CC BY
25^(саЯ&мшса-мл^млтиггасае
мофелира&гНис
ВЫБОР СТРАТЕГИИ ИНТЕГРАЦИИ БАНКА В МИРОВУЮ ФИНАНСОВУЮ СИСТЕМУ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКО МНОЖЕСТВЕННОГО ПОДХОДА
Л.А. ВОРОНИНА,
доктор экономических наук, заведующая кафедрой менеджмента и управления качеством
Э.Н. КОЛКАРЕВА, кандидат экономических наук, доцент Кубанский государственный аграрный университет C.B. РАТНЕР, кандидат физико-математических наук, ведущий научный сотрудник Южный научный центр РАН
В условиях глобализации мировых финансовых рынков значительно усиливаются процессы интеграции национальных банковских институтов в мировую финансовую систему (МФС). Основной причиной интеграции банков является все более возрастающая потребность клиентов в банковском обслуживании за пределами своей страны при осуществлении внешнеэкономической деятельности. Вопросы, связанные с разработкой оптимальных моделей и схем интеграции российских банков в мировую финансовую систему, представляют собой актуальную научную проблему, пока недостаточно изученную современной экономической наукой.
В зависимости от совокупности предоставляемых банковских услуг и развиваемых при этом экономических отношений различают четыре уровня интеграции банка в МФС [1]: • элементарный уровень: предоставление базовых международных расчетно-платежных банковских услуг, которые предполагают организацию экономических отношений в основном внутри
банковского сектора мировой финансовой системы;
• первый уровень: добавляются услуги, которые требуют развития более сложных экономических отношений внутри банковского сектора МФС, отношений с экспортными агентствами, иностранными партнерами клиентов. Это такие услуги, как финансирование внешнеторговых операций клиентов, участие в крупных инвестиционных проектах ведущих иностранных банков для обслуживания инвестиционных потребностей национальных клиентов ит.д.;
• второй уровень: предоставление услуг предыдущих уровней, а также консультационных услуг по инвестированию на международных финансовых рынках, участие в проектах ведущих иностранных банков независимо от национальной принадлежности потребителя услуг. Такой уровень требует установления отношений с иностранными банками по организации инвестиционных проектов для клиента,
2
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ:
с инвесторами, с биржами, информационными агентствами, а также внебиржевыми участниками торговли финансовыми активами;
• глобальный уровень: предоставление всего спектра международных банковских услуг, что предполагает наличие самых разнообразных экономических отношений со многими участниками мировой финансовой системы. Очевидно, что выход на глобальный уровень
интеграции требует больших ресурсов, как финансовых, так и организационных, технических, кадровых. Стратегия выхода на глобальный уровень по сути является стратегией технологического и рыночного лидерства, что под силу далеко не каждому банку. Переход с более низких уровней интеграции банка на более высокие, несомненно, значительно расширяет спектр его возможностей, однако таит и некоторые серьезные опасности, связанные с ребрендингом, смещением центра средоточия основных ресурсов в сторону внешнеэкономической деятельности, необходимостью дополнительных финансовых вливаний. Для минимизации возможных потерь важно выбрать оптимальную модель интеграции российского банка в МФС.
Анализ современных моделей интеграции отечественных банков в МФС, проведенный в работе [1], позволяет выделить пять основных, а именно:
• модель интеграции, заложенная в проекте развития банковских учреждений, разработанном Всемирным банком совместно с Центральным банком РФ и Минфином России при участии российских и иностранных коммерческих банков;
• модель интеграции как выход коммерческого банка на рынок индустриально развитых стран;
• модель, основанную на развитии сети зарубежных филиалов банка;
• модель интеграции российских банков в МФС в условиях вступления России во Всемирную торговую организацию;
• модель, основанную на установлении корреспондентских отношений с иностранными банками, получении международных рейтингов и аудиторских заключений ведущих специализированных компаний, выходе на международные финансовые рынки, взаимодействии с международными финансовыми организациями.
Необходимо отметить, что при любом выборе модели результатом интеграции является банков-
ская услуга, которую банк предоставляет клиенту, вступая в определенные экономические отношения с участниками мировой финансовой системы. Поэтому в качестве критерия оптимальности модели, на наш взгляд, целесообразно использовать максимум показателя уровня конкурентоспособности банковских услуг на внутреннем и на мировом рынках.
