Автор работы: Пользователь скрыл имя, 04 Февраля 2011 в 09:53, курсовая работа
В курсовой работе показано, что такие модели оказываются весьма полезными для разделения случайных и детерминированных операций путем выявления источников неопределенности денежных потоков банка (в том числе денежных средств до востребования). С помощью этих моделей разработаны методы построения исторических рядов неопределенных денежных потоков, которые предназначены для дальнейших статистических исследований. Приводится общая методика управления срочной ликвидностью банка, которая учитывает как детерминированные, так и случайные денежные потоки банка. Следует отметить, что здесь не рассматриваются методы статистических исследований, прогнозирование временных рядов и стохастической оптимизации.
•Введение
•1. Теоретические основы управления денежными потоками коммерческого банка
•1.1 Понятие и классификация денежных потоков
•1.2 Анализ движения денежных потоков
•2. Анализ и оценка управления денежными потоками на примере ЗАО «КМБ БАНК»
•2.1 Краткая характеристика ЗАО «КМБ БАНК»
•2.2 Анализ движения срочных средств
•2.3 Анализ движения денежных средств до востребования
•3. Выводы и рекомендации по управлению денежными потоками в коммерческом банке ЗАО «КМБ БАНК»
•Заключение
•Список использованных источников
Существуют также другие виды срочных договоров, инициатором которых выступает сам банк. Их условно назовем эндогенными, т.е. «рожденными» внутри банка. Пример эндогенных срочных операций - размещение и привлечение средств на рынке межбанковских кредитов, покупка ценных бумаг на инвестиции и т.п. Среди возможных параметров (объемов, сроков, ставок) договора, которые предлагаются рынком, банк выбирает наиболее близкие к своим целевым параметрам. К таким операциям можно отнести и операции, срок уплаты по которым установил сам банк, хотя по своей природе они не имеют конкретных сроков платежей. Например, это операции по оплате: расходов на содержание персонала, других операционных затрат, налога на прибыль, расходов по приобретению помещений, оборудования, товарно-материальных ценностей, которые предусмотрены бюджетом, и т.п.
Учитывая сказанное, все разрывы, связанные со срочными активами и пассивами, а также с приравненными к срочным, могут быть разделены на эндогенные (внутренние) и экзогенные (внешние):
где верхний индекс endo означает разрывы, связанные с эндогенными операциями;
индекс ехо - разрывы, связанные с экзогенными операциями;
нижний индекс nii -- разрывы, связанные с получением и уплатой процентов по договорам.
Неопределенность денежных потоков концентрируется в экзогенных операциях. Ведь в большинстве случаев банк заранее не знает ни объемы, ни сроки погашения по этим операциям. Поэтому именно экзогенные операции представляют наибольший интерес.
Отметим, что банки обычно рассчитывают лишь общие разрывы ликвидности. Для выявления же источников неопределенности в денежных потоках целесообразно вести учет срочных операций в разрезе экзогенных (клиентских) и эндогенных (собственных) операций.
Остановимся подробнее на особенностях динамики разрывов, которые порождаются экзогенными операциями, продолжая поиск источников неопределенности срочных операций. Для упрощения записей далее по тексту в формулах верхний индекс endo опущен.
Динамику разрывов ликвидности, связанных со срочными экзогенными требованиями и обязательствами, представим в виде:
, (2)
где g(t,w) -- разрывы ликвидности на момент времени t со сроками до погашения, принадлежащими w-й временной корзине, связанные с изменением объемов срочных экзогенных активов и пассивов;
g(t-1,w+1) - разрывы ликвидности, связанные с «пассивной эволюцией» - движением экзогенных требований и обязательств по временным корзинам в соответствии с условиями уже заключенных договоров;
G(t,w) -- разрывы ликвидности, которые появились вследствие заключения новых экзогенных договоров на момент времени t со сроками до погашения, принадлежащими w-й временной корзине.
Таким
образом, динамика разрывов
описывается «пассивной
эволюцией», т.е. движением
активов и пассивов
в соответствии с
условиями уже
заключенных договоров.
Сроки и объемы
погашения по этим
соглашениям - определенные
величины. Неопределенность
в разрывах связана
с заключением
новых договоров.
