Экономико-математическое моделирование динамики состояния систем поддержки принятия решений в банковской деятельности Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Вестник Челябинского государстеенногоуниеерситета. 2015. № 12 (367). Экономика. Вып. 50. С. 103-111.

УДК 336.719 ББК 65.290-2

ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ СОСТОЯНИЯ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

В БАНКОВСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

А. С. Филиппова

ФГАОУВПО «Уральский федералъныйуниеерситет имени переогоПрезидентаРоссииБ.Н. Ельцина»,

Екатеринбург, Россия

Исследование и решение задачи управления банковской деятельностью требует разработки динамической экономико-математической модели, учитывающей наличие управляющих воздействий, неконтролируемых параметров (рисков, погрешностей моделирования и других факторов) и дефицита информации. Существующие подходы к решению задач по управлению банковской деятельностью путём разработки экономико-математических моделей в условиях неопределённости базируются обычно на статических моделях и используют аппарат стохастического моделирования, для применения которого требуется знание вероятностных характеристик основных параметров модели. При этом для его использования необходимы очень жёсткие условия, которые на практике чаще всего заранее не выполнимы. В статье предлагается использовать детерминированный подход для моделирования и решения исходной задачи в форме динамической задачи программного минимаксного управления (оптимизации гарантированного результата) на заданный момент времени с учётом наличия рисков.

Ключевые слова: системы поддержки принятия решений, продуктоео-розничная стратегия банка, экономико-математическое моделирование, процессуправления.

В современных экономических условиях для банка, как и для любой другой коммерческой организации, приоритетными являются задачи максимизации прибыли и минимизации рисков. Поэтому для эффективного управления банковской деятельностью необходимо выработать соответствующую продуктово-рыночную стратегию, т. е. определить конкретные виды банковских продуктов и услуг, методы и условия их реализации, способы повышения конкурентоспособности, которые бы учитывали потребности рынка и имеющиеся в наличии банка ресурсы — финансовые, трудовые, материальные и др.

Так, в части розничного банковского бизнеса продуктово-рыночная стратегия может включать:

— перечень продуктов и услуг, предлагаемых клиентам — физическим лицам;

— условия реализации продуктов и услуг для различных категорий клиентских сегментов: VIP, массовый высокодоходный и массовый среднедо-ходный, в которых выделены следующие категории клиентов: молодёжь, экономически активные граждане и пенсионеры;

— каналы реализации банковских продуктов — продажа в офисах банка, презентации на предприятиях — участниках зарплатных проектов, продажа в партнёрской сети банка (автосалоны, агентства недвижимости и др.);

— технологии реализации продуктов и услуг.

Разработка продуктово-рыночной стратегии

также тесно связана с вопросами, касающимися процесса управления персоналом, а также выделения ресурсов на развитие материально-технической базы банка.

Таким образом, разработка продуктово-рыночной стратегии банка представляет собой комплексный процесс, состоящий из ряда компонентов, направленных на достижение определённых целей. Одной из таких компонент является процесс принятия управленческих решений. «Принятие управленческих решений — особый вид целенаправленной деятельности, заключающийся в выборе одной из имеющихся (возможных) альтернатив» [6]. Под альтернативами понимаются соответствующие методы, приёмы, схемы, последовательности действий, способствующие достижению поставленных целей. «Важнейшими компонентами процесса принятия решений (выбора из множества альтернатив) являются:

— задача (проблема) управления, подлежащая решению;

— критерий (или критерии) качества рассматриваемого процесса управления;

— множество альтернатив, среди которых производится выбор;

— одна или несколько целей, на достижение которых направлен выбор рассматриваемых альтернатив;

— лицо, принимающее решение, или коллективный орган, который решает задачу управления» [6].

Процесс принятия и реализации управленческих решений в банке предполагает три основные стадии: подготовка решений, принятие решений и их реализация.

Подготовка решения — это экономический и факторный анализ состояния банка, который предполагает этапы поиска, сбора и обработки имеющейся информации. На этой стадии формулируются проблемы, требующие решения.