Принятие решений о повышении конкурентоспособности на различных стадиях интеграционного процесса, и особенно на стратегической, характеризуется неполнотой и нечеткостью исходной информации, обусловленными большой размерностью задач, отсутствием или труднодо-ступностью необходимых статистических данных о некоторых переменных процессах, влиянием большого числа внешних факторов. Динамика современных экономических процессов такова, что в распоряжении аналитиков остается все меньше времени для сбора данных. Кроме того, большой объем ретроспективных данных совсем не гарантирует высокой достоверности предположений о будущем характере анализируемых процессов. Фактически при принятии решений о выборе той или иной модели интеграции в большинстве случаев используются не столько реальные данные, сколько ожидаемые их значения для некоторых более или менее правдоподобных гипотез. Таким образом, проблема стратегического планирования банковской деятельности в современных условиях состоит в принципиальной неустранимости неопределенности, неполноты и нечеткости информации. Устранение неопределенности в данном случае возможно лишь при устранении самого финансового рынка, разнообразия несовпадающих интересов и действий его субъектов. Между тем традиционные методы анализа и прогнозирования не учитывают неполноты и неопределенности в исходных данных, нечеткости качественных оценок, а также наличия субъективных предпочтений участников стратегического планирования.
В настоящей работе для выбора стратегии интеграции банка в МФС предлагается использовать нечетко множественный подход, успешно применяемый в современных исследованиях по инвестиционному анализу [2], а также моделировании конкурентоспособности брендовых товаров и услуг [3 — 4]. В основе понятия нечеткого множества лежит представление о том, что составляющие данное множество элементы, обладающие общим свойством, могут обладать этим свойством в различной степени и, следовательно, принадлежать к данному множеству в различной степени. Степень
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ:
з
принадлежности выражается числом из диапазона [О, 1]. Чем выше степень принадлежности, тем в большей мере элемент универсального множества соответствует свойствам нечеткого множества. Для вычисления степени принадлежности элемента к нечеткому множеству используют функцию принадлежности.
Выбор данного подхода обусловлен тем, что в условиях глобализации мировых финансовых рынков значимый вклад в конкурентоспособность банковских услуг вносят не только показатели качества и цены, но и степень интегрированности банка в МФС, уровень информированности потенциальных клиентов о банке, уровень надежности, географическая и временная доступность услуг, уровень сервиса. Для оценки таких показателей зачастую применяют экспертные оценки, содержащие значительную долю неопределенности (например, «дешевый кредит», «слабый имидж», «отличный сервис»), При этом неопределенность исходных данных связана с невозможностью дорогих полномасштабных маркетинговых исследований, а также либо с ограниченным доступом к правдивой финансовой отчетности конкурентов или, наоборот, избыточностью информации, приводящей к задержкам по времени процесса принятия решения.
В указанных условиях с помощью традиционных подходов трудно получать адекватные модели конкурентоспособности, учитывающие доступные экспертные знания. Формализация таких экспертных правил в математическую модель
Иерархическая классификация факторов, влияющих на конкурентоспособность
банка
удобно осуществить с помощью теории нечетких множеств [5].
Назовем критерием конкурентоспособности банка число 0 е [0,100] . Чем больше значение этого критерия, тем больше сегмент финансового рынка, занимаемого банком. Обозначим факторы конкурентоспособности через х1,х2,...хп, тогда модель конкурентоспособности банка будет представлять функциональное отображение вида:
X = (х„Х2,...Хп) ^ 0 е [0,100].
В общем случае число входных переменных модели определяется задачей, целью и используемыми средствами моделирования. Основу нечеткой модели составляют формализованные с помощью теории нечетких множеств лингвистические высказывания экспертов. При работе с такого рода вербальной информацией полезно использовать правило «магического числа «7± 2» и стремиться к тому, чтобы число входных переменных модели не превышало указанного числа. Кроме того, построение адекватной модели при большом количестве входных переменных требует большого объема базы знаний, число правил в которой экспоненциально возрастает с увеличением входов модели.