Повторим, что в
экзогенных операциях
условия определяются
не банком, а внешними
инициаторами договоров -
клиентами и банками-
Объемы новых разрывов, которые возникают в результате воспроизводства банковских услуг, предоставленных клиентам, можно установить из уравнения (2):
. (3)
Для того чтобы продемонстрировать эффективность процедуры выявления новых экзогенных договоров, приведем пример, сделав ряд предварительных замечаний. Во-первых, чтобы установить закономерности появления новых разрывов, следует рассмотреть временной ряд разрывов ликвидности, который представляет собой историю их движения, а не один профиль ликвидности, составленный на определенную дату. Предполагая, что характер проведения банком операций на горизонте планирования ликвидности существенным образом не изменится, воспользуемся этими данными для установления закономерностей воспроизводства услуг банком. Второе замечание касается методики формирования исторических данных по динамике разрывов ликвидности. Для корректного анализа разрывов ликвидности необходимо обратить внимание на следующее. Историю движения разрывов следует представить таким образом, чтобы выбытие срочных активов и пассивов, которые принадлежат определенной временной корзине, по истечении определенного интервала времени соответствовало полному переходу этих активов и пассивов в соседнюю временную корзину. Для этого обязательно выполнение следующих условий:
¦ все временные корзины должны иметь одинаковые интервалы до погашения (например, в 1 день, в 1 неделю, в 1 месяц и т.д.);
¦ интервалы временной оси также должны быть одинаковыми и совпадать с интервалом временных корзин.
При этом под интервалом понимается «расстояние» между предельными сроками, оставшимися до погашения, для каждой временной корзины.
Пусть история движения разрывов ликвидности g(t,w) связанных с экзогенными, клиентскими операциями (3), составлена (табл. 1).
Данные, представленные в табл. 1, выглядят хаотичным нагромождением цифр. Этот факт подталкивает к использованию статистических методов анализа. Тем не менее, вследствие того, что динамика разрывов подчиняется определенному закону (см. уравнение (2)), непосредственное использование статистических методов для ее исследования преждевременно.
Таблица 1 - Движение разрывов ликвидности, связанных с экзогенными операциями (млн. руб)
№ п/п | Временная ось | Временные корзины сроков, оставшихся до погашения | ||||||||||||
0-я | 1-я | 2-я | 3-я | 4-я | 5-я | 6-я | 7-я | 8-я | 9-я | 10-я | 11-я | |||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | |
2 | 1 | 37,57 | 90,55 | 14,58 | 14,75 | 98,07 | 76,03 | 54,62 | 22,36 | 29,32 | 52,89 | 83,11 | 21,08 | |
3 | 2 | 90,55 | 14,58 | 14,75 | 117,39 | 76,03 | 54,62 | 22,36 | 44,86 | 52,89 | 83,11 | 21,08 | 50,47 | |
4 | 3 | 14,58 | 14,75 | 117,39 | 92,98 | 54,62 | 22,36 | 44,86 | 52,05 | 83,11 | 21,08 | 50,47 | 98,16 | |
5 | 4 | 14,75 | 117,39 | 92,98 | 66,90 | 22,36 | 44,86 | 52,05 | 79,17 | 21,08 | 50,47 | 98,16 | 2,01 | |
6 | 5 | 117,39 | 92,98 | 66,90 | 32,07 | 44,86 | 52,05 | 79,17 | 49,04 | 50,47 | 98,16 | 2,01 | 49,01 | |
7 | 6 | 92,98 | 66,90 | 32,07 | 57,85 | 52,05 | 79,17 | 49,04 | 45,86 | 98,16 | 2,01 | 49,01 | 7,06 | |
8 | 7 | 66,90 | 32,07 | 57,85 | 48,33 | 79,17 | 49,04 | 45,86 | 90,14 | 2,01 | 49,01 | 7,06 | 3,81 | |
9 | 8 | 32,07 | 57,85 | 48,33 | 80,89 | 49,04 | 45,86 | 90,14 | 5,40 | 49,01 | 7,06 | 3,81 | 69,70 | |
10 | 9 | 57,85 | 48,33 | 80,89 | 41,44 | 45,86 | 90,14 | 5,40 | 66,14 | 7,06 | 3,81 | 69,70 | 74,82 | |
11 | 10 | 48,33 | 80,89 | 41,44 | 65,70 | 90,14 | 5,40 | 66,14 | 19,64 | 3,81 | 69,70 | 74,82 | 73,68 | |
12 | 11 | 80,89 | 41,44 | 65,70 | 101,08 | 5,40 | 66,14 | 19,64 | 28,52 | 69,70 | 74,82 | 73,68 | 26,13 | |
Применение основного закона динамики разрывов ликвидности (уравнения (2, 3)) приводит к определенному упорядочиванию данных и упрощению (иногда существенному) картины динамики разрывов.
