели в сводный показатель качества исследуемого сложного объекта. Тем самым решается проблема несравнимости многокритериальных оценок по всей совокупности используемых отдельных показателей. Исследуется важный вопрос адекватности предлагаемых агрегирующих функций эмпирическим отношениям, имеющим место для градаций оцениваемого качества, измеряемого по различным шкалам.
Рассмотренные в третьей главе свойства взвешенных обобщенных средних <9P(Q;W)(частными случаями которых являются степенные взвешенные средние 6^(^;w), взвешенное среднее арифметическое Q+(qyw), взвешенное среднее геометрическое <2x(t?;w) и т.д.) позволяют использовать эти средние в качестве агрегирующих функций, синтезирующих отдельные показатели qx,...,qmв сводные показатели качества коммерческих банков. Кроме того, в этой главе доказана адекватность обобщенного среднего Q
В пятой главе анализируется общая модель оценки исходных характеристик коммерческого банка по параметрам его финансовых потоков и дается математическое описание этой модели, являющейся теоретической основой для ведения практического мониторинга динамики банковских счетов (см. §5.1). Указанная общая модель системы случайных финансовых потоков используется для построения конкретной стохастической модели динамики депозитов «до востребования», учитывающей особенности поведения вкладчиков. В рамках этой модели разрабатывается метод прогнозирования суммарного объема депозитов «до востребования» и приводятся практические примеры такого прогнозирования для структурных подразделений (филиалов) коммерческих банков (см. §5.2). Отдельно рассматривается простая мультипликативная стохастическая модель динамики банковских ресурсов, представляющая собой один из блоков рассмотренной выше модели динамики депозитов «до востребования». Эта стохастическая модель может быть использована для описания динамики, вообще говоря, ресурсов любой природы. В нашей же работе на ее основе разработаны методы мониторинга и прогнозирования объемов депозитов коммерческого банка и на конкретных статистических материалах продемонстрирована работоспособность указанных методов. Обсуждается также возможность использования ожидаемых объемов различных депозитов в качестве исходных характеристик коммерческих банков (см. §5.3).
Таким образом, в пятой главе построена общая модель оценки коммерческого банка на основе ожидаемых (прогнозных) значений объемов случайных финансовых потоков x, (t) в моменты времени tj, j = l,...,k,т.е. на основе математических ожиданий Ру ~ =(*/) ’ z =h—’” ’ J = Ь—Л, t0
В шестой главе, согласно плану исследований, сформированному на основе анализа схемы метода сводных показателей в конце главы 2, рассматриваются различные методы построения исходных характеристик коммерческих банков, основанные на оценке параметров их производственных функций. Для решения этих задач критически исследуется, прежде всего, существующее многообразие определений самого понятия «производственная функция» (§6.1). Затем рассматривается возможность применения понятия «производственная функция» для описания деятельности финансовых фирм (в частности, коммерческих банков), для чего критически анализируется известная модель Д. Хэнкок (см. §6.2). Последний параграф главы (§6.3) посвящен исследованию условий применения аппарата производственных функций в условиях неопределенности. Здесь разрабатывается модель неопределенности задания параметров производственной функции, также опирающаяся на байесовскую идею «рандомизации неопределенности» (см. §4.1), в результате чего мы получаем стохастическую производственную функцию, индуцированную случайными параметрами. Обсуждаются вопросы влияния неопределенности на оценки параметров производственной функции, используемых в качестве исходных характеристик деятельности коммерческого банка.
В шестой главе разработана, в частности, экономико-математическая модель последовательной конкретизации понятия «производственная функция». В этой модели сначала производство описывается как совокупность всех формально возможных пар (вход- выход), затем из этой совокупности выделяется некоторое подмножество технологически осуществимых пар (вход-выход), т.е. задается «производственное отношение». «Производственное отношение» за счет дополнительного предположения об однозначности задания «выхода» определенным «входом» уточняется, в свою очередь, в понятии «производственное отображение». Общее понятие производственного отображения конкретизируется, наконец, в понятии «производственная функция» при предположении возможности числового описания всех входов и выходов производственной системы.
В этой же главе разработана новая модель неопределенности задания производственной функции, основанная на байесовской идее рандомизации параметров функции. Для случая мультипликативной производственной функции подробно исследовано влияние такой рандомизированной неопределенности на оценки параметров, используемых в качестве исходных характеристик коммерческого банка.
В седьмой главе мы приступаем к построению экономико-математической модели оценки российского коммерческого банка на основе нормативов Центрального банка РФ. Выявленная и обоснованная в гл.2 четырехшаговая процедура построения сводной оценки коммерческого банка предопределяет необходимость первых двух шагов: надо, во-первых, зафиксировать оцениваемое качество и, во-вторых, определить набор исходных характеристик банка, позволяющих достаточно полно описать оцениваемое качество. Поскольку Банк России, как орган надзора за деятельностью коммерческих банков, производит мониторинг, прежде всего, способности коммерческих банков отвечать по своим финансовым обязательствам, постольку его нормативы можно рассматривать как направленные на оценку надежности российских коммерческих банков. После фиксации исследуемого качества (надежности) коммерческих банков необходимо исследовать нормативы Центрального банка РФ на предмет их возможности служить основой для построения исходных характеристик, достаточно полно описывающих надежность коммерческого банка. Далее надо будет построить отдельные показатели надежности коммерческого банка как функции отобранных исходных характеристик; потом, выбрать вид агрегирующей функции, дающей сводную оценку надежности, и оценить значения весовых коэффициентов, определяющих значимость отдельных показателей.
Описанную четырехшаговую процедуру построения сводной оценки надежности российских коммерческих банков начнем с анализа экономического содержания банковских нормативов, зафиксированных в различных инструкциях ЦБ РФ и в дополнениях к ним. В §7.1 анализируются нормативные показатели достаточности собственного капитала коммерческого банка и уточняются формальные определения этих нормативов. Затем, в §7.2, проводится критическое рассмотрение различных нормативов, позволяющих с разных сторон оценивать ликвидность коммерческого банка; выявляются недостатки формулировок некоторых нормативов ликвидности. Завершает анализ нормативов Центрального банка РФ рассмотрение нормативных характеристик рискованности операций коммерческого банка, приводящее к уточнению определений ряда таких нормативов (см §7.3).
