Диссертация (1152482), страница 30
Текст из файла (страница 30)
- Официальный сайт рейтингового агентства Moody´s Investors Service(Дата обращения: 21.04.2016г.) - www.moodys.com.137. Официальный сайт рейтингового агентства «Национальное РейтинговоеАгентство» (Дата обращения: 07.04.2016г.) -www.ra-national.ru.138. К вопросу о методологии формирования кредитной политики банка[Электронныйресурс].-Москва,2009.Режимдоступа:-URL:http://www.987.su/ns447.html (Дата обращения: 06.04.2016г.).139. Обзор банковского сектора РФ.
Аналитические показатели, № 99, январь2011г.[Электрон.ресурс].-Режимдоступа:URL:http://cbr.ru/analytics/bank_system/obs_ex.pdf (Дата обращения: 24.04.2016г.)140. Рейтинговое агентство RAEX («Эксперт РА»): [Электронный ресурс].1997-2016 URL: http://raexpert.ru/ . (Дата обращения: 12.05.2016г.).141. Центральный Банк Российской Федерации: [Электронный ресурс]. URL:http://www.cbr.ru/. (Дата обращения: 24.04.2016г.).142. Международнаяконвергенцияизмеренияистандартовкапитала:Уточненные рамочные подходы.
Банк международных расчетов 2004.URL:http://www.cbr.ru/today/ms/bn/Basel.(Датаобращения:24.04.2016).143. Степеньсоответствиявнутрибанковскихподходовкуправлениюкредитным риском банков – участников проекта «Банковское регулирование инадзор (Базель II)» Программа сотрудничества Евросистемы с Банком России поминимальнымтребованиямIRB-подходаБазеляII,http://www.cbr.ru/today/ms/bn/GAP.pdf (Дата обращения: 24.04.2016г.).URL:182Приложение 1. Расчёт потенциального остатка средств накорреспондентском счёту головного офиса АКБ “XXX”.В качестве исходных данных использовался временной ряд дневныхзначений остатков на корреспондентском счёте банка ХХХ (рисунок П1.1).Будем полагать, что модельным интервалом является месяц и в дальнейшихMillionsрасчетах агрегируем исходный ряд дневных значений в месячные.5004003002001004230942248421864212542064420054194441883418214176041699416404157941518414564139541334412750Рисунок П1.
1 - Графическое представление ряда (Yt) месячных значений остатков накорреспондентском счёте банка.Очевидно, что представленный ряд имеет непостоянные математическоеожидание и дисперсию, что объясняется нестабильностью экономическойконъюнктуры в рассматриваемый период (2014-2015 гг.). Несмотря на невысокоекачествоисходныхданных,проведёмдальнейшееэконометрическоемоделирование, а адекватность результата оценим позже.Протестируем представленный ряд на стационарность. Расчётное значениестатистики Дики- Фуллера больше критического для всех α = 0,05, т.е.
можноотвергнуть гипотезу о наличии единичного корня (таблица П1.1). Исходный рядне является стационарным. Попробуем привести его к стационарному виду,исключив детерминированную составляющую (рисунок П1.2).Таблица П1.1 - Результаты теста Дики-Фуллера на единичный корень для рядамесячных значений Yt.Augmented Dickey-Fuller test statistict-StatisticProb.*-2.6698000.0894183Продолжение Приложения 1Test critical values:1% level-3.6329005% level-2.94840410% level-2.612874500400y = 3E+06x + 1E+08R² = 0.126830020010001357911131517192123252729313335Рисунок П.1.2 - Месячные значения остатков на корреспондентском счётеи линейный тренд.Коэффициент детерминации линейного тренда для ряда месячных значенийостатков на корсчёте банка имеет низкую детерминацию, однако его исключениеприводит ряд остатков к стационарному виду (таблица П1.2). На пятипроцентноми десятипроцентном уровнях мы можем отвергнуть гипотезу о наличииединичного корня, а значит, на этих уровнях процесс является стационарным.Таблица П1.2 - Результаты теста Дики-Фуллера на единичный кореньдля Yt-Tt..t-StatisticProb.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-3.1731440.0303Test critical values:1% level-3.6329005% level-2.94840410% level-2.612874Проведём дальнейший анализ ряда Yt-Tt для определения вида модели спомощью автокорреляционной и частной автокорреляционной функции (рисунокП1.3, рисунок П1.4).184Продолжение Приложения 1Рисунок П1.3 - График автокорреляционной функции для ряда Yt-Tt.Ряд Yt-Tt принадлежит процессу AR (1):( − ) = 0 + 1 ∙ (−1 − −1 ) + .(П1.1)Параметры модели (П1.1) приведены в таблице П1.3.Рисунок П1.4 - График частной автокорреляционной функции для ряда Yt-Tt.Исключим незначимую константу и оценим параметры модели (таблицаП1.4).Отметим, что несмотря на низкую детерминацию, модель в целом значима покритерию Фишера, а, следовательно, её можно использовать для прогноза.α1 = 0,5957 и удовлетворяет ограничению |α| <1, что позволяет построитьитоговую модель (рисунок П1.5.):185 = + 0,596 ∙ (−1 − −1 ) .(П1.2)Продолжение Приложения 1Таблица П1.3 - Исходные параметры модели AR (1)VariableCoefficientStd.