Принятие решения — это разработка, оценка альтернативных вариантов решений, а также выбор оптимального или приемлемого решения в соответствии с выбранным критерием (или выбранными критериями) качества.

Реализация решения — на данной стадии осуществляются меры для конкретизации решения и доведения его до исполнителей, проводится контроль за его выполнением, вносятся корректировки в процесс (при необходимости) и даётся оценка полученного результата.

Существуют различные методы принятия решений для достижения поставленных целей:

— ■интуитивный метод, который основывается на накопленном опыте и знаниях в конкретной области деятельности;

— эвристический метод, при котором решения принимаются путём обоснования последовательным доказательством на основе имеющегося практического опыта;

— научно-практический метод, при котором на основе переработки большого количества информации принимается оптимальное или допустимое решение. Этот метод требует применения современных экономико-математических моделей и информационно-технических средств.

Для эффективного управления работой банка необходимо иметь достоверную информацию о текущем состоянии дел в банке в объёмах, достаточных для принятия решений. Кроме того, необходимо оперативно реагировать на значимые изменения ситуации в нём. При этом современные экономические условия и соответствующие им процессы приводят к возрастанию объёма информации, скорости её передачи, что, в свою очередь, сказывается на усложнении задач, решаемых в области организации основных банков-

ских процессов, к которым относятся в первую очередь планирование и анализ финансовой деятельности. Таким образом, оперативное управление такими процессами невозможно без построения соответствующей информационной системы поддержки принятия управленческих решений.

Для обеспечения необходимой эффективности при формировании и принятии управленческих решений используют системы поддержки принятия решений. Данный инструмент позволяет оптимизировать основные критерии качества решений (снижения сроков реализации, повышения уровня обоснованности, снижения трудоёмкости и стоимости).

Системы поддержки принятия решений в финансовой сфере являются одним из основных направлений развития информационных технологий, которые, в целом, позволяют обеспечить значительные конкурентные преимущества банкам, которые их используют. Такие факторы, как расширение спектра услуг, усложнение процессов реализации банковских продуктов, рост конкуренции на финансовых рынках, сопровождающие банковскую деятельность риски, требуют поиска качественно новых подходов, а также постоянного усовершенствования текущих методов обработки, анализа и формирования управленческой информации в банке. Полученные данные используются для разработки стратегии развития, определения тактических задач и оптимизации управления текущей банковской деятельностью.

«Система поддержки принятия управленческих финансовых решений представляет собой совокупность взаимосвязанных по целям, параметрам и условиям задач, методов (методик), программных средств и технических систем, позволяющих формировать в автоматизированном режиме набор отчётных форм, содержащих информацию — как для принятия управленческих решений, так и/или варианты таких решений» [10].

Информационное обеспечение банковской организации подразумевает сбор, анализ и переработку информации, необходимой для принятия управленческих решений. Передача информации о состоянии и деятельности подразделений банка на высший уровень руководства и обмен информацией между всеми взаимосвязанными подразделениями банка осуществляется на базе специально разработанных программно-технических средств и систем.

В деятельности крупных многофилиальных банков передача информации является перво-

очередным фактором, влияющим на эффективное функционирование банка. При этом информация должна быть достоверной, своевременной и достаточной. Недостоверная, несвоевременная либо неполная информация может приводить к принятию ошибочных и неэффективных решений. Однако при наличии избыточной информации могут возникнуть ещё большие трудности. В этом случае возникает проблема отбора значимой информации, действительно представляющей интерес и важной для своевременного принятия эффективных управленческих решений.

Более точно требования к информации (данным) в банковской деятельности можно сформулировать следующим образом:

— краткость, чёткость формулировок;

— своевременность поступления данных;

— удовлетворение необходимых потребностей конкретных управленцев;

— точность и достоверность;

— наличие не только количественных данных, но и данных качественного характера.

Использование информации банками связано с решением следующих задач:

— задач производственного характера (надёжность и устойчивость реализации всех внутрибанковских технологических процессов);

— снижение расходов банка;

— повышение эффективности банковских процессов;

— прогнозирование рыночных процессов;

— «анализ отклонений от значений плановых показателей, которые необходимы для достижения поставленных целей, как оперативных, так и стратегических» [4];

— подготовка соответствующих докладов, отчётов, предложений для выработки и принятия управленческих решений.