Проведенный в седьмой главе анализ группы нормативов ликвидности (Н2-Н5, Н14) и сравнение их с теоретическими положениями экономической науки позволили уточнить ряд определений и доказать особый статус норматива Н4 (норматив долгосрочной ликвидности), который оказался не столько нормативом ликвидности, сколько нормативом риска невозврата банку долгосрочной задолженности; определены границы возможного варьирования исходных характеристик, используемых при формулировке нормативов ликвидности (§7.2). на основе критического анализа нормативов риска (Н6-Н13) и их сравнения с пониманием риска в современной экономической науке внесены исправления в определения этих нормативов и определены границы возможного варьирования исходных характеристик, используемых при формулировке нормативов риска банковских операций (§7.3).
Основным результатом гл.7 является формирование и экономическая интерпретация системы исходных характеристик надежности коммерческого банка, отражающих требования, сформулированные в соответствующих инструкциях Центрального банка РФ. Анализ экономического содержания и логических формулировок нормативов Центрального банка РФ показал, что надежность российского коммерческого банка может быть описана с достаточной полнотой следующими семью исходными характеристиками (нормативами): Н1 - достаточность собственного капитала; Н2 - мгновенная ликвидность; НЗ - текущая ликвидность; Н5 - доля ликвидных активов; Н7 - доля в активах крупных кредитных рисков; Н8 - норматив риска на одного вкладчика; Hl 1 - норматив риска по депозитам населения. Иными словами, указанные исходные характеристики (нормативы) были наиболее информативными для определения уровня качества «надежность» российского коммерческого банка, действовавшего в условиях российского финансового риска в рассматриваемый «послекризисный» период 1998-2001 гг.
В восьмой главе продолжается построение системы исходных характеристик качества «надежность» коммерческого банка, для чего производится анализ статистической структуры таких характеристик, построенных на основе нормативов Центрального банка РФ. Этот статистический анализ производится на эмпирическом материале динамики нормативных характеристик ведущих санкт-петербургских коммерческих банков с целью обнаружения взаимосвязей между исходными характеристиками (нормативами) надежности и выявления группы относительно независимых нормативов. Подробное описание исходного статистического материала, представляющего собой данные Ассоциации банков Санкт-Петербурга, дается в первом параграфе (§8.1). В следующем параграфе (§8.2) проводится элементарный статистический анализ значений семи выделенных нормативных характеристик надежности — вычисляются выборочные математические ожидания, стандартные отклонения (основанные на несмещенных оценках дисперсии), выборочные медианы, минимальные и максимальные значения, величины размаха выборок, строятся гистограммы соответствующих распределений. В этом же параграфе предлагается «механико-геометрическая интерпретация» указанных статистических оценок. В последнем параграфе этой главы (§8.3) проводится корреляционный анализ нормативных характеристик санкт-петербургских коммерческих банков и строятся линейные регрессии для каждой пары характеристик и для каждого рассматриваемого момента времени. Завершает главу факторный анализ всего массива данных о значениях нормативных характеристик, проводимый методом главных компонент; дается экономическая интерпретация полученных результатов корреляционного анализа и применения метода главных компонент.
Проведенный в гл.8 корреляционный анализ значений семи выделенных нормативных характеристик деятельнос
Прежде чем перейти к изложению результатов диссертационной работы, сделаем несколько предварительных замечаний относительно терминов, использованных в названии диссертации. Как следует из этого названия, объектами оценки служат коммерческие банки (КБ). При этом предметом оценки является качество деятельности КБ. Под качеством же мы здесь будем понимать некоторую существенную характеристику банка,рассматриваемого в целом. Примерами таких качеств, прежде всего с позиции экономистов, могут служить надежность, эффективность, предпочтительность для инвестирования и т.п. Заметим, что такое общее понимание термина «качество» включает в себя и предусмотренную известным международным терминологическим стандартом ISO 8402-94 трактовку качества как характеристики, определяющей пригодность оцениваемого объекта для выполнения своих функций.
Разумеется, каждый раз необходимо фиксировать субъект экономической деятельности, с точки зрения которого производится оценка выбранного качества. Интересы владельцев КБ, его менеджмента, корпоративных клиентов, частных лиц - вкладчиков, надзирающих органов разные, отсюда и разные приоритеты в оценках КБ. Поэтому, далее полагаем, что зафиксировано как само оцениваемое качество (надежность, эффективность, устойчивость, предпочтительность для инвестирования и т.п.), так и точка зрения, с которой это качество оценивается.
Под оценкой качества объекта (коммерческого банка, в нашем случае) мы подразумеваем, следуя современной теории измерения, сопоставление (и результат такого вк сопоставления) оцениваемому объекту некоторого пункта квалиметрической шкалы (шкалы измерения качества), указывающего градацию интенсивности проявления изучаемого качества у оцениваемого объекта. Уже упомянутый международный терминологический стандарт ISO 8402-94 рекомендует говорить не «оценка качества данного объекта», а «оценка уровня некоторого фиксированного качества, который соответствует данному объекту». Далее мы будем употреблять как эту «правильную» (но слишком длинную) формулировку, так и сокращенные формулировки типа «оценка качества объекта» и «оценка объекта», где объектом оценки будет служить соответствующий коммерческий банк.
Поскольку зачастую целью оценки коммерческого банка является определение его рейтинга, т.е. определение его места среди других банков, упорядоченных (ранжированных) по степени убывания или возрастания интенсивности проявления изучаемого качества (надежности, устойчивости, эффективности и т.п.), постольку далее мы будем употреблять термины «рейтингование» и «ранжирование» («ранжировка») как практически эквивалентные термину «оценка». Впрочем, можно использовать и более узкое понимание этих двух терминов, соотнося их со случаем, когда уровень качества банка оценивается в баллах, т.е. измеряется по так называемой ординальной шкале (шкале порядка), пункты которой отражают только порядок следования градаций измеряемого качества, но не являются числами и не могут быть объектом арифметических операций. Например, хотя при оценке надежности коммерческих банков по методике CAMEL(S) банкам и присваиваются баллы, помеченные числами от «1» (лучшая оценка) до «5» (худшая оценка), но мы не можем сказать, например, что банк имеющий оценку «2», в два раза надежнее банка, имеющего оценку «4». Точно так же нельзя сказать, что ветер, сила которого оценивается по шкале Бофорта баллом «12» в три раза «сильнее» ветра, соответствующего баллу «4» этой шкалы.
