Анализ динамики финансовых потоков банка с валютной
advertisement
Анализ динамики финансовых потоков банка с валютной структурной компонентой Введение. Развитие мировой системы хозяйствования во многом определяется эффективностью действующих валютно-финансовых отношений, что связано со спецификой международного разделения труда, обменом его результатами между различными странами и нарастающими объемами перемещения капиталов. В силу таких обстоятельств и развивались в последнее время международные валютно-финансовые отношения, которые базировались преимущественно на поливариантной международной системе единой валюты и системе международных платежных средств. Тем не менее, развитие национальных экономик и их включение в структуру мирового хозяйства обусловливает необходимость более широкого рассмотрения региональных валютно- финансовых объединений. Это также продиктовано необходимостью установления надлежащего уровня безопасности национальных экономик в результате глобальных экономических и финансовых потрясений, что отчетливо продемонстрировал последний мировой финансово-экономический кризис и те усилия, которые были направлены на минимизацию его затянувшихся и масштабных последствий. Рассматривая эффективность улучшения валютно-финансовых отношений необходимо также учитывать то факт, что в целом система международных экономических отношений представляет собой сложную многоуровневую структуру, где превалирующее значение отводится финансовым отношениям, отображающим развитие и взаимодействие финансового сектора экономики с другими секторами экономики. В силу того, что последний глобальный финансово-экономический кризис зародился в недрах фондового рынка и банковской системы, как ключевого посредника между торговцами и покупателями производных финансовых инструментов, особое внимание следует уделить развитию банковского сектора экономики. Важность такого акцентирования связано также с той роль, которую выполняют банки в системе развития международных экономических отношений и обоюдном влиянии относительно стабилизации их неотъемлемой составляющей – валютно-финансовых отношений. Примером тому следует назвать исследования: А. А. Абалкиной, которая рассматривает взаимодействие коммерческих банков в экономическом сотрудничестве между участниками СНГ, а также по созданию общего финансового рынка в рамках ЕврАзЭС1; И. А. Школьник, анализирующей роль банков в контексте развития мировой финансовой системы2; В. В. Шмелева и О. В. Хмыз, посвященная изучению трансформации всемирного валютно-финансового механизма и роли в данном процессе банков3; А. И. Барановского, который изучает роль банков в обеспечении финансовой безопасности страны4, других авторов. Такой интерес к роли банков в развитии валютно-финансовых отношений связан, прежде всего, с тем, что именно через банки проходят финансовые операции, отражающие сущность взаимодействия различных составных частей мировой системы хозяйствования и тем, что банки способны не только аккумулировать и перераспределять финансовые ресурсы, но и трансформировать их. При этом такая трансформация финансовых ресурсов возможна и с учетом валютной составляющей, что и обуславливает одну из ведущих ролей банков в развитии мировой системы хозяйствования и значении при определении эффективности валютно-финансовых отношений, что, в конечном счете, способствует построению оптимальных стратегий взаимодействия национальных экономик с мировым хозяйством. Говоря же о роли банков в развитии и трансформации валютнофинансовых отношений, следует обратить внимание на обоснование концепции функционирования таких финансовых институтов с позиций потокового подхода, который является одним из превалирующих и постоянно развивающихся в последнее время5. Абалкина А. А. Интеграция рынков банковских услуг СНГ в условиях кризиса / А. А. Абалкина // Валютное регулирование. Валютный контроль. – 2010. – № 2. 2 Школьник И. А. Финансовый рынок Украины в контексте развития мировой финансовой системы / И. А. Школьник. – Сумы: УАБД НБУ, 2007. – 98 с. 3 Глобализация мировых валютно-финансовых рынков: Монография / Шмелев В. В., Хмыз О. В. Глобализация мировых валютно-финансовых рынков: Монография / В. В. Шмелев, О. В. Хмыз. – М. Проспект, 2010. – 200 с. 4 Барановський О. І. Фінансова безпека в Україні (методологія оцінки та механізми забезпечення) / О. І. Барановський. – К. : КНТЕУ, 2004. – 760 с. 5 Азаренкова Г. М. Фінансові потоки в системі економічних відносин: Монографія / Г. М. Азаренкова. – Х.: ВД «ІНЖЕК», 2006. – 328 с. Зайков В. П. Определения, теории и концепции финансового менеджмента в управле1 Сущность такой концепции заключается в рассмотрении различных аспектов деятельности банков и их функционировании как совокупности входящих, внутренних и исходящих финансовых потоков. При этом такое рассмотрение позволяет учесть