Дипломная работа: Підвищення ефективності діяльності ПриватБанку на основі теорії синергетики

Рисунок 3.4 Напівлогарифмічна апроксимація динаміки зміни коефіцієнта надійності - X*=15,94-5,82*logt

3)                Порівняння значень Xi*, отриманих шляхом застосування кожного з поліномів.

Таблиця 3.12 – Порівняльна оцінка моделей динаміки зміни коефіцієнта надійності

Найбільш точним поліномом являється лінійна модель, яка відповідає емпіричним (заданим) значенням Xi та дає найменше значення цієї суми (152,19).

4)                Розрахунок показників точності і адекватності між досліджуваними ознаками

Таблиця 3.13 – Показники точност адекватності

5)                Висновки відносно отриманих результатів та визначення оптимальної моделі.

Отриман результати, які наведені в таблиці 3.8, говорять про те, що сума квадратів відхилень, отриманого значення Xi* (апроксимуючого значення) від заданого значення Xi, мінімальна у випадку побудови лінійного поліному. Таким чином, найбільш точним поліномом лінійна модель, яка має наступну математичну модель: X*=0,02*t+7,43.

Розрахунок коефіцієнта кореляції говорить о наявності прямого зв’язку між досліджуваними ознаками з середньою щільністю коефіцієнта надійності від часу (0,6).

Отже, в обстеженій сукупності показників коефіцієнта надійності 36% варіації рівень залежності банку від залучених коштів пояснюється різним часовим періодом. Істотність зв’язку коефіцієнта детермінації R2 перевірили за допомогою таблиці критерію F для 5%-ного рівня значущості. Критичне значення Fт(0,95)=5,32 значно менше від фактичного 5,32<26,34, що підтверджу стотність кореляційного зв’язку між досліджуваними ознаками.

При достатньо великому числі спостережень коефіцієнт кореляції можна вважати достовірним, тому що він перевищує свою помилку в більше ніж 3 рази, а отже зв’язок між коефіцієнтом надійності (рівнем залежності банку від залучених коштів) та часом доведений.

Двірничий нтервал: 0,41<r(0,60)<0,80.

Усе це да підставу вважати, що обчислений лінійний коефіцієнт кореляції достатньо точно характеризує щільність зв’язку між досліджуваними ознаками.

Аналогічно робимо розрахунки для інших коефіцієнтів фінансової стійкості.

3.2.2 Розробка математичної моделі динаміки зміни коефіцієнта фінансового важеля

В якост вихідних даних обраний такий показник фінансової стійкості, як коефіцієнт фінансового важеля, який розкриває здатність банку залучати кошти на фінансовому ринку. Розрахунок цього показника представлен у додатку А.

На основ представленої методики у розділі 2.2 розробляються математичні моделі різних типів. Представимо таблицю 3.14 з порівняльною оцінкою отриманих моделей та оптимальною моделлю.

Таблиця 3.14 – Порівняльна оцінка моделей динаміки зміни коефіцієнта фінансового важеля

Результати розрахунків показників точності і адекватності між досліджуваними ознаками представлен в таблиці 3.15

Таблиця 3.15 – Розрахунок показників точност адекватності

Отриман результати свідчать про те, що сума квадратів відхилень, отриманого значення Xi* (апроксимуючого значення) від заданого значення Xi, мінімальна у випадку побудови гіперболічного поліному. Таким чином, найбільш точним поліномом є гіпербола, яка має таку математичну модель: X*=14,83+5,02*(1/t).

Розрахунок коефіцієнта кореляції говорить о наявності оберненого зв’язку між досліджуваними ознаками з середньою щільністю коефіцієнта фінансового важеля від часу (-0,61).

Отже, в обстеженій сукупності показників коефіцієнта фінансового важеля у 38% варіац здатність банку залучати кошти на фінансовому ринку пояснюється різним часовим періодом. Істотність зв’язку коефіцієнта детермінації R2 перевірили за допомогою таблиці критерію F для 5%-ного рівня значущості. Критичне значення Fт(0,95)=5,32 значно менше від фактичного 5,32<27,66, що підтверджує істотність кореляційного зв’язку між досліджуваними ознаками.

