15 ноября, четверг 20:14
Bankir.Ru

Объявление

Свернуть
Пока нет объявлений.

Модели управления ликвидностью банка

Свернуть
X
  • Фильтр
  • Время
  • Показать
Очистить всё
новые сообщения

  • Модели управления ликвидностью банка

    Уважаемые банкиры!
    Существующие нормативы ликвидности характеризуют ее на конкретный момент времени и устаревают практически мгновенно,
    показывая бывшее состояние дел, но ведь для банка важно будущее состояние.
    Поэтому, если кто знает, как построить эконометрическую модель управления ликвидностью банка, которая будет рассматривать ее в динамике и прогнозировать на необходимую дату, то подскажите пожалуйста.

  • #2
    см. "Деньги и кредит", 2/2000, Статья "Оперативный анализ риска потери ликвидности в КБ"

    Комментарий


    • #3
      galina2002
      Нет ли ссылки на электронную версию?

      Комментарий


      • #4
        Дааа, хотелось бы взглаянуть на эконометрический вариант prediction the future in banking
        С уважением, Денис

        Комментарий


        • #5
          Sokolevg
          Прогнозирование нормативов ликвидности и прогнозирование ликвидности не совсем одно и то же. Прогнозировать ликвидность как таковую надо все время, а нормативы только на отчетные даты. По сути, это две разные задачи. При прогнозировании ликвидности стоит учитывать и желаемую доходность, в то время как для нормативов (речь идет о нормативах ЦБ - Н2 и Н3) важно их выполнить, а доходы побоку. В этом смысле, с нормативами легче.
          Общей модели (которую можно было бы адаптировать к каждому банку), вобщем-то, нету. Тут дело в том, какие взаимоотношения между подразделениями (кто чем делится) и какие они прогнозы строят (клиентщики, кредитчики, векселисты и т.д.). Строить прогнозы на основании средних данных не очень верно. Пробуйте нейронные сети. Будет время, сам этим займусь, а пока на пальцах делаем.
          BRGDS

          Комментарий


          • #6
            galperine

            А Вы уверены, что потянете нейронные сети раз (весьма сложная штука, требует мат. образования и знания мат. английского языка) и что они будут работать по ликвидности?
            Per aspera ad astrum

            Комментарий


            • #7
              Dr_Head

              В прогнозе ликвидности можно выделить две части: Та, что детерминированная - короче, что мы не можем не проплатить и что нам должно сто пудов придти. Плюс случайные события. Правильно оценить вероятность мы не можем. Если построим регрессию, то также результаты сомнительны - возможна ложная корреляция. К тому же, не все данные можно привести в количественный вид (хотя бы в булевый). Тут и можно применять нейронные сети, только их надо обучить. А для этого нужен большой массив данных из прошлого.
              BRGDS

              Комментарий


              • #8
                galperine

                Вот и я про то же - обычно все теоретические изыски не работают на практике...
                Per aspera ad astrum

                Комментарий


                • #9
                  Надо много стараться. Может и не получится - будем живы, будем что-то иное придумывать. Просто теория создается теми, кто не знаком с практикой. (Обычно так.) На нашей кафедре самый главный знаток анализа инвестиционных проектов и автор многих книг по этому вопросу вообще нигде и ничем кроме преподавания не занимался. И таких примеров полно. Не надо огульно отвергать теорию - может и пригодится
                  BRGDS

                  Комментарий


                  • #10
                    Электронную модель я строила сама применительно к дествующему у нас плану счетов.

                    Комментарий


                    • #11
                      Unregistered
                      Электронную модель я строила сама применительно к дествующему у нас плану счетов. - о чем речь идет. если не секрет?
                      BRGDS

                      Комментарий


                      • #12
                        Господа, на мой взгляд не стоит зацикливаться на инструментах.
                        Важнее определить концепцию такой модели. Думаю, что невозможно построить модель ликвидности. Можно построить модель банка в целом с более детализированной частью в плане cash flow.
                        Только потом уже можно задуматься о методах. Кстати не стоит обожествлять нейросети. По своей сути это нелинейная аппроксимация.
                        И в последнюю очередь - инструментарий (PowerSim, ARENA, MATLAB\SIMULINK, ...)

                        Комментарий


                        • #13
                          В сообщении от 27.04.02 речь шла об электоронной версии модели управления ликвидностью

                          Комментарий


                          • #14
                            galina2002
                            Всем понтятно, что это ваш интелектуальный труд но нельзя ли посмотреть структуру это документа. Мы уже месяц бьемся над этой проблемой, можно сказать что ничего не получается.

                            С уважением,
                            С уважением,

                            Комментарий


                            • #15
                              To Sokolevg!
                              Построить уж такую супер-модель, которая прогнозирует состояние ликвидности (не нормативов) в динамике на практике в принципе невозможно, так как любой прогноз по состоянию активов и пассивов имеет вероятностный характер. Возьмите, например модель пассивной эволюции 139-Т. Сам расчет динамики денежных потоков устаревает мгновенно, но если вы на активах и пассивах проставите еще и вероятность реализации данного сценария возврата активов и востребования пассивов, то у Вас будет определенный прогнозный баланс ликвидности. То же самое можно сделать по любому расчету активов и пассивов по срокам востребования/погашения. Чистая апроксимация динамики показателей ликвидности не всегда корректна. Хорошо когда актив или пассив довольно диверсифицирован, эластичен, имеет гладкую динамику (допустим вклады населения). Его можно апроксимировать пользуясь стандартными вероятностными функциями. Но когда актив или пассив недиверсифицирован, а концентрирован (допустим крупные отстаки на р/с или в кредитах), тогда вероятностные модели не проходят, так как выдают некорректный с точки зрения доверительного интервала результат. Ну с какой более или менее примелемой вероятностью Вы например можете спогнозировать поведение рынка МБК в перспективе, например 3-4 месяца при активной (ежедневной) работе банка на рынке. На нем ситуация может поменятся в один-два дня в зависимости от того, влил кто-то из крупных игроков денег в рынок или забрал. Любая модель даст более или менее нормальный результат по МБК на 7дней - 1 месяц. То же самое и с прогнозом остатков на счетах до-востребования. Поэтому все эконометрические модели прогнозирования ликвидности носят вероятностный характер. Другое дело, если Вы разобъете модель на несколько кластеров, которые будут сопоставимы между собой по динамике ликвидности, волатильности рынка и т.п. Здесь возможно определить степень изменчивости и период, на который Ваш прогноз будет более или менее реален.
                              С уважением,
                              AlexS