Основной составляющей частью системы поддержки принятия управленческих решений являются информационные технологии. Под информационными технологиями необходимо понимать процессы, использующие совокупность методов и средств реализации операций сбора, регистрации, передачи, накопления, анализа, обработки и передачи данных на базе программно-технического обеспечения. Указанная информация необходима для решения задач, связанных с оцениванием данных, определением степени влияния их на банковские процессы, прогнозированием изменения их во времени и поддержкой

принятия управленческих решений в конкретной предметной области.

Целью банковской информационной системы для поддержки принятия управленческих решений является удовлетворение информационных потребностей всех руководителей и сотрудников в банке, вовлечённых в процесс принятия решений. Такая система необходима на любом уровне управления банковскими процессами. Её основная функция — получать информацию нового качества, на основе которой вырабатываются оптимальные (или приемлемые) управленческие решения. Это возможно только при выполнении всех требований к информации, а также с учётом использования современных программных средств для внедрения и функционирования качественно новых форм информационной поддержки деятельности банка.

Необходимо отметить, что применение общих методов экономико-математического моделирования и оптимального управления зачастую является сложным процессом, который невозможно использовать как универсальный способ решения задач в банковской деятельности. Таким образом, для решения каждой отдельно взятой сложной практической задачи, связанной с управлением банковскими процессами, приходится разрабатывать особый, специализированный метод. Этот процесс традиционно включает в себя этапы постановки задачи, разработки метода её решения и алгоритма его реализации с помощью программно-технического обеспечения, т. е. представляет собой самостоятельный процесс, с которым связан ряд проблемных моментов. Данные проблемы обусловлены, во-первых, разработкой адекватной рассматриваемым процессам экономико-математической модели, во-вторых, с сопоставлением содержательного описания и строгой математической постановкой задач управления финансовой деятельностью в рамках модели и, в-третьих, с выбором, адаптацией и применением соответствующих математических методов и алгоритмов решения поставленных задач.

При этом разработка экономико-математических моделей, адекватных рассматриваемым банковским процессам и позволяющих формировать альтернативные варианты развития финансовой деятельности с учётом имеющихся у банка возможностей, определять оптимальные (или приемлемые) варианты реализации соответствующих процессов, а также, при необходимости, вносить коррективы в целевые установки его деятельно-

сти, является весьма актуальной для высокотехнологичных и конкурентоспособных банков.

Выбор эффективной системы управления персоналом является одной из первостепенных задач формирования стратегии развития коммерческого банка. В любом банке должна решаться задача разработки и внедрения систем информационного обеспечения процесса работы с персоналом. Данное мероприятие нацелено на поддержку принятия управленческих решений в этой сфере таким образом, чтобы желаемый результат достигался кратчайшим путём.

Современное управление персоналом организации — это система методов и приёмов эффективного управления и использования её трудовых ресурсов. Эта система складывалась под влиянием изменений экономического состояния развитых стран. В настоящий момент достигнуто понимание того факта, что управление персоналом не может быть представлено в виде чётко сформулированных правил, методик и схем деятельности. «Мы живём в очень сложном и быстро меняющемся мире, в котором подвержены изменениям даже сами закономерности, по которым этот мир существует и развивается. Поэтому современное управление персоналом российского банка — это скорее система наиболее общих представлений об организациях, новая "управленческая философия", нежели свод готовых рецептов» [5].

Довольно часто решения об изменениях в организационной структуре и численности персонала банка принимаются комитетом по кадрам или отдельными должностными лицами. При этом такие решения не всегда бывают обоснованы аналитическими расчётами, проведённым анализом. В основном лицо, принимающее решение, опирается на собственные экспертные оценки и имеющиеся аналоги.