движение финансовых ресурсов не только с точки зрения банков, но и с точки зрения внешних финансовых потоков влияющих на их деятельность. Иными словами, например, анализ динамики финансовых потоков банка с валютной структурной компонентой позволяет учесть, как влияние такой компоненты на функционирование банка, так и выявить сущность банковской деятельности в существующих валютно-финансовых отношениях, направления совершенствования и развития банковского менеджмента в современных условиях развития таких отношений, которые зачастую принимают характер острой конкурентной борьбы. Таким образом, можно говорить, что реформирование системы валютно-финансовых отношений невозможно без изучения совокупности взаимосвязей, присущих такой сложной системе, где, как было указано выше, значительное внимание должно быть уделено анализу финансовых потоков банка, как одного из элементов целостной банковской системы. Исходя же из выбранного направления исследования, рассмотрим анализ финансовых потоков банка с валютной структурной компонентой, где можно рассматривать различные методы и подходы к такому анализу. Однако, несмотря на наличие большого количества различных подходов к исследованию финансовых потоков банка следует начать их рассмотрение в контексте обобщения накопленной статистической информации о деятельности банка, где выделяются методы статистического анализа. Опыт исследования динамики финансовых потоков банка на основе эконометрического анализа. В данном аспекте, прежде всего, необходимо указать на важность рассмотрения классического анализа динамики финансовых потоков банка, который основан на методах эконометрического моделирования. Это связано с тем, что сущность такого анализа заключается в рассмотрении взаимосвязей между различными финансовыми потоками банка на основе построения регрессионных уравнений, например, в следующем виде: нии финансовыми потоками: Монография / В. П. Зайков. – Краснодар: ЦНТИ, 2007. Yt a t a it Xit , (1) i где Yt – зависимая переменная, отображающая динамику изменения некото- рого финансового потока банка на протяжении времени t ; X it – совокупность i независимых переменных, отображающих динамику изменения финансовых потоков банка на выбранном для исследования интервале времени t ; a it – нормальные коэффициенты регрессии (в отличие от так называемых стандартизированных) при независимых переменных i на выбранном для исследования интервале времени t ; a t – свободный член регрессионного уравнения. Примером исследований подобного рода можно назвать многочисленные труды как российских, так и украинских ученых, в которых рассматриваются те или иные особенности и подходы к изучению различных экономических показателей, в том числе и отражающих функционирование и развитие банков6. Если говорить об анализе динамики финансовых потоков банков с валютной структурной компонентой, то необходимо обратить внимание на обоснование модели для проведения соответствующего анализа. Сложность выбора такой модели базируется на возможности проведения многопланового анализа, где в каждом конкретном случае можно указать определенные показатели, которые будут отражать движение соответствующих финансовых потоков банка. Так, рассматривая эффективность существующих валютно-финансовых отношений или взвешенность обменных курсов национальной денежной единицы можно поставить, например, вопрос о влиянии входящих финансовых потоков банка в виде депозитов в национальной и иностранной валюте на его финансовые результаты. Таким образом, в качестве зависимой переменной следует рассматривать показатели, отражающие изменение финансового результата банка или его дохода, а в качестве независимых переменных могут выступать Дмитриев М.Э., Матовников М.Ю., Михайлов Л.В., Сычева Л.И., Тимофеев Е.В., Уорнер Э. «Российские банки накануне финансовой стабилизации» – СПб: Норма, 1996; Некоторые подходы к прогнозированию экономических показателей. – М.: ИЭПП, 2005. – 195 с.; Азаренкова Г. М. Моделі та методи аналізу фінансових потоків. – Х.: ВКФ «Гриф», 2005. – 119 с.; Сучасні та перспективні методи і моделі управління в економіці: Монографія: у 2-х частинах. – за ред. д.є.н. А. О. Єпіфанова. – Суми: ДВНЗ «УАБС НБУ», 2008. 