При достатньо великому числі спостережень коефіцієнт кореляції можна вважати достовірним, тому що він перевищує свою помилку в більше ніж 3 рази, а отже зв’язок між коефіцієнтом фінансового важеля (здатність банку залучати кошти на фінансовому ринку) та часом доведений.

Двірничий нтервал: -0,80<r(-0,61)<-0,42.

Усе це да підставу вважати, що обчислений лінійний коефіцієнт кореляції достатньо точно характеризує щільність зв’язку між досліджуваними ознаками.

3.2.3 Розробка математичної моделі динаміки зміни коефіцієнта участі власного капіталу у формуванні активів

В якості вихідних даних обраний такий показник фінансової стійкості, як коефіцієнт участ власного капіталу у формуванні активів, який розкриває достатність сформованого власного капіталу в активізації та покритті різних ризиків. Розрахунок цього показника представлен у додатку А.

На основ представленої методики у розділі 2.2 розробляються математичні моделі різних типів. Представимо таблицю 3.16 з порівняльною оцінкою отриманих моделей та оптимальною моделлю.

Таблиця 3.16 – Порівняльна оцінка моделей динаміки зміни коефіцієнта участі власного капіталу у формуванні активів

Результати розрахунків показників точності і адекватності між досліджуваними ознаками представлені в таблиці 3.17

Таблиця 3.17 – Розрахунок показників точност адекватності

Отриман результати свідчать про те, що сума квадратів відхилень, отриманого значення Xi* (апроксимуючого значення) від заданого значення Xi, мінімальна у випадку побудови лінійного поліному. Таким чином, найбільш точним поліномом лінія, яка має таку математичну модель: X* = 0,02*t+7,02.

Розрахунок коефіцієнта кореляції говорить о наявності прямого зв’язку між досліджуваними ознаками з середньою щільністю коефіцієнта участі власного капіталу у формуванні активів від часу (0,61).

Отже, в обстеженій сукупності показників коефіцієнта фінансового важеля у 37% варіац достатність сформованого власного капіталу в активізації та покритті різних ризиків пояснюється різним часовим періодом. Істотність зв’язку коефіцієнта детермінації R2 перевірили за допомогою таблиці критерію F для 5%-ного рівня значущості. Критичне значення Fт(0,95)=5,32 значно менше від фактичного 5,32<26,71, що підтверджу стотність кореляційного зв’язку між досліджуваними ознаками.

При достатньо великому числі спостережень коефіцієнт кореляції можна вважати достовірним, тому що він перевищує свою помилку в більше ніж 3 рази, а отже зв’язок між коефіцієнтом достатності капіталу та часом доведений.

Двірничий нтервал: 0,42<r(0,61)<0,80.

Усе це да підставу вважати, що обчислений лінійний коефіцієнт кореляції достатньо точно характеризує щільність зв’язку між досліджуваними ознаками.

3.2.4 Розробка математичної моделі динаміки зміни коефіцієнта захищеності власного капіталу

В якості вихідних даних обраний такий показник фінансової стійкості, як коефіцієнт захищеност власного капіталу, який показує яку частину капіталу розміщено в нерухомість (майно). Розрахунок цього показника представлен у додатку А.

На основ представленої методики у розділі 2.2 розробляються математичні моделі різних типів. Представимо таблицю 3.18 з порівняльною оцінкою отриманих моделей та оптимальною моделлю.

Таблиця 3.18 – Порівняльна оцінка моделей динаміки зміни коефіцієнта захищеності власного капіталу

Результати розрахунків показників точності і адекватності між досліджуваними ознаками представлені в таблиці 3.19

Таблиця 3.19 – Розрахунок показників точност адекватності

Отриман результати свідчать про те, що сума квадратів відхилень, отриманого значення Xi* (апроксимуючого значення) від заданого значення Xi, мінімальна у випадку побудови гіперболічного поліному. Таким чином, найбільш точним поліномом є гіпербола, яка має таку математичну модель: X* = 0,61-0,32*(1/t).