Представим иерархическую классификацию влияющих факторов в виде дерева, представленного на рис. 1. При этом корневой вершиной является конкурентоспособность банка (0, висячие вершины интерпретируются как частные влияющие факторы (х1,х2,...хп); вершины промежуточного уровня — свертки влияющих факторов. Описание
смыслового значения факторов приведено в табл. 1. Свертки/д,^,^ и/у3 осуществим посредством логического вывода по нечетким базам знаний.
Значения факторов удобно выражать как отклонения (в процентах) от усредненных показателей других игроков финансового рынка. Для моделирования укрупненных влияющих факторов используются экспертные нечеткие базы знаний типа Мамдани [6], приведенные в табл. 2 — 4. Элементы антецедентов нечетких правил связаны логической операцией «И».
4
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: жго7>ъЯ-Ъ.'Н?>?4?:Ж'иЪ4
Таблица 1
Факторы конкурентоспособности
Наименование Описание
у1 — качество услуг Совокупность потребительских свойств совокупности предоставляемых банковских услуг; их способность удовлетворять потребности потребителя, в том числе, связанные с внешнеторговой деятельностью
у2 — имидж Целостная совокупность ассоциаций и впечатлений, представляющая банк в сознании потребителя
у3 — сервис Качество предоставления банковских услуг
х1 — цена Стоимость предоставления банковской услуги
х2 ~ уровень проектных решений Потенциальное качество, заложенное в банковскую услугу. Определяется, в основном, степенью интегрированности банка в МФС и уровнем используемых информационных технологий в части программного обеспечения
х} — качество производственных технологий Объективные ограничения достижения потенциального качества. Обусловлены, в основном, уровнем развития телекоммуникационных сетей
х4 — кадровое обеспечение Субъективные ограничения достижения потенциального качества, обусловленные квалификацией, дисциплинированностью и мотивированностью персонала
х, — уровень капитализации Спектр инвестиционных возможностей банка
хб — маркетинговые коммуникации Эффективность используемых способов маркетинговых коммуникаций
х1 — уровень рекламаций Определяется количеством и степенью претензий потребителей, уровнем распространением информации о рекламациях, а также контрпропагандой конкурентов
х8 — удобство услуг Легкость потребления услуги, определяемая географической и временной доступностью точек продажи (региональные сети, банкоматы), а также сервисным обслуживанием
х9 — сопутствующий сервис Консультации, юридическое и техническое сопровождение
х10 — бонусы Дополнительные льготы, скидки и услуги, предлагаемые клиентам банка
Таблица 2
Нечеткая база знаний для моделирования качества банковских услуг
Окончание табл. 3
*
Высокое Высокое Высокое Высокое
Высокое Высокое Среднее Высокое
Высокое Среднее Высокое Среднее
Среднее Высокое Высокое Среднее
Среднее Высокое Среднее Среднее
Низкое Низкое Низкое Низкое
Низкое Низкое Среднее Низкое
Низкое Среднее Низкое Низкое
Среднее Низкое Низкое Низкое
Среднее Низкое Среднее Низкое
Высокое Низкое Среднее Среднее
Высокое Среднее Низкое Среднее
Низкое Высокое Среднее Среднее
Низкое Среднее Высокое Среднее
Среднее Высокое Низкое Среднее
Среднее Низкое Высокое Среднее
Среднее Среднее Среднее Среднее
Нечеткая база знаний для моделирования имиджа банка
Таблица 3
х7
Высокий Высокое Средний Высокий
Высокий Среднее Низкий Высокий
Любой Высокое Низкий Высокий
Средний Высокое Средний Высокий
Любой Низкое Высокий Низкий
Низкий Низкое Средний Низкий
Х7
Низкий Среднее Высокий Низкий
Средний Низкое Средний Низкий
Высокий Низкое Средний Средний
Высокий Среднее Высокий Средний
Низкий Высокое Средний Средний
Низкий Среднее Низкий Средний
Средний Высокое Высокий Средний
Средний Низкое Низкий Средний
Средний Среднее Средний Средний
Таблица 4