6 показатели, отражающие динамику изменения привлеченных средств на депозитные счета банка с учетом их национальной и валютной составляющих. В тоже время, изучая процессы влияния валютных колебаний на стабильность функционирования банка, в качестве зависимой переменной могут рассматриваться различные нормативные показатели банковской деятельности, связанные с изменением баланса его валютных счетов, где в качестве независимых переменных могут быть данные о динамике привлеченных средств, выданных кредитов с учетом их валютной структурной составляющей, нормы соблюдения соответствующих нормативов относительно проведения валютных операций. Также, довольно таки важным вопросом, который возникает при изучении динамики финансовых потоков банка с валютной структурной компонентой, следует считать сбалансированность между входными и выходными финансовыми потоками банка. При этом такая сбалансированность может рассматриваться не только в контексте временной их структуры, но и с точки зрения структуры валюты баланса, что важно при анализе возможностей банка трансформировать имеющиеся в его распоряжении средства в кредитные ресурсы, учитывая необходимость покрытия депозитных ресурсов и получения прибыльности от таких операций. Тогда, например, в качестве зависимой переменной может рассматриваться динамика объемов выданных кредитов в разрезе валютной составляющей, а в качестве независимой переменной – динамика соответствующих объемов привлеченных средств. Иными словами, регрессионную модель анализа динамики финансовых потоков банка с валютной структурной компонентой (в простейшем виде) можно представить при помощи системы простых линейных уравнений, отображающих парную регрессию: KRVt a1 a1t DPVt , KRN t a 2 a 2t DPN t , где (2) KRVt и KRN t – показатели, отражающие динамику объемов выданных кредитов в валюте и национальной денежной единице соответственно на выбранном для исследования интервале времени t ; DPVt и DPN t – показатели, отражающие динамику объемов привлеченных средств на депозитные счета клиентов в валюте и национальной денежной единице соответственно на выбранном для исследования интервале времени t ; a1t и a 2t – нормальные коэффициенты регрессии при соответствующих не- зависимых переменных на выбранном для исследования интервале времени t ; a1 и a 2 – сводные члены уравнений парной регрессии на выбранном для исследования интервале времени t . Если, например, представить модель (2) на некотором интервале времени T с подинтервалами t , то коэффициенты регрессии a1t и a 2t (в силу линейной зависимости рассматриваемых уравнений парной регрессии) можно рассматривать как показатели сбалансированности входящих и исходящих финансовых потоков банка на протяжении всего периода T . Если же рассматривается группа банков, то коэффициенты регрессии a1t и a 2t , характеризуют сбалансированность развития совокупности банков, на вы- бранном для исследования интервале времени в определенные его промежутки. Таким образом, можно рассматривать графическую интерпретацию7 совокупности моделей заданных формулой (2), где соответствующие коэффициенты уравнений регрессии и будут отражать динамику искомой сбалансированности. Это основано на том, что парное уравнение регрессии показывает среднее значение изменения зависимой переменной при изменении независимой переменной на одну единицу его измерения. Важность же рассмотрения таких простых парных регрессионных уравнений заключается в анализе: существующих тенденций банка по привлечению и использованию средств; возможностей банка по трансформации привлеченных средств с точки зрения валютной их детерминанты с целью обеспечения потенциальных клиентов ресурсами и получения дохода; выявление узких мест процессов трансформации привлеченных средств с целью обеспечения стабильной работы банка. В совокупности рассмотренное и определяет важность проведения анализа динамики финансовых потоков банка Ляшенко В. В. Интерпретация и анализ статистических данных, описывающих процессы экономической динамики / В. В. Ляшенко // Бизнес Информ. – 2007. – №9(2). – С. 108–113. 7 с валютной структурной компонентой. В качестве примера на рис. 1 (построено на основе данных с сайта Национального банка Украины8) представлена динамика сбалансированности входящих и исходящих финансовых потоков коммерческих банков Украины на протяжении 2004–2008 годов, где отражены, соответствующие коэффициенты регрессии исходя из месячного их расчета в смысле модели представленной формулой (2). 3 Значение нормальных коэффициентов регрессии 2 1 0 Анализированный период коэффициенты между объемами выданных кредитов и объемами привлеченных депозитов в национальной валюте коэффициенты между объемами выданных кредитов и объемами привлеченных депозитов в иностранной валюте Рис. 1. Динамика нормальных коэффициентов регрессионной модели в соответствии с формулой 2 для совокупности коммерческих банков Украины в период с 01.01.2004 года по 31.12.2008 года в ежемесячном их исчислении Анализ представленных данных на рис. 1 говорит о том, что со временем объем выданных кредитов в разрезе национальной валюты практически покрывается средствами, привлеченными на депозитные счета в национальной валюте. При этом объем выданных кредитов в иностранной валюте в среднем в два раза превышает объем средств, привлеченных на депозитные счета в иностранной валюте, что заставляет привлекать дополнительные ресурсы на внешних рынках, а, следовательно, создает условия для распространения корреляционного