В ряде публикаций встречаются описания конкретных методик, которые могут применяться для оптимизации численности персонала. В основе их лежит, как правило, применение теории массового обслуживания, эконометрических методик, процессного подхода и имитационного моделирования. Каждая из таких методик имеет ряд преимуществ и недостатков. Так, «существуют трудности при оценке параметров, необходимых для принятия решения, применение некоторых из данных методик ограничено несоответствием фактических данных о работе системы требуемым предпосылкам. Однако результаты, полученные с помощью данных методик, могут при-

меняться в качестве дополнительного или даже основного аргумента в пользу того или иного решения» [15].

Рассмотрим компоненты процесса принятия управленческих решений в деятельности розничного блока уральского банка ОАО «Сбербанк России» на примере ввода численности сотрудников розничного блока и влияния данного мероприятия на динамику портфелей розничных продуктов и прибыли розничного блока банка.

Для формирования экономико-математической модели процесса принятия решений в банковской деятельности введём следующие обозначения:

п — общее количество основных банковских портфельных продуктов. К портфельным продуктам будем относить те, состояние которых можно охарактеризовать величиной сложившегося портфеля. Например, потребительские кредиты, жилищные кредиты, срочные вклады, банковские карты и т.д.;

т — общее количество типов должностей сотрудников, реализующих данные продукты. За каждой из должностей таких сотрудников закреплён определённый функционал по продаже тех или иных продуктов.

Пусть X(?) = ((?),х2(?),...,хп (?))'еК" — вектор, характеризующий объём портфеля каждого из банковских продуктов в период времени ? в тыс. р. (?еО,Г-1 = {0,1,2,...Г-1}\Т е ], у которого каждая^-я координата (?) есть значение объёма портфеля^-го вида банковского продукта

(/' е 1, п); здесь и далее для ке есть ^-мерное евклидово векторное пространство векторов-столбцов, а знаки <, >, = и Ф используются для обозначения операций сравнения между его элементами, которые определяются естественным образом — путём соответствующего покоординатного сравнения; N есть множество всех натуральных чисел.

У(') = (Л ('),У2 )> — Ут ))' е И — вектор, характеризующих численность различных категорий сотрудников в банке (кол-во чел.) в момент

времени ?(?е 0, Т -1), у которого каждаяу-я координата (?) есть значение штатной численности сотрудников7'-го типа должности (у'е1, т);

А(() = \\cty (/) ||,/'е1,и,у е 1,т — матрица нормати-

ме-

вов продаж в момент времени ? (?еО,Г -1), в сяц, ajJ. (?) — нормативное количество проданных продуктов /-го вида сотрудником j-й категории, шт. (/el,n,j el,т);

Н(?)= (к, (?) А (?)(?))'6 И - вектор коэффициентов ежемесячного погашения каждого из видов портфелей, %, в период времени ? (?е0,Т -1), у которого каждая /-я координата АД?) есть значение коэффициента ежемесячного погашения портфеля /-го вида банковского продукта (/е1, и);

5 (?) = (^ (?) ,52 (?),..., (?))' 6И" — вектор средних сумм реализации продуктов, тыс. р.,

в момент времени ? (?е0,Т -1), у которого каждая /-я координата (?) есть значение средней суммы реализации /-го вида банковского продукта (/е1, т);

и(?) = (щ (?) ,и2 (?),...,ит (?))' 6 Ит — вектор введения численности каждой категории сотрудников (кол-во чел.), в момент времени (?б0, Т -1), у которого каждая _/-я координата щ (?) есть значение количества вводимых штатных единиц сотрудников у-готипадолжности (у 61, т).