Результаты применения формулы (3) к массиву «клиентских» разрывов ликвидности g(t,w) представлены в табл. 2.
Таблица 2 - Появление новых разрывов ликвидности
№ п/п | Временная ось | Временные корзины сроков, оставшихся до погашения | ||||||||||||
0-я | 1-я | 2-я | 3-я | 4-я | 5-я | 6-я | 7-я | 8-я | 9-я | 10-я | 11-я | |||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | |
2 | 1 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 19,32 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 15,53 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | |
3 | 2 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 16,95 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | -0,84 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | |
4 | 3 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 12,28 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | -3,94 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | |
5 | 4 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 9,70 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 27,95 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | |
6 | 5 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 12,99 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | -4,61 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | |
7 | 6 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | -3,72 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | -8,02 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | |
8 | 7 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 1,72 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 3,38 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | |
9 | 8 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | -7,59 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 17,13 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | |
10 | 9 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 19,83 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 12,58 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | |
11 | 10 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 10,94 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 24,71 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | |
12 | 11 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 7,40 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | -2,81 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | 0,00 | |
После «отсеивания» с помощью формулы (3) разрывов, связанных с «пассивной эволюцией», профиль новых разрывов существенным образом упростился. Для приведенного примера новые разрывы возникают вследствие появления новых экзогенных активов и пассивов, которые имеют сроки до погашения, принадлежащие 3-й и 7-й временным корзинам.
Необходимо заметить, что не всегда картина динамики новых разрывов G(t,w) упрощается значительно. Обычно существенного упрощения профиля разрывов можно достичь с помощью правильного подбора продолжительности временных корзин в том случае, если банк использует для операций стандартные сроки погашения.
Данные, полученные с помощью формулы (3), полностью подготовлены для анализа разрывов ликвидности. Появление новых разрывов ликвидности, связанных с воспроизводством банковских услуг, как правило, случайно. Поэтому для исследования закономерностей появления новых разрывов следует применить статистические методы анализа.
Далее, проведя статистические исследования закономерностей появления новых разрывов ликвидности, подбираем соответствующую статистическую модель. Эта модель будет полезна для прогнозирования денежных средств на корреспондентских счетах.
2.3 Анализ движения денежных средств до востребования
Представим динамику средств на коррсчете банка в следующем виде
, (4)
где A(t,0) - исходящий остаток средств на коррсчете;
A(t-1,0) - входящий остаток средств на коррсчете;
g(t,0) - объемы погашения основных сумм в соответствии с уже заключенными договорами;
gnii (t,0) - чистый процентный доход, полученный в соответствии с уже заключенными договорами;
сумма списаний и поступлений основных сумм в соответствии с условиями новых заключенных договоров;
F(t) -- сальдо списаний и поступлений на счета до востребования.
Члены g(t,0), g(t.0) и G(t) описывают динамику срочных средств банка, член F(t) - динамику денежных средств до востребования.
Остановимся более детально на операциях со средствами до востребования. Сроки платежа по таким операциям, как правило, зависят от потребностей клиентов и банков-контрпартнеров. Банк, как правило, заведомо не знает, когда будут поступления или списания средств, например, с текущих счетов клиентов. Другими примерами бессрочных операций являются поступление и списание средств с овердрафтных счетов, получение и уплата комиссий, эмиссия кредиторской и дебиторской 'Задолженности, отклонение объемов и сроков платежей от плановых, определенных бюджетом и т.п.
Информация о работе Анализ и оценка управления денежными потоками на примере ЗАО «КМБ БАНК»