влияния возникающего кредитного риска на деятельность банков. Также можно говорить и о том, что процессы трансформации привлеченных ресурсов 8 www.bank.gov.ua не обеспечивают должного покрытия выданных кредитов с точки зрения валютной их составляющей, что и стало одной из причин развития финансового банковского кризиса в Украине. Таким образом, можно говорить, что простейшие регрессионные уравнения позволяют проводить некоторый анализ эффективности движения финансовых потоков банка и обосновывать направления принимаемых решений, в случае если эффективность движения соответствующих финансовых потоков окажется недостаточной или неприемлемой. Однако, для выявления связей между несколькими показателями, характеризующими динамику финансовых потоков необходимо построить уравнение множественной регрессии, что предполагает решения по-крайней мере двух существенных вопросов: выбора модели регрессии (линейной, нелинейной, структурной), в том числе с учетом, нормальных или стандартизированных коэффициентов при независимых переменных регрессии; учета мультиколлинеарности между независимыми переменными, что при решении экономических задач приводит к дилемме исключения сильно коррелируемых между собой независимых переменных и адекватности отражений описываемых экономических процессов в полученной таким образом модели. Естественным решением поставленных вопросов может быть использование множества парных уравнений регрессии. Однако, при рассмотрении парных уравнений регрессии учет связей между различными показателями, отражающими динамику финансовых потоков банка, возможен на основе структурирования таких моделей, примером чего может служить модель представленная формулой (2). Если же мы будем рассматривать несколько банков, то модель примет значительное усложнение в виде парных уравнений регрессии, так как необходимо будет отразить зависимость между различными показателями банковской деятельности с точки зрения разных банков, даже при учете исследования только валютной составляющей динамики изменения их финансовых потоков. В данном случае также важно учитывать ранжирование банков по степени оказа- ния влияния их деятельности друг на друга9 и влияния с учетом волативности курсовых изменений национальной валюты на устойчивость деятельности определенного банка. Это в свою очередь еще больше усложняет первоначальную модель, а, следовательно, и адекватность ее описания. Таким образом, необходимы новые подходы к изучению движения финансовых потоков банков. Одним из перспективных направлений такого исследования является использование методов ситуационного анализа. Валютная структурная компонента финансовых потоков банка как составляющая микроситауционого анализа. Ситуационное моделирование представляет собой отрасль системно-аналитической деятельности, где объекты моделирования определяются такими, по отношению к которым невозможно строгое, исчерпывающее описание. Тем не менее, в общем виде под ситуацией понимается сочетание характеристик проблемной области исследуемого объекта, где такие характеристики представляют собой модель взаимодейсвия такого объекта с предметной областью его изучения. В силу невозможности строгого, описания модели представления исследуемого объекта возникает множество уровней ситуационного представления, что заставляет говорить о том, что каждая ситуация представляет собой описание отдельных микроситуаций об исследуемом объекте10. Иными словами, ситуация включает множество отдельных понятий микроситуации, каждое из которых отражает свойства исследуемого объекта в какой-либо из характеристических категорий его предметной области. Такие категории для рассматриваемой предметной области могут отражать: внешние и внутренние процессы, характеристики, рекомендации, как с точки зрения исследуемого объекта, так и совокупности факторов влияния предметной области на исследуемый объект. Исходя из этого ситуация может быть представлена в виде иерархии отдельных микроситуаций. Например, рассматривая движение финансовых потоков банка с валютной структурной компонентой в каждом конкретном случае, при рассмотрении различных показателей такого движения (см. примеры, рассмотренные в предыдущем подразделе) можно говорить о возникновении отдельной микроАзаренкова Г. М., Ляшенко В. В. Відношення переваг у порівняльній оцінці діяльності банків / Г. М. Азаренкова, В. В. Ляшенко // Банківська справа. – 2009. – № 5(89). – С. 65–72. 10 Kuzemin О., Lyashenko V. Microsituation Concept in GMES Decision Support Systems / О.Kuzemin, V. Lyashenko // Intelligent Data Processing in Global Monitoring for Environment and Security. – Sofia: ITHEA, 2010. – P. 201–222. 