Errort-StatisticProb.Constant20220415260621650,7758530,4434AR(1)0,5740550,1340174,2834390,0001R-squared = 0,357597F-statistic = 18,36961Prob(F-statistic) = 0,000148Таблица П1.4 - Скорректированные параметры модели AR(1)VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.AR(1)0,5957410,1273384,6784260,0000MillionsR-squared = 0.3523094504003503002502001501005001 2 3 4 5 6 7 8 9 101112131415161718192021222324252627282930313233343536yty^Рисунок П1.5 - Графическое представление итоговой модели и исходного ряда.Проверим ошибку модели на соответствие белому шуму (рисунок П1.6).Прогнозное значение остатков денежных средств на корреспондентскомсчёте банка ХХХ составляет 226 854 531 руб.186Продолжение Приложения 1Рисунок П1.6 - График автокорреляционной функции ошибок модели AR (1) для Yt-Tt.Проведём альтернативный расчёт минимального остатка с использованиемколичественныххарактеристикрассматриваемогоматематическогоожиданиясреднеквадратическогоивременногорядаотклонения.–Дляпреобразованного ряда ln математическое ожидание составляет 18,89, СКО 0,49.
В этом случае для 99%-го доверительного интервала минимальный остатокденежных средств на корреспондентском счёте банка составит 51 344 104 руб.187Приложение 2. Нормативы ликвидности для головного офиса АКБ ХХХ.Расчёт нормативов ликвидности Н2, Н3, Н4 (тыс. руб.) представлен в табл.П2.1, П2.2, П2.3. В них отражены только ненулевые суммы по счетам (кодам),участвующим в расчёте соответствующего норматива (с учётом знака).Таблица П2.1 - Расчёт норматива Н2Номер счёта(кода)891089218962Лам8933302203023240503406024060340701407024070340802408074081740820408214090542301423094260147416603016031160322Овм8922Овм*Н201.10.2015498 692193 7091 160 1351 852 536843 82842702813 34514459712 32378 87923 6094739 1433391029115 51801 345481 07816161 820 754507 562507 562141,07%Расчёт на дату:01.11.201501.12.2015331 644417 395230 56447 4441 177 1291 456 8221 739 3371 921 661921 118984 434001 8094512802802 5263 78566501 22120545 053569 13619 75121 19221 55926 279393950 28641 24232134754272782 88369 157703 7522 948507885141292161616161 651 3831 720 600501 282505 072501 282505 072151,23%158,09%01.01.2016134 057175 4251 509 5631 819 045965 040003364 149269 447653 36014 46325 1203970 36841202858 3814 1312 6772 4041 849432111 812 673502 844502 844138,88%Таблица П2.2 - Расчёт норматива Н2Номер счёта(кода)01.10.2015Расчёт на дату:01.11.201501.12.201501.01.2016188Продолжение Приложения 23023332003320048848895089898702Лат30220302324050340602406034070140702407034080740817408204082140905409114210242301423094231042601437024741660301603116032261701893389918993Овт8930Овт*Н39 6320070 2981 317521 472-8 6542 446 60142702813 34514459712 32378 8794739 14333910293 5790115 518041 3450481 078161613 340843 828905 48402 719 552535 815535 815112,04%9 057150 000030 8683 384497 436-8 5052 421 57701 8092802 526661 221545 05319 7513950 2863215275 327082 883773 75266 754507141161614 421921 118329 6631502 046 146525 325525 325159,23%9 1920031 85814 253357 963-8 5672 326 36004512803 7855020569 13621 1923941 2423474272 438069 157002 9480885292161614 421984 434338 45902 049 639531 768531 768153,26%10 0190250 00035 347502454 726-9 0042 560 635003364 149269 447653 36014 4633970 3684120285819 00058 3814 13142 67702 4041 8494321114 421965 040850 1958612 672 092528 059528 059119,43%189Продолжение Приложения 2Таблица П2.3 - Расчёт норматива Н3Расчёт на дату:Номер счёта(кода)01.10.201501.11.201501.12.201501.01.20168996818 460803 296880 025812 576Крд818 460803 296880 025812 5768918144 293133 11086 68439 482ОД144 293133 11086 68439 48289781 375 0271 419 7281 445 2922 221 199О*1 375 0271 419 7281 445 2922 221 199Н453,87%51,73%57,44%35,94%190Приложение 3.
Список основных публикаций автора по главамдиссертационного исследования.Глава 1. Кредитный портфель коммерческого банка как объектуправления.Основные результаты этой главы опубликованы в следующих работахавтора: Гаджиагаев (Горский) М.А. Кредитный портфель и надежностькоммерческого банка// Фундаментальные исследования. 2015. № 9-1., С. 116119; Гаджиагаев М.А. Предложения по регулированию операционного рискаинвестиционнойдеятельностикоммерческогобанка//Фундаментальныеисследования. 2015. № 8-1., С. 179-182; Гаджиагаев М.А. Методика оценкидопустимой величины кредитного риска по операциям межбанковскогокредитования// Фундаментальные исследования.
2015. № 8-2., С. 352-355;Гаджиагаев М.А. Банковская система российской федерации: особенностистановления и факторы риска// Фундаментальные исследования. 2015. № 8-3.,С. 549-552; Гаджиагаев М.А. Количественные и качественные показателистрессоустойчивости и надежности коммерческого банка// Фундаментальныеисследования. 2015. № 7-4., С. 811-816; Гаджиагаев М.А. Совершенствованиесистемы управления качеством кредитного портфеля коммерческого банка//Ученые записки Российской Академии предпринимательства. 2015. № 44., С.189-196.Глава 2. Модели и методы оптимального управления кредитнымпортфелем.Основные результаты этой главы опубликованы в следующих работахавтора: Гаджиагаев (Горский) М.А., Халиков М.А. Динамическая модельоптимального управления кредитным портфелем коммерческого банка сдополнительнымкритериемликвидностивременнойструктурыактивов-пассивов// Путеводитель предпринимателя.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