В понимании смысла термина «неопределенность» современная экономическая теория в основном следует известному американскому экономисту Ф. Найту, который в своей фундаментальной монографии «Риск, неопределенность и доход» (1921 г.) выделил два основных вида неопределенности. Первый вид неопределенности имеет место тогда, когда соответствующий математический объект определяется, так сказать, с точностью до множества допустимых объектов этого же вида. Второй вид неопределенности получается, когда мы дополнительно к предыдущему знаем (или задаем) распределение вероятности на множестве возможных значений исследуемого математического объекта. При изложении диссертационной работы мы постарались сделать так, чтобы из контекста читателю было ясно, о каком виде неопределенности идет речь.
Наконец, необходимо сказать несколько слов о трактовке таких ставших довольно неопределенными от частого употребления терминов, какими являются слова «модели» и «методы», употребленные в названии нашей диссертационной работы. С одной стороны, всякий метод, понимаемый как способ теоретической и/или практической «обработки» соответствующего материала, предполагает существование множества определенных моделей действительности, «обрабатываемой» этим методом. С другой стороны, каждая модель, понимаемая как схематическое описание (разной степени формализации) некоторого фрагмента действительности, порождает целый спектр соответствующих ей методов. С этой точки зрения, одна математическая модель (например, модель построения сводного показателя в виде обобщенного среднего) порождает бесконечный спектр экономико-математических методов оценки сводных показателей надежности, эффективности, устойчивости и других качеств коммерческих банков.
Иногда полезно различать уровень общности употребления терминов «метод», «методика», «методология». Обычно предполагается, что «методология» имеет высший уровень общности и включает в себя систему методов. Например, можно говорить о методологии теории измерения, включающей в себя систему более частных методов измерения качества сложных технических изделий (см., например, [3-5,24]). В отличие от так понимаемой «методологии», «метод» обычно имеет более частное определение, представляя собой конкретную схему действий, направленных на достижение определенных целей. Например, можно говорить о различных методах оценки надежности коммерческих банков, о системе методов измерения температуры и т.п. «Методика» же обычно носит максимально конкретный характер, представляя собой, зачастую, просто инструкцию, регламентирующую соответствующие действия. Так, можно говорить о методике оценки объема активов банка, взвешенных по их рисковости, или о методике Центрального банка РФ определения нормативов банковской деятельности. Впрочем, реальные границы терминов «методология», «метод», «методика» довольно расплывчаты и они вполне могут употребляться на практике как синонимы.
В настоящее время существует большое разнообразие методов оценки коммерческих банков. Здесь прежде всего следует упомянуть действующую в США с 1997 г. "Единую систему рейтингования финансовых учреждений", широко известную под названием «CAMELS». Помимо методов оценки коммерческого банка, применяемых официальными правительственными организациями, имеется множество различных подходов к оцениванию функционирования финансовой фирмы, используемых частными рейтинговыми агентствами. Например, рейтинговая фирма “Bauer Financial Reports” (Florida) оценивает коммерческие банки, сберегательные ассоциации и кредитные союзы. Другая частная рейтинговая фирма “IDC Financial Publishing” (Wisconsin) оценивает финансовое состояние всех банков, сберегательных учреждений и кредитных союзов, отчитывающихся перед федеральным правительством США. Еще одним типичным примером частного рейтингового агентства служит фирма “Sheshunoff Information Services Inc.” (Texas), которая оценивает банки и сберегательные ассоциации на основе анализа достаточности капитала, качества активов, величины дохода и степени ликвидности.
Методы, которые частные рейтинговые агентства используют для оценки деятельности финансовых институтов, весьма разнообразны. Например, известная рейтинговая фирма “LACE Financial Corp.” (Maryland), обеспечивающая крупнейшие корпорации США рейтингами более 25000 финансовых фирм мира, использует методику, весьма близкую не только по смыслу, но и по ряду формальных моментов к методике CAMELS, принятой федеральными агентствами США, надзирающими за финансовыми институтами. В основу же метода “BankWatch Issuer Rating”, используемого международным рейтинговым агентством “Thomson BankWatch Inc.” положен учет всей совокупности количественных и качественных характеристик финансовой компании, которые могут повлиять на возможность своевременного выполнения в течение определенного промежутка времени всех обязательств фирмы.
В последнее время оценивание финансовых фирм (и коммерческих банков - в частности) стали проводить крупные мировые агентства, ранее занимавшиеся, в основном, оцениванием надежности и доходности ценных бумаг. Среди таких агентств, ориентированных на потенциальных инвесторов, прежде всего следует назвать знаменитое рейтинговое агентство “Moody’s Investors Service”, основанное в 1900 году и доказавшее за сто лет своего существования эффективность и надежность используемых методов оценки. Применительно к коммерческим банкам методика “Moody’s Ratings” модифицируется в " методику “Moody’s Bank Financial Strength Ratings”, которая позволяет оценивать «финансовую силу» банков. Эта «финансовая сила» может трактоваться как оценка достоверности того, что исследуемому банку в течение определенного периода времени не понадобится помощь со стороны его владельцев, кредиторов и официальных надзирающих органов.
Упомянем еще одно мировое рейтинговое агентство, - “Standard &Poors’s Ratings Services”, - которое стало в последнее время оценивать рейтинги коммерческих банков, используя свой многолетний опыт оценивания ценных бумаг и кредитных рисков.
Помимо вышеуказанных, так сказать, экспертных методов нечислового ("балльного”) оценивания деятельности коммерческих банков существуют методы, которые предназначены для числового оценивания тех или иных аспектов надежности банков по имеющимся статистическим данным. Здесь следует упомянуть один из наиболее распространенных в настоящее время методов оценивания надежности финансовых фирм, обнародованный в 1994 г. банком J.P.Morgan под торговой маркой RiskMetrics™и предназначенный для оценки рыночных рисков различной природы, возникающих в ф процессе деятельности финансовой фирмы.
Не стоят в стороне от мирового процесса создания всё новых методов оценки коммерческих банков и российские исследователи. Среди получивших известность отечественных методик рейтингования коммерческих банков одной из первых была методика, опубликованная в 1993 году журналом "Коммерсантъ" и предполагавшая получение окончательной оценки качества «надежность коммерческого банка», под которой понимается способность банка с достаточно большой вероятностью выполнять свои финансовые обязательства перед клиентами и контрагентами, путем простого сложения отдельных оценок этой «надежности». В дальнейшем "Коммерсантъ" перешел к использованию методики В.С. Кромонова, предполагающей "взвешивание" вклада каждого отдельного показателя в сводный показатель надежности коммерческого банка. Методика В.С. Кромонова довольно широко применялась в 1993-1998 гг.