9 ситуации, совокупность которых и определяет общие изменения в движении финансовых потоков банка с валютной составляющей. Тогда динамика изменения объемов выданных кредитов в зависимости от объемов привлеченных средств в виде национальной валюте – это одна микроситуация, в виде иностранной валюты – другая микроситуация, влияние объемов кредитования, выданных в иностранной валюте на прибыльность банка – третья микроситуация и т. д. В тоже время множество уровней ситуационного представления проблемной области исследования естественным образом расширяется в чрезвычайных условиях. Это связано с возрастающим давлением изменчивости факторов предметной области на исследуемый объект, независимо от характера чрезвычайных условий. Так развитие финансового кризиса как чрезвычайной экономической ситуации характеризуется такими составляющими микроситуаций как резкое изменение отдельных характеристик различных субъектов хозяйствования11. При этом общий принцип учета связей между микроситуациями представляет собой выделение общей части сравниваемого и вычисление того, насколько каждая из них отличается друг от друга, что позволяет учитывать естественным образом также, например, взаимосвязь между отдельными банками в рамках исследования какой либо микроситуации. Таким образом, возможен более качественый учет изменчивости характеристик исследуемого объекта при принятии решений, что и говорит о весомости использования ситуационной модели для представления исследуемого объекта. В частности, для рассмотрения возможности проведения сравнительного анализа функционирования банка с учетом влияния валютной структурной компоненты на основе ситуационного представления движения множества его финансовых потоков x γt в виде совокупности показателей x γt из их множества γ на некотором временном интервале t , выделим подмножество тех потоков, которые отображают совокупность микроситуаиций, описывающих динамику движения финансовых потоков банка с валютной структурной компонентой – 11 Kuzemin A., Lyashenko V. Procedure of formalization of the indices of banks stable functioning in comparative estimates of their development / A. Kuzemin, V. Lyashenko // International Journal «Information Technologies and Knowledge» – 2007. – Vol. 1, Num. 2. – P. 175–181. v x . γ t γ t При этом конкретную микроситуацию V L , описывающую динамику движения финансовых потоков банка с валютной структурной компонентой, можно представить в виде отдельного финансового потока или некоторого их набора, определенных на множестве данных , ( 1, m) , характеризующих банковскую деятельность некоторого банка L, (L 1, n ) : L V L ( v kt1 , k1γ , (3) Таким образом, сравнивая как деятельность отдельного банка в пределах влияния его валютной структурной компоненты, так и различные банки между собой, мы, прежде всего, сравниваем микроситуации, которые в данном случае описывают состояние функционирования банков с точки зрении некоторого параметра или их совокупности (объема кредитов выданных в валюте, объема привлеченных валютных средств, удельный вес валюты баланса и т.д.). Фиксируя параметр t можно провести такое сравнение на определенные моменты, что позволяет оценить также динамику развития банка (или банков) с точки зрения микроситуационого анализа движения его (их) финансовых потоков. В частности для формализации сравнения различных микроситауций между собой целесообразно применить тест Wilcoxon12 для связанных выборок, который отвечает на вопрос: не произошло ли некоторое событие в анализируемых данных, которые и характеризуют различные выборки, существенно изменившее иерархию микроситуаций ? Иными словами, при проведении сравнительного анализа функционирования и развития банка (банков) исследуется различимость анализируемых микроситуаций. При этом значение теста Wilcoxon используется в качестве меры различия (согласования) рассматриваемых микроситуаций. Чем больше значение рассматриваемого теста, тем в целом более различимы, рассматриваемые микроситуации, и наоборот, чем меньше значение рассматриваемого теста, тем 12 Kuzemin A.. Lyashenko V. Some aspects of comparative analysis of banks functioning / A. Kuzemin, V. Lyashenko // Intenational Book Series «Information science and computing». – 2009. – Book №10 «Intelligent Support of Decision Making». – P. 31–38.; Азаренкова Г. М., Головко О. Г. Новий підхід до визначення оцінки фінансової стабільності розвитку банку / Г. М. Азаренкова, О. Г. Головко // Вісник НБУ. – 2009. – № 9. – С. 18–21. более близки, рассматриваемые микроситуации. С точки зрения анализа движения финансовых потоков банка с валютной структурной составляющей такой результат можно интерпретировать следующим образом: если значение теста Wilcoxon является значительным, то взаимное влияние исследуемых микроситуаций является не существенным с точки зрения взаимного влияния соответствующих финансовых потоков, в противном случае рассматриваемое влияние следует считать существенным, так как анализируемые в таком случае микроситуации являются близкими. Для