Тогда динамика рассматриваемого процесса будет описываться следующей системой линейных рекуррентных уравнений (1):

У] (' +1) = У] (') + «у (') > У] (0) = Ъ ,и}. (0) = 0;

) т

- хг (? +1) = хг (?)-Иг (?) хг ^ + (?)£«,, (?) У; (?); (1) хг (о) = Ъ,,(?60,Т -1, /' 6 Цот,,/ 6 Цй),

где приняты следующие обозначения:

X(? + 1) = (X! (? +1),х2 (? + 1),...,Х„ (? + 1))' 6 И" — вектор объёмов портфелей банковских продуктов к началу периода времени (? + 1);

>• (? +1) = ( Л (? +1) ,у2 (? +1),..., уп (? +1))16И

вектор численности различных категорий сотрудников (кол-во чел.) к началу периода (? + 1);

Ъ = (^,¿2,...,Ъп)'6 И" — вектор объёма портфеля банковских продуктов в начальный момент времени (при ? = 0), у которого каждая /-я координата Ъ1 есть значение объёма портфеля /-го вида

(/61,п) в начальный момент времени;

й = (й^,^,---,)'6И™ — вектор начальной численности сотрудников в начальный момент времени (при ? = 0), у которого каждая_/-я координата ^ есть значение численности сотрудников 7-го типа должности (7 61, т) ;в начальный момент времени.

В векторном виде система выглядит так:

у (t +1) = у (t ) + и (t) ; и (0) = 0; у (О) = d; < х (t +1) = х (t ) _ н (t )х ^ + s (t ) A(t )y (t ), (2)

x(0) = b, te0,T -1 .

Введём дополнительные параметры в модель:

v(?) = (уД?),v2(?),...,vm(?))' e Rm — вектор величины заработной платы каждой категории сотрудников, тыс. р.;

г(?) = (г1(?),г2(?),...,г„(?))' e R" — вектор ставок процентных доходов по каждому виду портфеля в годовом исчислении, %;

с (?) = (q (?) ,с2 (?),..., сп (?)) ' eR" — вектор ставок процентных расходов по каждому виду портфеля в годовом исчислении, %;

р (?) — прибыль банка по всем видам розничных продуктов нарастающим итогом, тыс. р. Р(?о) =0.

Тогда в системе появляется ещё одно уравнение:

У] (? +1) = У] (?) + Uj (?)-,yj (0) = dj,Uj (0) = 0,

x¡ (t + !)= ** (?)- ht (t) ** Щ +

m

+^ (t & (? ) yj (? ); (°)=ъг ; j=1

1 ^ (3)

p (t +1) = p (t ) + • (t ) хг (t )-

Y n m

- ^-2*) )-!vy (?)(?);

?e0,T -1 .

Кроме того, в рамках разработанной модели были произведены следующие действия:

— введены ограничения на параметры фазового вектора системы (1)-(3);

— введены ограничения на вектор управляющего воздействия в системе (1)-(3);

— осуществлено формирование оптимизационных функционалов (критериев качества) для рассматриваемых процессов управления;

— определены целевые установки для выбранных оптимизационных функционалов.

В целях максимизации темпов роста прибыли розничного блока была разработана экономико-математическая модель, основу которой составляет дискретная динамическая система (1)-(3). Математические модели таких систем

рассматриваются, например, в работах [3; 7-9]. В результате разработки соответствующей методики, создания и использования системы поддержки принятия управленческих решений были сформированы альтернативные варианты развития финансово-хозяйственной деятельности с учётом имеющихся возможностей банка. Исходя из текущих ставок доходности по каждому инструменту банковского портфеля, а также с учётом действующей в банке системы оплаты труда и мотивации персонала было принято решение о вводе дополнительной численности сотрудников розничного блока в необходимой пропорции, что позволило достигнуть оптимальных результатов прибыли розничного блока с учётом возросших затрат на заработную плату сотрудников.

Перечень основных задач управления банковскими процессами в части розничного блока, для которых также можно использовать дискретную экономико-математическую модель (1)-(3), приведён в таблице).

В разработанной методике, под множеством альтернатив, среди которых производится выбор, понимается совокупность вариантов развития бизнеса на основании реализованных мероприятий (ввод численности, открытие новых офисов, изменение технологии продаж) при установленных условиях (ограничения на оплату труда, нормативы продаж, условия по банковским продуктам и др.).

В качестве цели, на достижение которой направлен выбор рассматриваемых альтернатив, предлагается рассматривать максимизацию прибыли банка по розничному бизнесу.

Лицом, принимающим решения, обычно является заместитель председателя банка, курирующий блок «Розничный бизнес».