В дальнейшем российскими учеными были предложены различные методики рейтингования коммерческих банков, основанные на хорошо разработанных экономико-математических моделях. Примером стремления к математической обоснованности применяемых формальных моделей оценки банковской деятельности является методика рейтингования банков, созданная в Международном промышленном банке (МПБ) под руководством Р.В. Игудина, методики Информационного центра "Рейтинг" и аналитического отдела "Оргбанка".
Наибольшую известность среди санкт-петербургских исследователей приобрела методика рейтингования финансовых аспектов деятельности фирм различной природы (предприятий, банков, страховых компаний), созданная в 1993 г. под руководством А.С. Барышникова, которая использовалась финансово-аналитической группой "Девиз". Помимо методики А.С. Барышникова, ориентированной, в основном, на оценивание надежности банков, следует отметить методику профессора Г. Белоглазовой оценивания эффективности банка, под которой понимается способность коммерческого банка достигать основного (с точки зрения владельцев банка) результата («эффекта») своей деятельности - приносить прибыль при соблюдении всех требований, предъявляемых надзирающими органами к показателям надежности, банка.
Однако, среди всего этого многообразия современных зарубежных и отечественных методов оценки деятельности коммерческих банков практически невозможно выбрать "единственно правильный" метод, который удовлетворял бы сразу всем требованиям участников финансового рынка. Поэтому возникает крупная научная проблема, состоящая в построении системы методов оценки деятельности коммерческих банков, имеющей корректное экономико-математическое обоснование и способной гибко адаптироваться к конкретным условиям оценки, т.е. учитывать страновую и временную специфику оцениваемых коммерческих банков, интересы потребителей этих оценок, различную важность отдельных критериев для разных субъектов экономической деятельности и т.д.
Здесь необходимо сделать одно терминологическое замечание, поясняющее связь определенной системы экономико-математических методов с некоторым фиксированным математическим методом. Как справедливо указано в работе Г.Б. Клейнера [108], одна и та же математическая модель, будучи по разному идентифицирована и/или интерпретирована по отношению к описываемой этой моделью экономическим объектам и процессам, дает различные экономико-математические модели (см. [108, с.9]). Аналогично, один и тот же математический метод порождает целое множество различных экономико-математических методов, образующих единую систему экономических интерпретаций соответствующей "системообразующей" математической схемы.
В нашем случае такой системообразующей схемой служит известный метод рандомизированных сводных показателей (см. гл.4), выступающий в виде "оболочки", наполняемой различным экономическим содержанием в зависимости от того, какие выбираются исходные характеристики деятельности коммерческого банка, каким образом эти характеристики нормируются, какая информация о сравнительной важности отдельных показателей используется и т.д. В результате мы имеем не некий "абсолютно истинный" всеобщий метод оценки коммерческих банков, но целую динамически растущую систему таких методов, гибко адаптирующуюся как к особенностям оцениваемых объектов, так и к требованиям заказчиков таких оценок. Иными словами, указанная система экономико¬математических методов оценки удовлетворяет сформулированному нобелевским лауреатом Г. Марковицем требованию к методам экономики быть не столько универсальными (general), сколько гибкими (flexible) инструментами экономического анализа (см. [275А, Р-6]).
Основная цель настоящей диссертационной работы и состоит в построении одного из возможных вариантов такой гибкой унифицированной системы экономико-математических методов оценки деятельности коммерческих банков. Для достижения указанной цели нами была выбрана следующая структура диссертационного исследования.
Во Введении проводится обоснование актуальности диссертационной работы и ставится основная цель, состоящая в построении системы экономико-математических моделей и методов оценки коммерческих банков в условиях неопределенности. Уточняются те аспекты широко распространенных общих понятий («модель», «метод», «оценка», «качество», «надежность», «эффективность», «неопределенность» и т.д.), которые будут использоваться в диссертации. Делается краткий обзор основных существующих зарубежных и отечественных методов оценки коммерческих банков. Обосновывается выбранная структура диссертационной работы.
В первой главе проводится анализ методов оценки коммерческого банка, получивших широкое распространение за рубежом и используемых как правительственными, так и частными структурами, осуществляющими мониторинг банковской деятельности. В §1.1 проведено подробное исследование наиболее известной системы CAMEL(S), уже более двадцати лет используемой Федеральным советом по контролю за финансовыми учреждениями США для оценки американских коммерческих банков. Проводится сравнительный анализ системы CAMEL(S) с методами оценки качества функционирования банка, используемыми известными рейтинговыми агентствами (например, Standard and Poor, Bank Watch, Moody’s и др.) (см. §1.2). Анализируется статистическая схема метода измерения величины рискового капитала (метод Value at Risk); предлагается использовать оценки рисковых капиталов, полученные для разных видов банковских активов, в качестве исходных характеристик коммерческого банка (см. §1.3).
Проведенный в первой главе критический анализ основных методов оценки деятельности коммерческого банка, используемых как федеральными структурами США, так и частными рейтинговыми агентствами, позволяет сформулировать следующий вывод: во всех исследованных методах оценки банков выявлена универсальная двухэтапная схема построения оценок - на первом этапе оцениваются различные аспекты (достаточность к капитала, структура активов, эффективность управления и т.д.) исследуемого качества (надежности, устойчивости и т.п.) банка, а на втором этапе полученные отдельные показатели qx,...,qmкачества банка агрегируются в единый числовой сводный показатель Q,используемый далее для общей оценки банков.
Во второй главе проводится подробный анализ наиболее популярных отечественных методов оценки российских коммерческих банков. Прежде всего, рассматриваются ранние (относящиеся к началу 1990-х годов) эмпирически сформировавшиеся методы, авторы которых не обращали особого внимания на формальный анализ экономико-математических моделей, лежащих, фактически, в основе их методов (см. §2.1). В §2.2 критически исследованы экономико-математические предпосылки процедур оценки коммерческого банка, авторы которых в явном виде формулируют требования (аксиомы), обеспечивающие, по их мнению, логическую корректность разработанных ими методов. Если описанные в первых двух параграфах этой главы методы рейтингования коммерческих банков имеют, так сказать, «общероссийский» характер, то методы, рассмотрению которых посвящен последний параграф главы (§2.3), имеют более локализованную, региональную направленность.