Розрахунок коефіцієнта кореляції говорить о том, що між досліджуваними ознаками зовсім немає зв’язку.

3.2.5 Розробка математичної моделі динаміки зміни коефіцієнта захищеності дохідних активів власним капіталом

В якості вихідних даних обраний такий показник фінансової стійкості, як коефіцієнт захищеност дохідних активів власним капіталом, який сигналізує про захист дохідних активів (що чутливі до зміни процентних ставок) мобільним власним капіталом. Розрахунок цього показника представлен у додатку А.

На основ представленої методики у розділі 2.2 розробляються математичні моделі різних типів. Представимо таблицю 3.20 з порівняльною оцінкою отриманих моделей та оптимальною моделлю.

Результати розрахунків показників точності і адекватності між досліджуваними ознаками представлені в таблиці 3.21

Таблиця 3.20 Порівняльна оцінка моделей динаміки зміни коефіцієнта захищеності дохідних активів власним капіталом

Таблиця 3.21 – Розрахунок показників точност адекватності

Отриман результати свідчать про те, що сума квадратів відхилень, отриманого значення Xi* (апроксимуючого значення) від заданого значення Xi, мінімальна у випадку побудови лінійного поліному. Таким чином, найбільш точним поліномом є лінія, яка має таку математичну модель: X* =0,03*t-1,34.

Розрахунок коефіцієнта кореляції говорить о наявності прямого зв’язку між досліджуваними ознаками з середньою щільністю коефіцієнта захищеності дохідних активів власним капіталом від часу (0,67).

Отже, в обстеженій сукупності показників досліджуваного коефіцієнта у 44% варіац сигнал про захист дохідних активів мобільним власним капіталом пояснюється різним часовим періодом. Істотність зв’язку коефіцієнта детермінації R2 перевірили за допомогою таблиці критерію F для 5%-ного рівня значущості. Критичне значення Fт(0,95)=5,32 значно менше від фактичного 5,32<36,69, що підтверджу стотність кореляційного зв’язку між досліджуваними ознаками.

При достатньо великому числі спостережень коефіцієнт кореляції можна вважати достовірним, тому що він перевищує свою помилку в більше ніж 3 рази, а отже зв’язок між коефіцієнтом достатності капіталу та часом доведений.

Двірничий нтервал: 0,50<r(0,67)<0,83.

Усе це да підставу вважати, що обчислений лінійний коефіцієнт кореляції достатньо точно характеризує щільність зв’язку між досліджуваними ознаками.

3.2.6 Розробка математичної моделі динаміки зміни коефіцієнта мультиплікатора капіталу

В якості вихідних даних обраний такий показник фінансової стійкості, як коефіцієнт мультиплікатора капіталу, який характеризує ступінь покриття активів (акціонерним) капіталом. Розрахунок цього показника представлен у додатку А.

На основ представленої методики у розділі 2.2 розробляються математичні моделі різних типів. Представимо таблицю 3.22 з порівняльною оцінкою отриманих моделей та оптимальною моделлю.

Результати розрахунків показників точності і адекватності між досліджуваними ознаками представлені в таблиці 3.23

Таблиця 3.22 Порівняльна оцінка моделей динаміки зміни коефіцієнта мультиплікатору капіталу

Таблиця 3.23 – Розрахунок показників точност адекватності

Отриман результати свідчать про те, що сума квадратів відхилень, отриманого значення Xi* (апроксимуючого значення) від заданого значення Xi, мінімальна у випадку побудови гіперболічного поліному. Таким чином, найбільш точним поліномом є гіпербола, яка має таку математичну модель: X* = 29,37+14,30*(1/t).