Таким образом, процесс принятия решений при управлении банковской деятельностью — это комплексный процесс, состоящий из ряда компонент, и в данной статье были рассмотрены следующие их них:

— стадии процесса принятия решений;

— методы принятия решений;

— характеристики и требования к системам поддержки принятия решений.

В заключение отметим, что для выбора оптимального решения при разработке продуктово-рыночной стратегии банка необходимо дальнейшее совершенствование динамической экономико-математической модели (1)-(3). Отметим также, что разработанная в данной работе дискретная экономико-математическая модель (1)-(3), описывающая динамику основных количественных параметров для рассматриваемых процессов управления, подобна результатам из работ [1; 2; 11-14]. Предложенная в работе динамическая экономико-математическая модель может служить и основой для разработки банковской компьютерной информационной системы поддержки принятия управленческих решений.

Основные задачи управления банковскими процессами

Тип задач Содержание

Финансовые - Какой портфель наращивать (потребительские кредиты, автокредиты, жилищные кредиты, депозиты, дебетовые карты и т. д.) - На каких условиях (процентные ставки, сроки погашения, размеры комиссии)

Технологические - Какую технологию продаж банковских продуктов применять (программное обеспечение, построение бизнес-процессов и т.д.)

Управление персоналом - Сколько необходимо сотрудников розничного блока (менеджеры по продажам, менеджеры ипотечного кредитования и др.) - Каков размер оплаты труда каждой категории работников - Каковы нормативы продаж банковских продуктов для каждой категории сотрудников

Развитие материально-технической базы - Сколько необходимо новых дополнительных офисов - Сколько необходимо оборудовать рабочих мест - Необходимо ли приобретение нового оборудования для внедрения новой технологии продаж банковских продуктов

Список литературы

1. Бабенко, В. А. Оптимизация программного управления инновационными технологиями на предприятиях АПК / В. А. Бабенко, А. Ф. Шориков II Современные проблемы экономики, менеджмента и маркетинга : материалы XVIII Междунар. науч.-практ. конф. - Н. Тагил : НТИ (ф) УрФУ, 2012. - С. 52-54.

2. Бабенко, В. А. Экономико-математическая модель и общая схема оптимизации управления инновационными процессами в условиях рисков / В. А. Бабенко, А. Ф. Шориков II Разработка и создание инновационной инфраструктуры Санкт-Петербургского государственного аграрного университета в целях повышения качества подготовки специалистов агропромышленного сектора : материалы междунар. науч.-практ. конф. - СПб. : Изд-во С.-Петерб. гос. аграр. ун-та, 2011. - С. 9-13.

3. Базара, М. Нелинейное программирование. Теория и алгоритмы / М. Базара, К. Шетти. - М. : Мир, 1982.-584 с.

4. Банковское дело : учебник / О. И. Лаврушин [и др.] ; под ред. О. И. Лаврушина. - 2-е изд., перераб. и доп. - М. : Финансы и статистика, 2005. - 672 с.

5. Камионский, С. А. Менеджмент в российском банке: опыт системного анализа и управления / С. А. Камионский ; под общ. ред. Д. М. Гвишиани. - М. : Деловая б-ка «Омскпромстройбанка», 1998. -19 с.

6. Лаптырёв, Д. А. Система управления финансовыми ресурсами банка: процессы - задачи - модели - методы / Д. А. Лаптырёв. - М. : БДЦ-пресс, 2005. - 296 с.

7. Лотов, А. В. Введение в экономико-математическое моделирование / А. В. Лотов ; под ред. Н. Н. Моисеева. - М. : Наука, 1984. - 199 с.

8. Пропой, А. И. Элементы теории оптимальных дискретных процессов / А. И. Пропой ; под ред. Н. Н. Моисеева. - М. : Наука, 1973. - 130 с.

9. Тер-Крикоров, А. М. Оптимальное управление и математическая экономика/A.M. Тер-Крикоров. -М. : Наука, 1977. - 216 с.