Выявленная во второй главе четырехшаговая процедура оценки коммерческих банков дает возможность представлять все основные отечественные и зарубежные методы оценки банка как финансово-экономические интерпретации различных модификаций математической схемы построения сводного показателя качества сложного многопараметрического объекта, хорошо разработанной и обоснованной в трудах известной научной школы профессора Г.Г. Азгальдова. Такое понимание методов оценки коммерческих банков позволяет выработать конструктивную программу дальнейшего исследования существующих и разработки новых процедур оценки банков: надо, во-первых, подобрать исходные характеристики работы банка; во-вторых, построить отдельные показатели как функции отобранных исходных характеристик; в третьих, выбрать вид агрегирующей функции; и, наконец, в-четвертых, оценить значения весовых коэффициентов, определяющих значимость отдельных показателей.
В третьей главе, согласно выработанному плану дальнейших исследований, сформированному на основе анализа схемы метода сводных показателей в конце предыдущей главы, рассматривается, прежде всего, общая проблема измерения исходных характеристик сложных объектов. Предлагается ряд подходов к ее решению, базирующихся на теории квалиметрических шкал (шкал измерения качества). При этом учитывается степень адекватности применяемых шкал реальным финансово-экономическим процессам (см. §3.1). Затем критически анализируются различные существующие методы построения отдельных показателей как функций от исходных характеристик. Обосновывается предложение использовать для получения отдельных показателей простейшие кусочно¬линейные монотонно невозрастающие (или монотонно неубывающие) нормирующие функции (см. §3.2). Последний параграф главы (§3.3) посвящен исследованию различных агрегирующих функций, синтезирующих отдельные показатели в сводный показатель качества исследуемого сложного объекта. Тем самым решается проблема несравнимости многокритериальных оценок по всей совокупности используемых отдельных показателей. Исследуется важный вопрос адекватности предлагаемых агрегирующих функций эмпирическим отношениям, имеющим место для градаций оцениваемого качества, измеряемого по различным шкалам.
Рассмотренные в третьей главе свойства взвешенных обобщенных средних <9P(Q;W)(частными случаями которых являются степенные взвешенные средние 6^(^;w), взвешенное среднее арифметическое Q+(qyw), взвешенное среднее геометрическое <2x(t?;w) и т.д.) позволяют использовать эти средние в качестве агрегирующих функций, синтезирующих отдельные показатели qx,...,qmв сводные показатели качества коммерческих банков. Кроме того, в этой главе доказана адекватность обобщенного среднего Q
В пятой главе анализируется общая модель оценки исходных характеристик коммерческого банка по параметрам его финансовых потоков и дается математическое описание этой модели, являющейся теоретической основой для ведения практического мониторинга динамики банковских счетов (см. §5.1). Указанная общая модель системы случайных финансовых потоков используется для построения конкретной стохастической модели динамики депозитов «до востребования», учитывающей особенности поведения вкладчиков. В рамках этой модели разрабатывается метод прогнозирования суммарного объема депозитов «до востребования» и приводятся практические примеры такого прогнозирования для структурных подразделений (филиалов) коммерческих банков (см. §5.2). Отдельно рассматривается простая мультипликативная стохастическая модель динамики банковских ресурсов, представляющая собой один из блоков рассмотренной выше модели динамики депозитов «до востребования». Эта стохастическая модель может быть использована для описания динамики, вообще говоря, ресурсов любой природы. В нашей же работе на ее основе разработаны методы мониторинга и прогнозирования объемов депозитов коммерческого банка и на конкретных статистических материалах продемонстрирована работоспособность указанных методов. Обсуждается также возможность использования ожидаемых объемов различных депозитов в качестве исходных характеристик коммерческих банков (см. §5.3).
Таким образом, в пятой главе построена общая модель оценки коммерческого банка на основе ожидаемых (прогнозных) значений объемов случайных финансовых потоков x, (t) в моменты времени tj, j = l,...,k,т.е. на основе математических ожиданий Ру ~ =(*/) ’ z =h—’” ’ J = Ь—Л, t0
В шестой главе, согласно плану исследований, сформированному на основе анализа схемы метода сводных показателей в конце главы 2, рассматриваются различные методы построения исходных характеристик коммерческих банков, основанные на оценке параметров их производственных функций. Для решения этих задач критически исследуется, прежде всего, существующее многообразие определений самого понятия «производственная функция» (§6.1). Затем рассматривается возможность применения понятия «производственная функция» для описания деятельности финансовых фирм (в частности, коммерческих банков), для чего критически анализируется известная модель Д. Хэнкок (см. §6.2). Последний параграф главы (§6.3) посвящен исследованию условий применения аппарата производственных функций в условиях неопределенности. Здесь разрабатывается модель неопределенности задания параметров производственной функции, также опирающаяся на байесовскую идею «рандомизации неопределенности» (см. §4.1), в результате чего мы получаем стохастическую производственную функцию, индуцированную случайными параметрами. Обсуждаются вопросы влияния неопределенности на оценки параметров производственной функции, используемых в качестве исходных характеристик деятельности коммерческого банка.
В шестой главе разработана, в частности, экономико-математическая модель последовательной конкретизации понятия «производственная функция». В этой модели сначала производство описывается как совокупность всех формально возможных пар (вход- выход), затем из этой совокупности выделяется некоторое подмножество технологически осуществимых пар (вход-выход), т.е. задается «производственное отношение». «Производственное отношение» за счет дополнительного предположения об однозначности задания «выхода» определенным «входом» уточняется, в свою очередь, в понятии «производственное отображение». Общее понятие производственного отображения конкретизируется, наконец, в понятии «производственная функция» при предположении возможности числового описания всех входов и выходов производственной системы.
В этой же главе разработана новая модель неопределенности задания производственной функции, основанная на байесовской идее рандомизации параметров функции. Для случая мультипликативной производственной функции подробно исследовано влияние такой рандомизированной неопределенности на оценки параметров, используемых в качестве исходных характеристик коммерческого банка.