наглядного представления полученных значений теста Wilcoxon можно использовать их представление в виде кругов, где наиболее согласуемые между собой микроситуации отмечены кругами, а менее согласуемые микроситуации вообще не показаны, в системе координат различных микроситуаций, банков, и определенных временных интервалов. При этом размер каждого круга отражает степень соответствия (согласованности) исследуемых микроситуаций и чем меньше круг, тем больше согласованность между микроситуациями. В качестве примера использования описанной выше методики рассмотрим результаты теста Wilcoxon для определения согласованности между кредитными потоками банков Харьковского региона с валютной составляющей представленными в разрезе каждого месяца по результатам 2007 года с точки зрения еще одного из исследуемых банков (рис. 2). Порядковые номера исследуемых банков 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Отдельные месяцы года 10 11 12 Рис. 2. Результаты теста Wilcoxon для определения согласованности между кредитными потоками банков Харьковского региона с валютной составляющей представленными в разрезе каждого месяца по результатам 2007 года Как видно из представленных данных на рис. 2 для банков Харьковского региона присуща паритетная структура взаимного влияния их финансовых потоков с валютной структурной компонентой с точки зрения одного из исследуемых банков. Данный паритет выражается в наличии сильных и слабых влияний со стороны движения финансовых потоков с валютной структурной компонентой с точки зрения различных банков. При этом можно выделить, что наибольшее взаимное влияние исследуемый банк со стороны движения финансовых потоков других банков региона испытывает по результатам 6 месяца 2007 года. Однако такое влияние можно считать несущественным, так как в последующие месяцы сила такого влияния уменьшилась. В тоже время следует выделить усиление влияние банка под номером 2 на функционирование исследуемого банка в пределах анализируемых финансовых потоков. Усиление такого влияния выражается в усилении взаимосвязи исследуемых их финансовых потоков. Следовательно, для исследуемого банка важно провести более расширенный анализ возможного влияния и как следствие возможным является пересмотр его деятельности в направлении не пересечения оказываемых услуг в сравнении с банком 2 или изменения параметров таких услуг, если влияние финансовых потоков банка 2 оказывает негативное влияние на результаты деятельности исследуемого банка. Исходя же из значимости развития международных валютно-финансовых отношений следует учитывать, что их влияние является адекватным с точки зрения двух из множества рассматриваемых банков региона. Иными словами, в данном случае микроситуационный анализ позволяет оценить эффективность влияния валютно-финансовых отношений на деятельность банков региона и представить наглядно динамику такого влияния, что довольно таки сложно сделать в рамках классического эконометрического анализа. Рассматривая анализ согласованности финансовых потоков банка или банков с точки зрения микроситуационного подхода можно также построить определенную цепочку согласованности таких микроситауаций или развития одной микпроситауции во времени. Таким образом, такой подход можно считать расширением концепта скелетона финансовых потоков13. Азаренкова Г. М. Фінансові потоки в системі економічних відносин: Монографія / Г. М. Азаренкова. – Х.: ВД «ІНЖЕК», 2006. – 328 с. 13 Фазовый анализ динамики финансовых потоков банка. Тем не менее, важным моментом в изучении движения финансовых потоков банка является исследование изменение их динамики. Важность такого рассмотрения связано с необходимостью учета неравномерного развития большинства экономических процессов и деятельности различных субъектов хозяйствования, что требует проведения анализа, учитывающего влияние взаимосвязанных процессов, проявлением которых можно считать влияние валютной структурной компоненты на движение различных финансовых потоков банка. Таким образом, важным вопросом в изучении динамики финансовых потоков банка является рассмотрение нерегулярности соответствующих часовых рядов. Одним из наиболее приемлемых путей решения поставленного вопроса является применение методов нелинейной динамики14. Однако, данные методы довольно таки редко можно встретить при решении задач анализа финансовых потоков банка. Поэтому рассмотрим вначале общий подход к проведению такого анализа. Ключевым понятием нелинейной динамики является понятие фазового портрета статистического ряда данных, которые характеризуют, например, в контексте данной работы, основные показатели банковской деятельности связанные с валютной структурной компонентой, и являются отражением движения соответствующих финансовых потоков. Тогда в фазовом пространстве размерности 2 при помощи декартовых координат фазовый