Нечеткая база знаний для оценки уровня сервиса
Х10
Высокая Высокий Высокие Высокий
Высокая Высокий Средние Высокий
Высокая Средний Высокие Высокий
Высокая Средний Средние Высокий
Средняя Высокий Высокие Высокий
Низкая Низкий Низкие Низкий
Низкая Низкий Средние Низкий
Низкая Средний Низкие Низкий
Низкая Средний Средние Низкий
Средняя Низкий Низкие Низкий
Высокая Низкий Средние Средний
Высокая Средний Низкие Средний
Низкая Высокий Средние Средний
Низкая Средний Высокие Средний
Средняя Высокий Низкие Средний
Средняя Низкий Высокие Средний
Средняя Средний Средние Средний
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: жг0РЪЯ-Ъ.'НР?4'К'ШЪ.Ъ4
Таблица 5
Нечеткая база знаний для оценки конкурентоспособности
Xx * У3 Q
Высокая Низкое Низкий Низкий -0,08х1 + 0,03 y 1 + 0,025y2 + 0,055y3 + 14
Средняя Среднее Средний Средний -0,35 xj + 0,4 y1 + 0,28 y2 + 0,05 y3 + 50
Низкая Высокое Высокий Высокий -0,06x1 + 0,06y1 + 0,06 y2 + 0,08 y3 + 80
Будем моделировать конкурентоспособность банка по трем сценариям реальной ситуации: 1) показатели цены «И» качества «И» имиджа «И» сервиса являются плохими; 2) показатели цены «И» качества «И» имиджа «И» сервиса средние; 3) показатели цены «И» качества «И» имиджа «И» сервиса являются хорошими. В табл. 5 предлагается нечеткая база знаний типа Сугено [6] для моделирования конкурентоспособности банка. Каждое правило этой базы знаний моделирует один сценарий. Коэффициенты в заключениях правил задают чувствительность конкурентоспособности по соответствующим факторам и определяются на основе экспертных оценок. Для определения принадлежности нечетких термов используем га-уссовую функцию [5].
Для дальнейшей работы с моделью используем пакет прикладных программ Fuzzy Logic Toolbox, входящий в состав среды MatLab. Он позволяет создавать системы нечеткого логического вывода и нечеткой классификации в рамках среды MatLab,
Литература
с возможностью их интегрирования в Simulink. Одним из преимуществ данного программного обеспечения является наличие простого и хорошо продуманного интерфейса, позволяющего легко проектировать и диагностировать нечеткие модели даже не профессионалу в области математического моделирования. Кроме того, в пакете Fuzzy Logic Toolbox обеспечивается поддержка современных методов нечеткой кластеризации и адаптивные нечеткие нейронные сети. Графические средства Fuzzy Logic Toolbox позволяют интерактивно отслеживать особенности поведения системы.
Построенная модель позволяет исследовать конкурентоспособность банка в условиях глобализации финансовых рынков на основе данных маркетинговых исследований и прогнозировать значение уровня конкурентоспособности при выборе различных стратегий. Для обеспечения достоверных результатов необходимо провести параметрическую идентификацию нечеткой модели по экспериментальным данным маркетинговых исследований.
1. Петров А. В. Макроэкономические аспекты интеграции российских банков в мировую финансовую систему: Дис. канд. экон. наук. — Волгоград, 2003. — 177 с.
2. Чернов В. Г. Модели поддержки принятия решений в инвестиционной деятельности на основе аппарата нечетких множеств. — М.: Горячая линия — Телеком, 2007. — 313 с.
3. Ахматова М. В., Попов Е. В. Теоретические модели конкурентоспособности // Маркетинг. — 2003. — № 4. -С.25 - 38.
4. Акулич М. В. Анализ конкурентоспособности продукции в аспекте взаимоотношений с потребителями // Маркетинг. - 2003. -№6.- С. 33 - 43.
5. Штовба С. Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику // http://matlab.exponenta.ru.
6. Takagi Т., Sugeno М. Fuzzy Identification of Systems and Its Applications to Modeling and Control // IEEE Trans, on Systems, Man, and Cybernetics. Vol. 15, № 1. - 1985,- P. 116 — 132.
6
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: жгор^я^^р^^ш^^^