В седьмой главе мы приступаем к построению экономико-математической модели оценки российского коммерческого банка на основе нормативов Центрального банка РФ. Выявленная и обоснованная в гл.2 четырехшаговая процедура построения сводной оценки коммерческого банка предопределяет необходимость первых двух шагов: надо, во-первых, зафиксировать оцениваемое качество и, во-вторых, определить набор исходных характеристик банка, позволяющих достаточно полно описать оцениваемое качество. Поскольку Банк России, как орган надзора за деятельностью коммерческих банков, производит мониторинг, прежде всего, способности коммерческих банков отвечать по своим финансовым обязательствам, постольку его нормативы можно рассматривать как направленные на оценку надежности российских коммерческих банков. После фиксации исследуемого качества (надежности) коммерческих банков необходимо исследовать нормативы Центрального банка РФ на предмет их возможности служить основой для построения исходных характеристик, достаточно полно описывающих надежность коммерческого банка. Далее надо будет построить отдельные показатели надежности коммерческого банка как функции отобранных исходных характеристик; потом, выбрать вид агрегирующей функции, дающей сводную оценку надежности, и оценить значения весовых коэффициентов, определяющих значимость отдельных показателей.
Описанную четырехшаговую процедуру построения сводной оценки надежности российских коммерческих банков начнем с анализа экономического содержания банковских нормативов, зафиксированных в различных инструкциях ЦБ РФ и в дополнениях к ним. В §7.1 анализируются нормативные показатели достаточности собственного капитала коммерческого банка и уточняются формальные определения этих нормативов. Затем, в §7.2, проводится критическое рассмотрение различных нормативов, позволяющих с разных сторон оценивать ликвидность коммерческого банка; выявляются недостатки формулировок некоторых нормативов ликвидности. Завершает анализ нормативов Центрального банка РФ рассмотрение нормативных характеристик рискованности операций коммерческого банка, приводящее к уточнению определений ряда таких нормативов (см §7.3).
Проведенный в седьмой главе анализ группы нормативов ликвидности (Н2-Н5, Н14) и сравнение их с теоретическими положениями экономической науки позволили уточнить ряд определений и доказать особый статус норматива Н4 (норматив долгосрочной ликвидности), который оказался не столько нормативом ликвидности, сколько нормативом риска невозврата банку долгосрочной задолженности; определены границы возможного варьирования исходных характеристик, используемых при формулировке нормативов ликвидности (§7.2). на основе критического анализа нормативов риска (Н6-Н13) и их сравнения с пониманием риска в современной экономической науке внесены исправления в определения этих нормативов и определены границы возможного варьирования исходных характеристик, используемых при формулировке нормативов риска банковских операций (§7.3).
Основным результатом гл.7 является формирование и экономическая интерпретация системы исходных характеристик надежности коммерческого банка, отражающих требования, сформулированные в соответствующих инструкциях Центрального банка РФ. Анализ экономического содержания и логических формулировок нормативов Центрального банка РФ показал, что надежность российского коммерческого банка может быть описана с достаточной полнотой следующими семью исходными характеристиками (нормативами): Н1 - достаточность собственного капитала; Н2 - мгновенная ликвидность; НЗ - текущая ликвидность; Н5 - доля ликвидных активов; Н7 - доля в активах крупных кредитных рисков; Н8 - норматив риска на одного вкладчика; Hl 1 - норматив риска по депозитам населения. Иными словами, указанные исходные характеристики (нормативы) были наиболее информативными для определения уровня качества «надежность» российского коммерческого банка, действовавшего в условиях российского финансового риска в рассматриваемый «послекризисный» период 1998-2001 гг.
В восьмой главе продолжается построение системы исходных характеристик качества «надежность» коммерческого банка, для чего производится анализ статистической структуры таких характеристик, построенных на основе нормативов Центрального банка РФ. Этот статистический анализ производится на эмпирическом материале динамики нормативных характеристик ведущих санкт-петербургских коммерческих банков с целью обнаружения взаимосвязей между исходными характеристиками (нормативами) надежности и выявления группы относительно независимых нормативов. Подробное описание исходного статистического материала, представляющего собой данные Ассоциации банков Санкт-Петербурга, дается в первом параграфе (§8.1). В следующем параграфе (§8.2) проводится элементарный статистический анализ значений семи выделенных нормативных характеристик надежности — вычисляются выборочные математические ожидания, стандартные отклонения (основанные на несмещенных оценках дисперсии), выборочные медианы, минимальные и максимальные значения, величины размаха выборок, строятся гистограммы соответствующих распределений. В этом же параграфе предлагается «механико-геометрическая интерпретация» указанных статистических оценок. В последнем параграфе этой главы (§8.3) проводится корреляционный анализ нормативных характеристик санкт-петербургских коммерческих банков и строятся линейные регрессии для каждой пары характеристик и для каждого рассматриваемого момента времени. Завершает главу факторный анализ всего массива данных о значениях нормативных характеристик, проводимый методом главных компонент; дается экономическая интерпретация полученных результатов корреляционного анализа и применения метода главных компонент.
Проведенный в гл.8 корреляционный анализ значений семи выделенных нормативных характеристик деятельнос
Сформулируем в тезисной форме основные результаты настоящей диссертационной работы, выносимые на защиту, указывая в скобках главы, в которых соответствующие тезисы развертываются и обосновываются.
1. Проведенный анализ основных методов оценки деятельности коммерческого банка, используемых как федеральными структурами США (CAMEL(S)), так и частными международными рейтинговыми агентствами (Standard and Poor, Bank Watch, Moody’s и др.), впервые доказал универсальность двухэтапной структуры методов оценки - на первом этапе оцениваются различные аспекты (достаточность капитала, структура активов, эффективность управления и т.д.) исследуемого качества (надежности, устойчивости и т.п.) банка, а на втором этапе полученные отдельные показатели качества банка агрегируются в единый числовой сводный показатель, используемый далее для ранжировки банков (гл.1).
2. На основе анализа отечественных методик оценки деятельности коммерческого банка впервые выявлена новая четырехшаговая модификация универсальной двухэтапной схемы оценки, выделенной при анализе зарубежных методик - любой из рассмотренных методов рейтингования банков может быть представлен как следующая четырехшаговая процедура построения сводной оценки: (1) выбор исходных характеристик, описывающих различные аспекты деятельности банка; (2) построение вектора отдельных показателей, дающего многокритериальную оценку банка; (3) выбор вида агрегирующей функции, синтезирующей отдельные показатели в сводную оценку банка; (4) оценка весовых коэффициентов, которые определяют значимость отдельных показателей для общей оценки коммерческого банка (гл.2).
3. Впервые доказана адекватность обобщенного среднего, используемого в качестве агрегирующей функции, синтезирующей сводный показатель из отдельных показателей качества объектов (коммерческих банков), относительно любого набора строго возрастающих преобразований компонент вектора отдельных показателей и проведено новое обоснование выбора взвешенного среднего арифметического значений отдельных показателей в качестве сводного показателя деятельности коммерческого банка (гл.З).