Розрахунок коефіцієнта кореляції говорить о наявності оберненого зв’язку між досліджуваними ознаками з тісною щільністю коефіцієнта мультиплікатора капіталу від часу (-0,74).

Отже, в обстеженій сукупності показників досліджуваного коефіцієнта у 55% варіац ступінь покриття активів (акціонерним) капіталом пояснюється різним часовим періодом. Істотність зв’язку коефіцієнта детермінації R2 перевірили за допомогою таблиці критерію F для 5%-ного рівня значущості. Критичне значення Fт(0,95)=5,32 значно менше від фактичного 5,32<55,33, що підтверджує істотність кореляційного зв’язку між досліджуваними ознаками.

При достатньо великому числі спостережень коефіцієнт кореляції можна вважати достовірним, тому що він перевищує свою помилку в більше ніж 3 рази, а отже зв’язок між коефіцієнтом достатності капіталу та часом доведений.

Двірничий нтервал: -0,60<r(-0,74)<-0,88.

Усе це да підставу вважати, що обчислений лінійний коефіцієнт кореляції достатньо точно характеризує щільність зв’язку між досліджуваними ознаками.

3.3 Комп’ютерне моделювання фінансової стійкості

1) Досліджуван показники фінансової стійкості ПриватБанку розраховані за формулами 2.1 -2.6, наведеними у розділі 2.1, та представлені у додатку А.

2) Установа має нормальну стійкість фінансового стану, яка гарантує його платоспроможність, але є можливість промоделювати деякі показники, щоб вона набула абсолютної стійкості.

3) Коефіцієнт надійності – співвідношення власного капіталу до залучених коштів. Мінімально допустиме його значення складає не менше 5%. Даний показник за досліджуваний період 2005 -2008 роки лише з лютого по жовтень 2005 року був нижче оптимального значення, тобто банк мав високий рівень залежності від залучених коштів, але на протязі всього подальшого часу знаходився в нормі. Тому проводити комп’ютерне моделювання цього показника немає потреби.

4) Показник фінансового важеля – співвідношення зобов’язань банку капіталу. Він має максимально допустиме співвідношення 1:20. Показник знаходиться нижче указаного співвідношення, а це свідчить про те, що банк не проявляє активності у залученні вільних коштів на фінансовому ринку, тому що має високе забезпечення власними. Виходячи з цього, проводити комп’ютерне моделювання показника фінансового важеля також немає потреби.

5) Коефіцієнт участі власного капіталу у формуванні активів або достатність капіталу – співвідношення капіталу і загальних активів. Оптимальне значення цього показника має бути не менше 10%. Розраховане значення не досяга цього обмеження, тобто банк не має достатнього сформованого власного капіталу в активізації та покритті різних ризиків, але воно має поступовий ріст, що вже говорить про наявність позитивної тенденції. Для досягнення абсолютно стійкості банка за цим показником необхідно провести моделювання.

а) дослідження зміни коефіцієнта достатності капіталу від зміни капіталу

В даному випадку розглянемо поведінку коефіцієнта участі власного капіталу у формуванні активів при незмінному значенні загальних активів та варіації капіталу. За досліджуваний період часу (2005-2008 роки) капітал банку змінювався від 280 193 221,29 і до 1 365 510 804,78 гривень. Побудуємо графік (рис. 3.5), на якому зобразимо досліджуваний коефіцієнт в динаміці в залежності від росту капіталу, а також червону лінію показника (оптимальне значення).

З рисунка можна зробити висновок про те, що коефіцієнт знаходиться в нормі при числовому значенні капіталу від 979 400 104,95 і до 1 021 688 770,43 грн. Таким чином, указаний грошовий інтервал являється критичним значенням капіталу, тому що більші числові значення призводять до росту коефіцієнта достатності капіталу, а менші – к його падінню. Значить, для досягнення абсолютної стійкості банка за цим показником необхідне зростання капіталу.