                              Комментарий


                              • #16
                                AlexS,

                                а если посмотреть на все немного с другой стороны:

                                представьте модель, которая автоматически строит cash flow по всем валютам исходя из текущей структуры баланса и забаланса почти в реальном времени (с интервалами 10 минут)

                                Да, эти прогнозы будут устаревать очень быстро, но они будут иметь несомненную ценность (при условии адекватности модели) для тех подразделений банка которые отвечают за текущую ликвидность, то есть принимают решения "отдавать ресуры или привлекать" по конкретным срокам.

                                Комментарий


                                • #17
                                  представьте модель, которая автоматически строит cash flow по всем валютам исходя из текущей структуры баланса и забаланса почти в реальном времени (с интервалами 10 минут)
                                  Ну, а клиентские поступления/списания все равно надо как-то учитывать - из структуры баланса их не видно.
                                  BRGDS

                                  Комментарий


                                  • #18
                                    galperine клиентские поступления/списания все равно надо как-то учитывать
                                    Можно путем использования статистики.

                                    Комментарий


                                    • #19
                                      MVVD
                                      Статистика хороша для тех, у кого списания/ поступления распределены как-нибудь прилично (нормально или лог-нормально или как угодно, лишь бы аппроксимировались "хорошим" распределением). А если такого нет?
                                      BRGDS

                                      Комментарий


                                      • #20
                                        galperine,

                                        все правильно, но их нужно принимать во внимание в любом случае.

                                        Сравните ситуации (Привлекаться или размещать на завтра ?):
                                        1. Сейчас на к/с x, платежей клиентов y.

                                        2. Прогноз на завтра на к/с x, платежей клиентов y.

                                        Все-таки ситуация 2 выглядит привлекательнее (на мой взгляд).
                                        Модель всего лишь дает прогноз, который можно и отвергнуть (если у вас больше информации, чем использует модель)

                                        Комментарий


                                        • #21
                                          Согласен. Даже лучше утром: на к/с x, поступления y, платежи (известные) z
                                          Итого...
                                          Тогда надо статистику привлекать в части оценки платежей, о которых не говорят заранее. Тут проще - у них и дисперсия поменьше будет... Хотя, бывает и из ряда вон плохое (или хорошее).
                                          BRGDS

                                          Комментарий


                                          • #22
                                            Сергей к сожалению клиенты могут сказать только про те деньги, которые от них уйдут, да и то большую часть - уже выставленными платежками. Как заинтересовать клиентов в более менее точной оценке своих платежей????

                                            Комментарий


                                            • #23
                                              Это вопрос скорее к клиентщикам. У нас они предоставляют прогноз по клиентам, если попросить. Но очень этого не любят .
                                              BRGDS

                                              Комментарий


                                              • #24
                                                Хотелось бы оживить тему.
                                                Занимается ли кто-нибудь на практике
                                                иммитационным моделированием потоков платежей ?

                                                Комментарий


                                                • #25
                                                  Сейчас на практике занимаемся просто поддержанием ликвидности.
                                                  BRGDS

                                                  Комментарий


                                                  • #26
                                                    дык а чего тут сложного? делаете платежный календарь по текущему балансу.
                                                    потом делаете исходя из него прогнозный - вот вам и моделирование. по моему Екселя для этого вполне достаточно. сложно вроде ничего нет - все избито. надо только хороший аналитический учет иметь - и платежный календарь строится на автомате :-)
                                                    ПОНЯТНО?!

                                                    Комментарий


                                                    • #27
                                                      Dimon
                                                      Ну ладно, вы получили баланс платежей (и то сомнительно в части клиентских поступлений и списаний). а каким образом, т. е по какому принципу. собираетесь закрывать дыры?

                                                      Комментарий


                                                      • #28
                                                        а каким образом, т. е по какому принципу. собираетесь закрывать дыры?
                                                        Ну, тут или межбанки, или свопы делать.
                                                        Dimon тут прав - построить такой прогноз не проблема. Ежедневный каждое утро, плюс недельный раз в неделю и т.д. Основная проблема минус закрыть, когда он бывает.
                                                        Клиентов можно прогнозировать, задавая уровень клиентских осадков. Тогда, поиграв с уровнями получим оптимистический/пессимистический прогнозы.
                                                        BRGDS

                                                        Комментарий


                                                        • #29
                                                          galperine
                                                          А если у Вас плюс? Что делать предполагаете?

                                                          Комментарий


                                                          • #30
                                                            Тогда даете дилерам лимит на размещение по всем расчетным узлам, где + (ну, под клиентов надо чуть-чуть оставить).
                                                            BRGDS

                                                            Комментарий

                                                            Пользователи, просматривающие эту тему

                                                            Свернуть

                                                            Присутствует 1. Участников: 0, гостей: 1.

                                                            Обработка...
                                                            X