10. Титоренко, Г. А. Автоматизированные информационные технологии в экономике : учебник / Г. А. Титоренко. - М. : Юнити, 2005. - 400 с.

11. Шориков, А. Ф. Алгоритм решения задачи оптимального терминального управления в линейных дискретных динамических системах / А. Ф. Шориков II Информационные технологии в экономике. Теория, модели и методы : сб. науч. тр. - Екатеринбург : Изд-во Урал. гос. экон. ун-та, 2005. - С. 119-138.

12. Шориков, А. Ф. Динамическая оптимизация комплексного управления технологическими процессами на предприятии / А. Ф. Шориков, Е. Ю. Виноградова II Изв. Урал. гос. экон. ун-та. - 2007. - № 1 (18). - С. 254-266.

13. Шориков, А. Ф. Минимаксное оценивание и управление в дискретных динамических системах / А. Ф. Шориков. - Екатеринбург : Изд-во Урал, ун-та, 1997. - 242 с.

14. Шориков, А. Ф. Многокритериальная оптимизация формирования ассортимента продукции предприятия / А. Ф. Шориков, Е. С. Рассадина II Регионал. экономика. - 2010. - № 2 (22). - С. 189-196.

15. Фурса, А. А. Методы оценки достаточности численности персонала по обслуживанию клиентов физических лиц в подразделениях коммерческого банка / А. А. Фурса II Науч.-техн. вед. СПбГПУ. Сер. Экон. науки. - 2011. - № 2. - С. 160-163.

Сведения об авторе

Филиппова Анна Сергеевна — аспирантка кафедры прикладной математики Уральского федерального университета имени первого Президента России Б. Н. Ельцина, Екатеринбург, Россия, filippova-as@yandex.ru.

Bulletin ofChelyabinsk State University.

2015. No. 12 (367). Economy. Issue 50. Pp. 103-111.

ECONOMIC-MATHEMATICAL MODELING OF DYNAMICS OF STATES OF DECISION SUPPORT SYSTEMS IN BANKING BUSINESS

A. S. Filippova

UralFederal University named afterthefirstPresidentofRussiaBoris 'Yeltsin, Ekaterinburg, Russia.filippova-as@yandex.ru

Research and solution of the problem of management of banking activity requires the development of a dynamic economic and mathematical model that takes into account the presence of control actions, uncontrollable parameters (risk of modeling errors, and others) and lack of information. Existing approaches to solving problems of management of the banking activities through the development of econometric models under uncertainty based on commonly used static models and stochastic simulation device, for applications that require knowledge of the probability characteristics of the basic parameters of the model. At the same time to use it requires very strict conditions which in practice often not feasible in advance. The article proposes to use the deterministic approach for modeling and solving the original problem in the form of a dynamic problem of minimax control software (optimization guaranteed result) at a given time based on the availability of risk.

Keywords: decision support systems, product-retail strategy of bank, economic-mathematical modeling, managementprocess.

References

1. Babenko V.A., Shorikov A.F. Optimizatsiya programmnogo upravleniya innovatsionnymi tekhnologiya-mi na predpriyatiyakh APK [Optimization software management of innovative technologies in the agricultural enterprises]. Sovremennye problemy ekonomiki, menedzhmenta i marketinga. MaterialyXVIIIMezhdunarod-noy nauchno-prakticheskoj konferencii [Modern problems of economics, management and marketing. Proceedings of the XVIII International], Nizhniy Tagil, NTI (f) UrFU, 2012. Pp. 52-54. (In Russ.)

2. Babenko V.A., Shorikov A.F. Ekonomiko-matematicheskaya model' i obshchaya schema optimizatsii upravleniya innovatsionnymi protsessami v usloviyakh riskov [Economic-mathematical model and a common scheme to optimize the management of innovation processes in terms of risk], Razrabotka i sozdaniye inno-vatsionnoy infrastruktury Sankt-Peterburgskogogo agrarnogo universiteta v tselyakh povysheniya kachestva podgotovki spetsialistov agropromyshlennogo sektora [Design and creation of innovative infrastructure of the St. Petersburg State Agricultural University in order to improve the quality of training of agro-industrial sector], St. Petersburg, 2011. Pp. 9-13. (In Russ.)