Рисунок 3.5 – Залежність коефіцієнта достатност капіталу від росту капіталу

б) дослідження зміни коефіцієнта достатності капіталу від зміни загальних активів

Розглянемо поведінку коефіцієнта участі власного капіталу у формуванні активів при незмінному значенні капіталу та варіації загальних активів. За досліджуваний період часу (2005-2008 роки) загальні активи банку змінювалися від 3 610 522 710,02 і до 16 692 673 778,10 гривень. Побудуємо графік (рис. 3.6), на якому зобразимо досліджуваний коефіцієнт в динаміці в залежності від росту загальних активів, а також червону лінію показника (оптимальне значення).

З рисунка можна зробити висновок про те, що коефіцієнт знаходиться в нормі при числовому значенні загальних активів від 10 323 838 576,79 і до 10 938 880 583,31 грн. Таким чином, указаний грошовий інтервал являється критичним значенням загальних активів, тому що менші числові значення призводять до росту коефіцієнта достатності капіталу, а більші – к його падінню. Значить, для досягнення абсолютної стійкості банка за цим показником необхідне зменшення загальних активів.

Рисунок 3.6 – Залежність коефіцієнта достатност капіталу від росту загальних активів

в) дослідження зміни коефіцієнта достатності капіталу від одночасної зміни власного капіталу та загальних активів.

Розглянемо поведінку коефіцієнта участі власного капіталу у формуванні активів при варіюванні значень капіталу та загальних активів. Як вже встановлено для росту коефіцієнта необхідне зростання капіталу та зменшення загальних активів. Таким чином, побудуємо графік (рис. 3.7), на якому зобразимо поведінку коефіцієнта при збільшенні капіталу та зменшенні загальних активів від знайденого критичного діапазону значень та припустимо невизначений часовий інтервал.

З отриманих результатів робимо висновок про те, що за досліджуваним коефіцієнтом банк буде мати абсолютну стійкість у випадку зростання капіталу та зниження загальних активів на основі зросту коефіцієнта участі власного капіталу у формування активів.

Рисунок 3.7 – Моделювання коефіцієнта участ власного капіталу у формуванні активів від зміни капіталу та загальних активів

6) Коефіцієнт захищеності власного капіталу – співвідношення капіталізованих активів (основні засоби та нематеріальні активи) і капіталу. При розрахунку показника за досліджуваний період виявлено його перемінне зростання, що свідчить про зростання захищеності власного капіталу зростаючим вкладенням його також у свої власні капіталізовані активи. Це свідчить про добру тенденцію, але взагалі показник коефіцієнта остався на одному рівні, тому для абсолютної стійкості банку за цим показником проведемо моделювання.

а) дослідження зміни коефіцієнта захищеності власного капіталу від зміни капіталу

В даному випадку розглянемо поведінку коефіцієнта захищеності власного капіталу при незмінному значенні капіталізованих активів та варіації капіталу. За досліджуваний період часу (2005-2008 роки) капітал банку змінювався від 280 193 221,29 і до 1 365 510 804,78 гривень. Побудуємо графік (рис. 3.8), на якому зобразимо досліджуваний коефіцієнт в динаміці в залежності від росту капіталу.

Рисунок 3.8 Залежність коефіцієнта захищеності капіталу від росту капіталу

З рисунка можна зробити висновок про те, що коефіцієнт має ріст при грошовому значенні капіталу від 414 342 469,97 і до 425 876 358,63 грн. Таким чином, указаний грошовий нтервал являється критичним значенням капіталу, тому що менші числові значення призводять до росту коефіцієнта захищеності капіталу, а більші – к його падінню. Значить, для досягнення абсолютної стійкості банка за цим показником необхідне зменшення капіталу.

б) дослідження зміни коефіцієнта захищеності власного капіталу від зміни капіталізованих активів

Розглянемо поведінку коефіцієнта захищеності власного капіталу при незмінному значенн капіталу та варіації капіталізованих активів. За досліджуваний період часу (2005-2008 роки) капіталізовані активи банку змінювалися від 123 395 197,36 і до 676 969 060,10 гривень. Побудуємо графік (рис. 3.9), на якому зобразимо досліджуваний коефіцієнт в динаміці в залежност від росту капіталізованих активів.