4. Впервые обоснована применимость известного метода рандомизированных сводных показателей для построения оценок деятельности коммерческих банков в условиях неопределенности и дана экономическая интерпретация модели рандомизированных весовых коэффициентов, позволяющей учитывать нечисловую (ординальную, порядковую), неточную (интервальную) и неполную информацию о сравнительной значимости отдельных показателей деятельности коммерческих банков (гл.4).
б.Разработана новая общая модель характеризации деятельности коммерческого банка при помощи ожидаемых (прогнозных) значений и мер риска (стандартных отклонений) стохастических потоков ресурсов на счетах банка. Как конкретизации этой общей модели разработаны два новых метода построения исходных характеристик деятельности банка, использующие: (1) разработанную новую модель стохастической динамики банковских депозитов "до востребования", учитывающую характеристики поведения клиента банка в условиях неопределенности; (2) разработанную новую простую мультипликативную стохастическую модель динамики банковских ресурсов (гл.5).
6. На основе критического анализа существующих определений понятия «производственная функция», дано новое уточненное определение этого понятия и построена новая модель неопределенности задания производственной функции, основанная на байесовской идее рандомизации параметров функции. Для важного частного случая мультипликативной производственной функции впервые подробно исследовано влияние неопределенности на оценки параметров, используемых в качестве исходных характеристик деятельности коммерческого банка (гл.6).
7. На основе критического анализа нормативов деятельности коммерческого банка, устанавливаемых инструкциями Центрального банка РФ, даны новые определения ряда нормативов и уточнена их экономическая интерпретация, что позволило разработать новую непротиворечивую систему исходных характеристик деятельности российского коммерческого банка и определить границы допустимого варьирования этих характеристик (гл.7).
8. На основе проведенного статистического анализа (включающего вычисление одномерных статистик, анализ резко выделяющихся наблюдений, построение гистограмм и регрессионных зависимостей, корреляционный анализ и факторный анализ методом главных компонент) данных о динамике показателей работы коммерческих банков Санкт-Петербурга впервые определены семь наиболее информативных нормативов ЦБ РФ: 1) характеристики достаточности капитала (норматив Н1 - достаточность собственного капитала банка); 2) характеристики ликвидности (норматив Н2 - мгновенная ликвидность, НЗ - текущая ликвидность, Н5 - доля ликвидных активов); характеристики риска (норматив Н7 - крупные кредитные риски, Н8 - риск на одного вкладчика, Hl 1 — риск по депозитам населения) (гл.8).
9. На основе проведенного статистического анализа динамики наиболее информативных исходных характеристик, определяемых нормативами Центрального банка РФ, разработана новая система отдельных показателей надежности российского коммерческого банка, состоящая из шести адекватно нормированных показателей достаточности собственного капитала, мгновенной и текущей ликвидности, крупных кредитных рисков и риска на одного вкладчика, а также риска по депозитам населения (гл.9).
Разработан новый экономико-математический метод синтеза сводных оценок деятельности коммерческого банка в условиях неопределенности, учитывающий нечисловую (ординальную, порядковую), неточную (интервальную) и неполную информацию о значимости отдельных показателей и легко адаптируемый к изменению исходных характеристик, способов их нормировки и информации о значимости отдельных показателей (гл.9).
11. Применение разработанного метода синтеза сводных оценок надежности коммерческого банка к данным Ассоциации коммерческих банков Санкт- Петербурга позволило обнаружить новую финансово-экономическую закономерность - статистический анализ динамики сводных оценок надежности санкт-петербургских банков впервые выявил медленное, но неуклонное снижение среднего показателя надежности на протяжении всего рассматриваемого периода времени (10 кварталов 1998-2000 гг.). Обнаруженной тенденции дана оригинальная интерпретация, основанная на рассмотрении работы банковского менеджмента как направленной на условную максимизацию прибыли (при условии соблюдении ограничений по надежности, установленных инструкциями Центрального банка РФ) (гл.9).
1. Проведенный анализ основных методов оценки деятельности коммерческого банка, используемых как федеральными структурами США (CAMEL(S)), так и частными международными рейтинговыми агентствами (Standard and Poor, Bank Watch, Moody’s и др.), впервые доказал универсальность двухэтапной структуры методов оценки - на первом этапе оцениваются различные аспекты (достаточность капитала, структура активов, эффективность управления и т.д.) исследуемого качества (надежности, устойчивости и т.п.) банка, а на втором этапе полученные отдельные показатели качества банка агрегируются в единый числовой сводный показатель, используемый далее для ранжировки банков (гл.1).
2. На основе анализа отечественных методик оценки деятельности коммерческого банка впервые выявлена новая четырехшаговая модификация универсальной двухэтапной схемы оценки, выделенной при анализе зарубежных методик - любой из рассмотренных методов рейтингования банков может быть представлен как следующая четырехшаговая процедура построения сводной оценки: (1) выбор исходных характеристик, описывающих различные аспекты деятельности банка; (2) построение вектора отдельных показателей, дающего многокритериальную оценку банка; (3) выбор вида агрегирующей функции, синтезирующей отдельные показатели в сводную оценку банка; (4) оценка весовых коэффициентов, которые определяют значимость отдельных показателей для общей оценки коммерческого банка (гл.2).
3. Впервые доказана адекватность обобщенного среднего, используемого в качестве агрегирующей функции, синтезирующей сводный показатель из отдельных показателей качества объектов (коммерческих банков), относительно любого набора строго возрастающих преобразований компонент вектора отдельных показателей и проведено новое обоснование выбора взвешенного среднего арифметического значений отдельных показателей в качестве сводного показателя деятельности коммерческого банка (гл.З).
4. Впервые обоснована применимость известного метода рандомизированных сводных показателей для построения оценок деятельности коммерческих банков в условиях неопределенности и дана экономическая интерпретация модели рандомизированных весовых коэффициентов, позволяющей учитывать нечисловую (ординальную, порядковую), неточную (интервальную) и неполную информацию о сравнительной значимости отдельных показателей деятельности коммерческих банков (гл.4).
б.Разработана новая общая модель характеризации деятельности коммерческого банка при помощи ожидаемых (прогнозных) значений и мер риска (стандартных отклонений) стохастических потоков ресурсов на счетах банка. Как конкретизации этой общей модели разработаны два новых метода построения исходных характеристик деятельности банка, использующие: (1) разработанную новую модель стохастической динамики банковских депозитов "до востребования", учитывающую характеристики поведения клиента банка в условиях неопределенности; (2) разработанную новую простую мультипликативную стохастическую модель динамики банковских ресурсов (гл.5).