портрет статистического ряда данных в простейшем виде определяется как множество точек: Φ(CHR ) (g(ri ), g(ri 1)), i 1, t 1 , где (4) CHR – ряд статистических данных, который соответствует некоторому финансовому потоку, который обобщается в виде определенных показателей деятельности банка. Например, это могут быть объемы привлечения ресурсов в иностранной валюте на депозитные счета банка, объемы выданных кредитов в иностранной валюте, доля таких ресурсов в общем объеме привлеченных и выданных средств и тому подобное; Сергеева Л. Н. Моделирование поведения экономических систем методами нелинейной динамики (теории хаоса) / Л. Н. Сергеева. – Запорожье, 2002. – 227 с.; Винтизенко И. Г., Яковенко В. С. Экономическая цикломатика / И. Г. Винтизенко, В. С. Яковенко. – М.: Финансы и статистика., 2008. – 428 с.; Беляков С. С. Фрактальный анализ временных рядов котировки акций на базе агрегирования / С. С. Беляков // Деп. в ВИНИТИ, 2005. – № 3617 – 1398. – 35 с. 14 g(ri ), g(ri 1) – значения исследуемого ряда данных в определенные интер- валы времени i 1, W , где W – длина искомого ряда. Более сложным построением фазового портрета временного ряда является учет первой и второй производной исходного ряда. Так если у нас имеется некоторый ряд статистических значений g(ri ) , описывающих динамику исследуемого финансового потока банка в равные промежутки времени, то его первые и вторые производные можно найти по следующим формулам: где g(q j ) g(ri 1) g(ri ) , (5) g(dc ) g(q j1) g(q j ) , (6) g(q j ) – значения ряда первой производной от исходного ряда g(ri ) , j 1, W 1 ; g(dc ) – значения ряда первой производной от исходного ряда g(ri ) , c 1, W 2 . Тогда искомый фазовый портрет определяется как множество точек: ~ Φ(CHR ) (g(q j )), (q(d c )) , j c 1, W 2 , (7) или ~ Φ(CHR ) (g( t )), (g( t )), t i , где (8) t – параметр времени, определяющий изменение значений ряда статисти- ческих данных. В качестве примера на рис. 3 и рис. 4 приведены фазовые портреты одного из украинских банков харьковского региона, на которых отображена динамика изменения объемов выданных кредитов и привлеченных ресурсов на депозитные счета банка с валютной структурной компонентой соответственно за результатами 2004–2009 годов, где такая динамика отображает изменение объемов помесячно (kr(t) – ряд данных, отображающий изменение объема выданных кредитов, dp(t) – ряд данных, отображающий изменение объема привлеченных средств). -40 -20 100 kr''(t) 80 60 40 20 0 -20 0 20 -40 -60 -80 -100 40 60 kr'(t) 80 Рис. 3. Фазовый портрет (в смысле модели 8) ряда данных, отображающий изменение объемов выданных кредитов 300 dp''(t) 200 100 0 -200 -100 -100 0 100 200 dp'(t) 300 -200 -300 -400 Рис. 4. Фазовый портрет (в смысле модели 8) ряда данных, отображающий изменение объемов привлеченных средств Как видно из рис. 3 и рис. 4. фазовые портреты, анализируемых финансовых потоков разбалансированы. Проявлением такой разбалансировки являются более резки перепады скорости и ускорения изменения объемов привлеченных средств, нежели соответствующие параметры объемов выданных кредитов. И это действительно так. Ибо в период кризиса многие украинские банки испытывали отток средств с депозитных счетов на фоне фактической приостановке операций по кредитования. Тем не менее, можно говорить, что сердцевина со- ответствующих фазовых портретов более сбалансированы, так как они отражают динамику соответствующих финансовых потоков до кризисного периода. При этом следует отметить, что общий анализ фазовых портретов, отображающих динамику изменения экономических данных, как правило, основан на выявлении количества и разновидностей циклов такого изменения. Однако для исследования фазовых портретов также применим в общем и аппарат теории распознавания образов, который позволяет производить сравнение различных фазовых образов. Напрямую такое сравнение фазовых образов затруднено. Это связано с тем, что возможна разбалансировка между исследуемыми фазовыми портретами, вследствие того, что, как было показано выше, для исследуемых финансовых потоков присуща некоторая зависимость, которая отражает пропорциональное изменение параметров одних потоков от параметров других потоков (см. данные рис. 1). Следовательно, для выявления разбалансировки (или согласованности) фазовых портретов можно воспользоваться тестом Wilcoxon или следующими формулами для рассмотренного выше примера (рис. 3 и рис. 4): T1 (kr(e) f (kr (dp)) dp(e)) , (9) T2 (kr(e) f (kr (dp)) dp(e)) , (10) e e где f () и f () – функции взаимосвязи, отображающие пропорциональность зависимости между значениями исходных финансовых потоков банка kr(t) и dp(t) с учетом скорости и ускорения их изменения. В простейшем случае такие функциональные взаимосвязи выражаются данными, полученными на основе построения парных уравнений регрессии и определения