3. BazaraM., Shetti K. Nelineynoye programmirovaniye. Teoriya i Algoritmy [Nonlinear Programming. Theory and Algorithms], Moscow, Mir Publ., 1982. 584 p. (In Russ.)

4. Bankovskoye delo [Banking], O.I. Lavrushin [i dr.]; O.I. Lavrushina (ed.). Moscow, Finansy i statistika Publ., 2005. 672 p. (In Russ.)

5. Kamionskiy S. A. Menedzhment v rossiyskom banke: opyt sistemnogo analiza I upravleniya [Management in a Russian bank: experience of system analysis and management]. Moscow, Delovaya biblioteka "Omsk prom story banka" Publ., 1998. (In Russ.)

6. Lapirev D.A. Sistema upravleniya finansovimi resursami banka: Protsessi - zadachi - modeli - metodi [System of management of banking finance resource: Processes - problems - models - methods]. Moscow, BDC-press Publ., 2005. 296 p. (In Russ.)

7. Lotov A.V. Vvedeniye v ekonomiko-matematicheskoye modelirovaniye [Introduction to the economic and mathematical modeling], Moscow, Nauka Publ., 1984. 199 p. (In Russ.)

8. Propoy A.I. Elementy teorii optimal'nykh diskretnykh protsessov [Elements of the theory of optimal discrete processes]. Moscow, Nauka Publ., 1973. 130 p. (In Russ.)

9. Ter-Krikorov A.M. Optimal'noye upravleniye i matematicheskay aekonomika [Optimal control and mathematical economics]. Moscow, Nauka Publ., 1977. 216 p. (In Russ.)

10. Titorenko G.A. Avtomatizirovanniy einformatsionniye tekhnologii v ekonomike [Avtomated information technologies in economics]. Moscow, UNITI Publ., 2005. 400 p. (In Russ.)

11. Shorikov A.F. Algoritm resheniya zadachi optimal'nogo terminal'nogo upravleniya v lineynykh diskret-nykh dinamicheskikh sistemakh [Algorithm for solving the problem of optimal control in the terminal linear discrete dynamical systems]. Informatsionnyye tekhnologii v ekonomike. Teoriya, modeliimetody [Information technology in the economy. Theory, models and methods]. Ekaterinburg, 2005. Pp. 119-138. (In Russ.)

12. Shorikov A.F., Vinogradova E.J. Dinamicheskaya optimizatciya kompleksnogo upravleniya tekhno-logicheskimi protsessami na predpriyatii [Dynamic optimization of complex management of technological processes at enterprise]. Izvestiya Uralskogogo jekonomicheskogo universiteta [News of Ural state economic university], 2007, no. 1 (18), pp. 254-266. (In Russ.)

13. Shorikov A.F. Minimaksnoye otsenivanie I upravlenie v diskretnykh dinamicheskikh sistemakh [Minimax estimation and management in discrete dynamic systems]. Ekaterinburg, Izd-vo Ural. Yn-ta Publ., 1997, 242 p. (In Russ.)

14. Shorikov A.F., Rassadina E.S. Mnogokriterialnaya optimizatsiya formirovaniya assortimenta produktsii predpriyatiya [Multicriteria optimization of the formation of the range of products of the enterprise]. Regional-naya ekonomika. Nauchniy informatsionno-analiticheskiy jurnal [Regional economics. Scientific informative-analitic magazine], 2010, no. 2. (22), pp. 189-196. (In Russ.)

15. FursaA.A. Metody otsenki dostatochnosti chislennosti personala po obsluzhivaniyu kliyentov fizicheskikh lits v podrazdeleniyakh kommercheskogo banka [Methods for assessing the adequacy of staffing levels for customer service individuals in the divisions of the commercial bank], Nauchno-tekhnicheskie vedo-mosti SPbGPUSer. «Ekonomicheskiyenauki» [Science and statements SPbSPU Ser. "Economics."], 2011, no. 2, pp. 160-163. (In Russ.)