Рисунок 3.9 – Залежність коефіцієнта захищеност власного капіталу від росту капіталізованих активів

З рисунка можна зробити висновок про те, що коефіцієнт має ріст в грошовому значенн капіталізованих активів від 271 360 668,61 і до 290 651 807,34 грн. Таким чином, указаний грошовий інтервал являється критичним значенням капіталізованих активів, тому що більші числові значення призводять до росту коефіцієнта захищеності власного капіталу, а менші – к його падінню. Значить, для досягнення абсолютної стійкості банка за цим показником необхідне збільшення капіталізованих активів.

в) дослідження зміни коефіцієнта захищеності власного капіталу від одночасної зміни власного капіталу та капіталізованих активів

Розглянемо поведінку досліджуваного коефіцієнта при варіюванні значень капіталу та капіталізованих активів. Як вже встановлено для росту коефіцієнта необхідне зростання капіталізованих активів та зменшення капіталу іншими словами темп росту капіталізованих активів повинен перевищувати темп росту капіталу. Таким чином, побудуємо графік (рис. 3.10), на якому зобразимо поведінку коефіцієнта при збільшенні капіталізованих активів та зменшенні капіталу від знайденого критичного діапазону значень та припустимо невизначений часовий інтервал.

Рисунок 3.10 Моделювання коефіцієнта захищеності власного капіталу від зміни капіталу та капіталізованих активів

З отриманих результатів робимо висновок про те, що за досліджуваним коефіцієнтом банк буде мати абсолютну стійкість у випадку зростання капіталізованих активів та зниження капіталу на основі зросту коефіцієнта захищеності власного капіталу.

7) Коефіцієнт захищеності дохідних активів власним капіталом співвідношення капіталу за мінусом недохідних активів та збитків і дохідних активів. Для того, щоб банк посилював захист дохідних активів мобільним власним капіталом, необхідне зростання показника.

а) дослідження зміни коефіцієнта захищеності дохідних активів власним капіталом від зміни капіталу;

В даному випадку розглянемо поведінку досліджуваного коефіцієнта при незмінному значенн недохідних та дохідних активів та варіації капіталу. За досліджуваний період часу (2005-2008 роки) капітал банку змінювався від 280 193 221,29 і до 1 365 510 804,78 гривень. Побудуємо графік (рис. 3.11), на якому зобразимо досліджуваний коефіцієнт в динаміці в залежност від росту капіталу.

Рисунок 3.11 - Залежність коефіцієнта захищеності дохідних активів власним капіталом від росту капіталу

З рисунка можна зробити висновок про те, що коефіцієнт знаходиться в нормі при числовому значенні капіталу від 979 400 104,95 і до 1 021 688 770,43 грн. Таким чином, указаний грошовий інтервал являється критичним значенням капіталу, тому що більші числові значення призводять до росту коефіцієнта захищеності дохідних активів власним капіталом, а менші – к його падінню. Значить, для досягнення абсолютної стійкості банка за цим показником необхідне зростання капіталу.

б) дослідження зміни коефіцієнта захищеності дохідних активів власним капіталом від зміни недохідних активів

Розглянемо поведінку досліджуваного коефіцієнта при незмінному значенні капіталу дохідних активів та варіації недохідних активів. За досліджуваний період часу (2005-2008 роки) недохідні активи банку змінювалися від 914 466 693,71 і до 5 742 884 541,20 гривень. Побудуємо графік (рис. 3.12), на якому зобразимо коефіцієнт захищеності дохідних активів власним капіталом в динаміці в залежності від росту недохідних активів.