соответствующих коэффициентов регрессии. Тогда минимизация суммарного значения функций T1 и T2 на заданном интервале времени и будет свидетельством сбалансированности рассматриваемых фазовых портретов. С точки ж зрения необходимости корректировки валютно-финансовых отношений или рассмотрения его влияния на деятельность банка, такое сбалансирование или изменение суммарного значения функций T1 и T2 можно считать оценкой согласованности проводимых преобразований в валютно-финансовой сфере и банковской деятельности. При этом такая согласованность должна рассматривать с позиций микроситуационного анализа (иными словами, целесообразно рассматривать согласованность фазовых портретов различных финансовых потоков), что повышает обоснованность принимаемых решений и их эффективность. Выводы. Рассмотренное выше позволяет говорить не только о многообразии методов анализа динамики финансовых потоков банка, но и о представлении новой схемы такого анализа. Принципиальным и существенным в такой схеме является обобщение понятия микроситауции, которая рассмотрена с позиций динамики финансовых потоков банка с валютной составляющей. Данное представление позволяет, как оценить деятельность банка (банков) на основе динамики их финансовых потоков, так и представить инструментарий оценки эффективности влияния валютно-финансовых отношений на банковскую деятельность, а, следовательно, и выявления часовых интервалов и направлений изменения таких отношений. Последняя ремарка является довольно таки существенной, так как повторное рассмотрение явлений экономической динамики невозможно, а корректировка принимаемых решений является единственным инструментом исправления возможных ошибок. Литература. 1. Абалкина А. А. Интеграция рынков банковских услуг СНГ в условиях кризиса / А. А. Абалкина // Валютное регулирование. Валютный контроль. – 2010. – № 2. 2. Азаренкова Г. М. Моделі та методи аналізу фінансових потоків. – Х.: ВКФ «Гриф», 2005. – 119 с. 3. Азаренкова Г. М. Фінансові потоки в системі економічних відносин: Монографія / Г. М. Азаренкова. – Х.: ВД «ІНЖЕК», 2006. – 328 с. 4. Азаренкова Г. М. Новий підхід до визначення оцінки фінансової стабільності розвитку банку / Г. М. Азаренкова, О. Г. Головко // Вісник НБУ. – 2009. – № 9. – С. 18–21. 5. Азаренкова Г. М. Відношення переваг у порівняльній оцінці діяльності банків / Г. М. Азаренкова, В. В. Ляшенко // Банківська справа. – 2009. – № 5(89). – С. 65–72. 6. Барановський О. І. Фінансова безпека в Україні (методологія оцінки та механізми забезпечення) / О. І. Барановський. – К. : КНТЕУ, 2004. – 760 с. 7. Беляков С. С. Фрактальный анализ временных рядов котировки акций на базе агрегирования / С. С. Беляков // Деп. в ВИНИТИ, 2005. – № 3617 – 1398. – 35 с. 8. Винтизенко И. Г. Экономическая цикломатика / И. Г. Винтизенко, В. С. Яковенко. – М.: Финансы и статистика., 2008. – 428 с. 9. Глобализация мировых валютно-финансовых рынков: Монография / Шмелев В. В., Хмыз О. В. Глобализация мировых валютно-финансовых рынков: Монография / В. В. Шмелев, О. В. Хмыз. – М. Проспект, 2010. – 200 с. 10. Дмитриев М. Э., Матовников М.Ю., Михайлов Л.В., Сычева Л.И., Тимофеев Е.В., Уорнер Э. Российские банки накануне финансовой стабилизации. – СПб: Норма, 1996. 11. Зайков В. П. Определения, теории и концепции финансового менеджмента в управлении финансовыми потоками: Монография / В. П. Зайков. – Краснодар: ЦНТИ, 2007. 12. Ляшенко В. В. Интерпретация и анализ статистических данных, описывающих процессы экономической динамики / В. В. Ляшенко // Бизнес Информ. – 2007. – №9(2). – С. 108–113. 13. Некоторые подходы к прогнозированию экономических показателей. – М.: ИЭПП, 2005. – 195 с. 14. Сергеева Л. Н. Моделирование поведения экономических систем методами нелинейной динамики (теории хаоса) / Л. Н. Сергеева. – Запорожье, 2002. – 227 с. 15. Сучасні та перспективні методи і моделі управління в економіці: Монографія: у 2-х частинах. – за ред. д.є.н. А. О. Єпіфанова. – Суми: ДВНЗ «УАБС НБУ», 2008. 16. Школьник И. А. Финансовый рынок Украины в контексте развития мировой финансовой системы / И. А. Школьник. – Сумы: УАБД НБУ, 2007. – 98 с. 17. Kuzemin A. Procedure of formalization of the indices of banks stable functioning in comparative estimates of their development / A. Kuzemin, V. Lyashenko // International Journal «Information Technologies and Knowledge» – 2007. – Vol. 1, Num. 2. – P. 175–181. 18. Kuzemin A. Some aspects of comparative analysis of banks functioning / A. Kuzemin, V. Lyashenko // Intenational Book Series «Information science and computing». – 2009. – Book №10 «Intelligent Support of Decision Making». – P. 31–38. 19. Kuzemin О. Microsituation Concept in GMES Decision Support Systems / О. Kuzemin, V. Lyashenko // Intelligent Data Processing in Global Monitoring for Environment and Security. – Sofia: ITHEA, 2010. – P. 201–222.
