Прогнозирование остатка денежных средств на текущих счетах клиентов
Самойлов Евгений Владимирович
Старший инспектор Управления ресурсов отдела операций на денежных рынках АКБ «Волго-Вятский банк Сбербанка РФ», аспирант ННГАСУ
В процессе управления ликвидностью банка особое место занимает проблема прогнозирования предполагаемого остатка денежных средств по обязательствам до востребования. Как правило, значительную часть в структуре обязательств банка занимают обязательства до востребования, такие, как текущие (расчетные) счета юридических лиц, Лоро-счета других банков и небанковских кредитно-финансовых организаций, вклады юридических и физических лиц до востребования (далее — счета до востребования). Данный факт требует от банков поиска и использования наиболее точных и надежных подходов к прогнозированию потенциального остатка средств на текущих счетах клиентов для качественного управления своей ликвидностью.
Ликвидность банка является одним из основных факторов, обуславливающих выбор управленческих решений по проведению финансовых операций и формированию уровня доходности банка. В большинстве случаев чем ниже ликвидность, тем соответственно выше уровень доходности банка, и наоборот. Однако возникает вопрос: как точно спрогнозировать ликвидность банка? Решение данной задачи достигается путем создания механизма, отслеживающего качество, срочность, объемы активов и пассивов банка и соотношений между ними (мониторинг коэффициентов ликвидности). Смысл этого механизма в том, чтобы валютно-временная и качественная структура активов обеспечивала способность банка своевременно выполнять свои обязательства перед вкладчиками и кредиторами. [4].
Забиваем Сайты В ТОП КУВАЛДОЙ - Уникальные возможности от SeoHammer
Каждая ссылка анализируется по трем пакетам оценки: SEO, Трафик и SMM.
SeoHammer делает продвижение сайта прозрачным и простым занятием.
Ссылки, вечные ссылки, статьи, упоминания, пресс-релизы - используйте по максимуму потенциал SeoHammer для продвижения вашего сайта.
Что умеет делать SeoHammer
— Продвижение в один клик, интеллектуальный подбор запросов, покупка самых лучших ссылок с высокой степенью качества у лучших бирж ссылок.
— Регулярная проверка качества ссылок по более чем 100 показателям и ежедневный пересчет показателей качества проекта.
— Все известные форматы ссылок: арендные ссылки, вечные ссылки, публикации (упоминания, мнения, отзывы, статьи, пресс-релизы).
— SeoHammer покажет, где рост или падение, а также запросы, на которые нужно обратить внимание.
SeoHammer еще предоставляет технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз,
а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней.
Зарегистрироваться и Начать продвижение
Средства на счетах до востребования выгодны банкам, так как они самые дешевые из структуры привлеченных ресурсов. Но при этом, средства до востребования очень непостоянны, и значительный их объем представляет угрозу ликвидности банка [2,3]. При управлении рассматриваемыми ресурсами особое внимание необходимо уделить оценке неснижаемых остатков на вышеперечисленных счетах с точки зрения постоянства, чтобы использовать их в качестве стабильного ресурса для кредитования (в т.ч. МБК), вложения в ценные бумаги и т.д.
Очевидно, что система управления активами, предусматривающая поддержание покрытия данных обязательств высоколиквидными активами на уровне 100% является не эффективной. Обычно высоколиквидными активами обеспечивается только нестабильная часть обязательств до востребования.
Прогнозирование размеров условно постоянных остатков является не только важным элементом процесса оценки ликвидности банка, но и сложной экономико-математической задачей. Для того чтобы эффективно справляться с этой проблемой, банку необходим надежный методологический инструментарий по обработке соответствующей информации.
Инструментарий должен в полном объеме оценивать и анализировать рыночные, кредитные, риски ликвидности и другие виды рисков, используя широкий набор современных аналитических методик: Market-to-Market, анализ чувствительности, кривые и плоскости прибылей/убытков, Value at Risk (в том числе Credit VaR), историческое моделирование, метод Монте-Карло (Monte Carlo VaR), сценарный анализ (Whatif?), Stress Testing, BackTesting, и др [5].
Сервис онлайн-записи на собственном Telegram-боте
Попробуйте сервис онлайн-записи VisitTime на основе вашего собственного Telegram-бота:
— Разгрузит мастера, специалиста или компанию;
— Позволит гибко управлять расписанием и загрузкой;
— Разошлет оповещения о новых услугах или акциях;
— Позволит принять оплату на карту/кошелек/счет;
— Позволит записываться на групповые и персональные посещения;
— Поможет получить от клиента отзывы о визите к вам;
— Включает в себя сервис чаевых.
Для новых пользователей первый месяц бесплатно.
Зарегистрироваться в сервисе
Для решения задачи прогнозирования поведения остатков на счетах до востребования предлагается использовать подход, предусматривающий статистическую обработку ряда в зависимости от выявленных закономерностей динамики счетов до востребования [1]. Этот подход позволяет на основе исторических сведений о динамике временного ряда получать прогнозную величину условно постоянного остатка на определенный период в будущем при заданном доверительном интервале.
Сделанный подобным образом прогноз может в дальнейшем использоваться для оценки ликвидности банка, а также при прогнозирования остатка денежных средств на счетах до востребования.
Эффективное управление ресурсами до востребования является важной задачей для любого банка, а своевременное и точное определение величины средств, приравниваемых к собственным, позволит банкам рационально использовать этот наиболее дешевый источник привлеченных средств и получать значительную прибыль.
Список литературы
1. Волошин И.В. «Анализ денежных потоков коммерческого банка» // Оперативное управление и стратегический менеджмент в коммерческом банке.- 2002.- № 4. с. 97-102.
2. Иванов В.В. Оперативный анализ текущей ликвидности банка.//Бухгалтерия и банки № 4, 1999;
3. Иванов В.В. Технология расчета ликвидной позиции кредитной организации. //Бюллетень финансовой информации № 8, 2000;
4. Иванов В.В. Анализ финансового состояния банка //Банковское дело в Москве. № 9, 2000. с. 14-16.
5. Пожарненкова С.Н. «Оценка эффективности использования банком клиентских средств» // RS-Club, 2000, № 3(18), с. 38-42.
|