Рисунок 3.12 - Залежність коефіцієнта захищеност дохідних активів власним капіталом від росту недохідних активів

З рисунка можна зробити висновок про те, що коефіцієнт має ріст в грошовому значенні недохідних активів від 3 627 297 962,24 і до 3 990 436 964,64 грн. Таким чином, указаний грошовий інтервал являється критичним значенням недохідних активів, тому що менші числові значення призводять до росту коефіцієнта захищеності дохідних активів власним капіталом, а більші – к його падінню. Значить, для досягнення абсолютної стійкості банка за цим показником необхідне зменшення недохідних активів.

в) дослідження зміни коефіцієнта захищеності дохідних активів власним капіталом від зміни дохідних активів

Розглянемо поведінку досліджуваного коефіцієнта при незмінному значенні капіталу недохідних активів та варіації дохідних активів. За досліджуваний період часу (2005-2008 роки) дохідні активи банку змінювалися від 2 497 658 105,71 і до 12 396 187 165,61 гривень. Побудуємо графік (рис. 3.13), на якому зобразимо коефіцієнт захищеності дохідних активів власним капіталом в динаміці в залежності від росту дохідних активів.

Рисунок 3.13 - Залежність коефіцієнта захищеност дохідних активів власним капіталом від росту дохідних активів

З рисунка можна зробити висновок про те, що коефіцієнт має ріст в грошовому значенні дохідних активів від 8 469 582 021,83 і до 9 609 239 557,89 грн. Таким чином, указаний грошовий інтервал являється критичним значенням дохідних активів, тому що менш числові значення призводять до росту коефіцієнта захищеності дохідних активів власним капіталом, а більші – к його падінню. Значить, для досягнення абсолютно стійкості банка за цим показником необхідне зменшення дохідних активів.

г) дослідження зміни коефіцієнта захищеності дохідних активів власним капіталом від зміни капіталу, дохідних та недохідних активів

Розглянемо поведінку досліджуваного коефіцієнта при варіюванні значень капіталу дохідних та недохідних активів. Як вже встановлено для росту коефіцієнта необхідне зростання капіталу та зменшення недохідних і дохідних активів. Таким чином, побудуємо графік (рис. 3.14), на якому зобразимо поведінку коефіцієнта при збільшенні капіталу та зменшенні недохідних і дохідних активів від знайденого критичного діапазону значень та припустимо невизначений часовий інтервал.

Рисунок 3.14 Моделювання коефіцієнта захищеності дохідних активів власним капіталом від зміни капіталу, недохідних та дохідних активів

З отриманих результатів робимо висновок про те, що за досліджуваним коефіцієнтом банк буде мати абсолютну стійкість у випадку зростання капіталу та зниження дохідних недохідних активів на основі зросту коефіцієнта захищеності дохідних активів власним капіталом.

8) Коефіцієнт мультиплікатора капіталу – співвідношення загальних активів засновницького (акціонерного) капіталу. Оптимальне співвідношення цього показника 12,0 – 15,0 разів. Якщо розраховане значення менше норми, то ступінь покриття активів акціонерним капіталом замала та необхідно, щоб темп зростання акціонерного капіталу перевищував темп зростання активів, а якщо більше навпаки.

а) дослідження зміни коефіцієнта мультиплікатора капіталу від зміни загальних активів

Розглянемо поведінку досліджуваного коефіцієнта при незмінному значенні засновницького (акціонерного) капіталу та варіації загальних активів. За досліджуваний період часу (2005-2008 роки) загальні активи банку змінювалися від 3 610 522 710,02 до 16 692 673 778,10 гривень. Побудуємо графік (рис. 3.15), на якому зобразимо коефіцієнт мультиплікатора капіталу в динаміці в залежності від росту загальних активів і червоний (оптимальний) коридор.

Рисунок 3.15 - Залежність коефіцієнта мультиплікатора капіталу від росту загальних активів

З рисунка можна зробити висновок про те, що коефіцієнт знаходиться в нормі при числовому значенні загальних активів від 10 323 838 576,79 і до 10 938 880 583,31 грн. Таким чином, указаний грошовий інтервал являється критичним значенням загальних активів, тому що менші числові значення призводять до зниження коефіцієнта мультиплікатора капіталу, а більші – к його росту. Значить, для досягнення абсолютної стійкості банка за цим показником необхідне зменшення загальних активів.