6. На основе критического анализа существующих определений понятия «производственная функция», дано новое уточненное определение этого понятия и построена новая модель неопределенности задания производственной функции, основанная на байесовской идее рандомизации параметров функции. Для важного частного случая мультипликативной производственной функции впервые подробно исследовано влияние неопределенности на оценки параметров, используемых в качестве исходных характеристик деятельности коммерческого банка (гл.6).
7. На основе критического анализа нормативов деятельности коммерческого банка, устанавливаемых инструкциями Центрального банка РФ, даны новые определения ряда нормативов и уточнена их экономическая интерпретация, что позволило разработать новую непротиворечивую систему исходных характеристик деятельности российского коммерческого банка и определить границы допустимого варьирования этих характеристик (гл.7).
8. На основе проведенного статистического анализа (включающего вычисление одномерных статистик, анализ резко выделяющихся наблюдений, построение гистограмм и регрессионных зависимостей, корреляционный анализ и факторный анализ методом главных компонент) данных о динамике показателей работы коммерческих банков Санкт-Петербурга впервые определены семь наиболее информативных нормативов ЦБ РФ: 1) характеристики достаточности капитала (норматив Н1 - достаточность собственного капитала банка); 2) характеристики ликвидности (норматив Н2 - мгновенная ликвидность, НЗ - текущая ликвидность, Н5 - доля ликвидных активов); характеристики риска (норматив Н7 - крупные кредитные риски, Н8 - риск на одного вкладчика, Hl 1 — риск по депозитам населения) (гл.8).
9. На основе проведенного статистического анализа динамики наиболее информативных исходных характеристик, определяемых нормативами Центрального банка РФ, разработана новая система отдельных показателей надежности российского коммерческого банка, состоящая из шести адекватно нормированных показателей достаточности собственного капитала, мгновенной и текущей ликвидности, крупных кредитных рисков и риска на одного вкладчика, а также риска по депозитам населения (гл.9).
Разработан новый экономико-математический метод синтеза сводных оценок деятельности коммерческого банка в условиях неопределенности, учитывающий нечисловую (ординальную, порядковую), неточную (интервальную) и неполную информацию о значимости отдельных показателей и легко адаптируемый к изменению исходных характеристик, способов их нормировки и информации о значимости отдельных показателей (гл.9).
11. Применение разработанного метода синтеза сводных оценок надежности коммерческого банка к данным Ассоциации коммерческих банков Санкт- Петербурга позволило обнаружить новую финансово-экономическую закономерность - статистический анализ динамики сводных оценок надежности санкт-петербургских банков впервые выявил медленное, но неуклонное снижение среднего показателя надежности на протяжении всего рассматриваемого периода времени (10 кварталов 1998-2000 гг.). Обнаруженной тенденции дана оригинальная интерпретация, основанная на рассмотрении работы банковского менеджмента как направленной на условную максимизацию прибыли (при условии соблюдении ограничений по надежности, установленных инструкциями Центрального банка РФ) (гл.9).
Подобные работы
- Модели и методы оценки коммерческих банков в условиях неопределенности
Диссертация , экономика. Язык работы: Русский. Цена: 500 р. Год сдачи: 2002 - Модели и методы оценки коммерческих банков в условиях неопределенности
Диссертации (РГБ), уголовное право. Язык работы: Русский. Цена: 470 р. Год сдачи: 2003 - МОДЕЛИ КОРПОРАТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ В КОММЕРЧЕСКИХ БАНКАХ
Дипломные работы, ВКР, экономика. Язык работы: Русский. Цена: 4335 р. Год сдачи: 2018 - ФОРМИРОВАНИЕ СТРАТЕГИИ РАЗВИТИЯ РОССИЙСКОГО
КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА В УСЛОВИЯХ КРИЗИСА
Магистерская диссертация, банковское дело и кредитование. Язык работы: Русский. Цена: 5650 р. Год сдачи: 2018 - Финансовая устойчивость банковской системы России в условиях развития глобальных процессов в экономике
Магистерская диссертация, экономика. Язык работы: Русский. Цена: 4865 р. Год сдачи: 2016 - Кредитная аналитика в современных банках
Дипломные работы, ВКР, экономика. Язык работы: Русский. Цена: 0 р. Год сдачи: 2019 - ОЦЕНКА СТОИМОСТИ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА
Дипломные работы, ВКР, банковское дело и кредитование. Язык работы: Русский. Цена: 4900 р. Год сдачи: 2016 - Оценка эффективности работы коммерческого банка
Бакалаврская работа, экономика. Язык работы: Русский. Цена: 4290 р. Год сдачи: 2020 - СТРАТЕГИИ И ТЕХНОЛОГИИ КОММУНИКАЦИИ БАНКА С ПРОБЛЕМНЫМИ ЗАЕМЩИКАМИ
Магистерская диссертация, реклама & PR. Язык работы: Русский. Цена: 4975 р. Год сдачи: 2018
Заказать работу
Заявка на оценку стоимости
Это краткая форма заказа. После ее заполнения вы перейдете на полную форму заказа работы
Каталог работ (152561)
- Бакалаврская работа (38868)
- Диссертация (978)
- Магистерская диссертация (22489)
- Дипломные работы, ВКР (62279)
- Главы к дипломным работам (2139)
- Курсовые работы (10693)
- Контрольные работы (6269)
- Отчеты по практике (1357)
- Рефераты (1488)
- Задачи, тесты, ПТК (631)
- Ответы на вопросы (155)
- Статьи, Эссе, Сочинения (942)
- Бизнес-планы (51)
- Презентации (106)
- РГР (84)
- Авторефераты (РГБ) (1692)
- Диссертации (РГБ) (1882)
- Прочее (458)
Новости
06.01.2018
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
Помощь в выполнении учебных и научных работ на заказ ОФОРМИТЬ ЗАКАЗ
дальше»» Все новости
Статьи
- Где лучше заказывать диссертации и дипломные?
- Выполнение научных статей
- Подготовка диссертаций
- Подводные камни при написании магистерской работы
- Помощь в выполнении дипломных работ
»» Все статьи
Заказать работу
Заявка на оценку стоимости
Это краткая форма заказа. После ее заполнения вы перейдете на полную форму заказа работы
