Автор работы: Пользователь скрыл имя, 05 Апреля 2015 в 08:58, реферат
Прочитав и проанализировав данную статью, можно выявить следующие проблемы. Одной из важных причин кризисного состояния банковского сектора России в целом является отсутствие достаточно обоснованной концепции развития. Кроме того, в банках также нередко отсутствует реальная стратегия развития, не внедряются современные процедуры управления, недостаточно используются, а иногда и просто не организованы аналитические системы информационного обеспечения процесса управления. Это приводит к тому, что банки в процессе управления используют информацию, отражающую результаты прошлой деятельности, даже не пытаясь заглянуть в ближайшее и более отдаленное будущее.
"Прогнозирование финансовых
показателей деятельности
Прочитав и проанализировав данную статью, можно выявить следующие проблемы. Одной из важных причин кризисного состояния банковского сектора России в целом является отсутствие достаточно обоснованной концепции развития. Кроме того, в банках также нередко отсутствует реальная стратегия развития, не внедряются современные процедуры управления, недостаточно используются, а иногда и просто не организованы аналитические системы информационного обеспечения процесса управления. Это приводит к тому, что банки в процессе управления используют информацию, отражающую результаты прошлой деятельности, даже не пытаясь заглянуть в ближайшее и более отдаленное будущее. Управленческие решения, как оперативного характера, так и перспективные, при сложившейся практике принимаются на основе интуиции и прошлой экономической ситуации. Это далеко не всегда бывает оправданным, а в кризисных условиях просто неприемлемо. Все это является следствием, как правило, некачественного управления банками. А наличие значительного числа проблемных банков свидетельствует о том, что в эффективной системе управления нуждаются многие российские кредитные организации. Такая ситуация небезопасна как для конкретных коммерческих банков и всего банковского сектора, так и для экономики страны и ее социальной стабильности.
Следовательно, решением этой актуальной проблемы является, совершенствование системы управления коммерческими банками.
Актуальность данной статьи обусловлена той ролью, которую играет денежно-кредитная политика в обеспечении развития государства и потребностью в совершенствовании правил и процедур разработки и реализации денежно-кредитной политики в России и приведении их в соответствие с текущим развитием мировых экономических процессов, изменением роли отечественной экономики в мире и внутренней экономической ситуации в стране.
Важнейшей составляющей успеха любого банка является эффективная система управления.
Финансовый кризис 2008 – 2010 гг. выявил серьезные проблемы в управлении российскими коммерческими банками. банки, являвшиеся в относительно спокойной ситуации прибыльными и финансово устойчивыми, не смогли противостоять неблагоприятным внешним воздействиям. Подтверждением тому послужила неспособность ряда банков отвечать по своим обязательствам перед клиентами и партнерами (особенно в период острой фазы финансового кризиса), повлекшая за собой отзыв лицензий банком России. За период 2008 – 2010 гг. были отозваны лицензии у 144 банков.
Цель заключается в том, что необходимо применение более сложных математических моделей прогнозирования, способных учитывать нестандартные ситуации и кризисные явления.
Построение таких экономических моделей - достаточно длительный и трудоемкий процесс. Первоначальная трудность заключается в определении математического аппарата, на основе которого будет построена будущая модель. В качестве ядра нами предлагается использовать нейронные сети. Технология нейронных сетей, одного из видов искусственного интеллекта, возникла на основе подражания процессам обработки информации и принятия решений, происходящим в живых организмах.
Задача прогнозного исследования состоит в том, чтобы на основании максимально возможно обоснованных предположений о качественном развитии ситуации и других имеющихся данных дать количественную оценку будущих результатов работы банка. Чем выше обоснованность и качество принимаемых в конкретной ситуации управленческих решений, тем меньше риск получить в будущем отрицательные финансовые результаты.
Регулярный анализ деятельности коммерческих банков имеет большое значение для них самих, их акционеров и клиентов, а также для банка России.
Нейронные сети представляют собой, в сущности, некие блоки со способностью к самообучению и распознаванию образов, классификации и прогнозированию. Они особо привлекательны тем, что могут справляться и с оценками вероятности в неоднозначных ситуациях и с моделями нечеткой логики, т. е. с моделями, легко определимыми на вид, но с трудом поддающимися алгоритмизации в виде точных правил. Потенциально, нейронные сети могут обнаруживать любые присутствующие в исходных данных повторяющиеся модели. Сети также могут интерпретировать большие объемы информации, не захлебываясь в деталях, и способны адаптироваться к изменениям рынков и их условий.
В данном разделе выполним анализ прогнозов по депозитам
физических лиц (Таблица 2.1).
Дата прогноз |
прогноз |
Факт |
Расхождение, % |
01.03.2007 |
1 907 399 157 |
1 932 858 757 |
1,32 |
01.04.2007 |
1 965 253 311 |
1 978 652 843 |
0,68 |
01.05.2007 |
2 017 332 124 |
2 022 985 522 |
0,28 |
01.06.2007 |
2 071 728 118 |
2 065 113 230 |
0,32 |
01.01.2008 |
2 293 039 910 |
2 377 409 251 |
3,55 |
01.02.2008 |
2 398 485 267 |
2 388 310 450 |
0,43 |
01.03.2008 |
2 410 085 632 |
2 424 351 650 |
0,59 |
01.04.2008 |
2 433 465 921 |
2 473 631 473 |
1,62 |
01.11.2008 |
2 634 811 214 |
2 603 853 399 |
1,19 |
01.12.2008 |
2 550 471 243 |
2 607 667 048 |
2,19 |
01.01.2009 |
2 543 987 955 |
2 713 684 725 |
6,25 |
01.02.2009 |
2 662 555 183 |
2 782 200 190 |
4,30 |
01.09.2009 |
2 999 367 058 |
2 981 804 364 |
0,59 |
01.10.2009 |
3 072 391 467 |
3 001 538 111 |
2,36 |
Таблица 2.1 - Анализ прогнозов по депозитам физ-х лиц, тыс. руб.
Данная статистические показатели используются для анализа динамики исполнения прогнозов по депозитам физических лиц.
Для того, чтоб выполнить этот анализ в курсовой работе, в методических указаниях сформирована таблица с исходной информацией необходимой для статистической обработки показателей (Таблица 2.2)
Показатели |
Период исследования | |||||||||||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 | |
Прогноз |
||||||||||||||
Факт |
||||||||||||||
Расхождение, % |
Информация о работе Прогнозирование финансовых показателей деятельности кредитной организации