б) дослідження зміни коефіцієнта мультиплікатора капіталу від зміни засновницького капіталу

В даному випадку розглянемо поведінку досліджуваного коефіцієнта при незмінному значенні загальних активів та варіації засновницького капіталу. За досліджуваний період часу (2005-2008 роки) акціонерний капітал банку змінювався від 140 000 000,00 до 700 000 000,00 гривень. Побудуємо графік (рис. 3.16), на якому зобразимо коефіцієнт мультиплікатора капіталу в динаміці в залежності від росту засновницького капіталу, а також червоний (оптимальний) коридор.

Рисунок 3.16 - Залежність коефіцієнта мультиплікатора капіталу від росту засновницького капіталу

З рисунка можна зробити висновок про те, що коефіцієнт знаходиться в нормі при числовому значенні засновницького капіталу 700 000 000,00 грн. Таким чином, не ма можливості указати грошовий інтервал, тому що критичним значенням являється максимальне число акціонерного капіталу, але більші числові значення призводять до росту коефіцієнта мультиплікатора капіталу, а менші – к його падінню. Значить, для досягнення абсолютної стійкості банка за цим показником необхідне зростання засновницького капіталу.

в) дослідження зміни коефіцієнта мультиплікатора капіталу і від одночасної зміни засновницького капіталу та загальних активів

Розглянемо поведінку досліджуваного коефіцієнта при варіюванні значень акціонерного капіталу та загальних активів. Як вже встановлено для оптимального значення коефіцієнта необхідне зростання засновницького капіталу та зменшення загальних активів. Але для того щоб розрахований показник не просто зменшився, а попав в указаний червоний коридор необхідно зафіксувати зменшенні значення загальних активів. Таким чином, побудуємо графік (рис. 3.17), на якому зобразимо поведінку коефіцієнта при збільшенн капіталу та зменшенні загальних активів від знайденого критичного діапазону значень, припустимо невизначений часовий інтервал.

Рисунок 3.17 – Моделювання коефіцієнта мультиплікатора капіталу від зміни засновницького капіталу та загальних активів

З отриманих результатів робимо висновок про те, що за досліджуваним коефіцієнтом банк буде мати абсолютну стійкість у випадку фіксованого значення капіталу 700 000 000,00 грн. та зміни загальних активів від 8 61 482 141,49 до 10 323 838 576,79, тому що коефіцієнт мультиплікатора капіталу буде знаходитись в указаному червоному (оптимальному) коридорі.

4 РОЗРОБКА ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ

4.1 Інформаційне забезпечення

4.1.1 Загальна характеристика інформаційного забезпечення

Інформаційне забезпечення являє собою сукупність проектних рішень по обсягах, розміщенню, формах організації інформації, що циркулює в автоматизованих інформаційних технологіях. Воно містить у собі сукупність показників, довідкових даних, класифікаторів і кодифікаторів інформації, уніфіковані системи документації, спеціально організовані для автоматичного обслуговування, масиви інформації на відповідних носіях, а також персонал, що забезпечує надійність збереження, своєчасність і якість технології обробки інформації [9].

Загальну структуру інформаційного забезпечення ілюструє рисунок 4.1. Важливою складовою нформаційного забезпечення є інформаційна база, що складається з внутрімашинної і внемашинной інформаційної бази.

Машинна нформаційна база – частина інформаційної бази інформаційної системи, що явля собою сукупність інформаційних файлів, що зберігаються в пам'яті ЕОМ і на магнітних носіях.

Машинна нформаційна база складається з інформаційних файлів, що можуть бути організовані у виді окремих незалежних між собою, локальних інформаційних файлів або у виді бази даних, тобто інтегрованої сукупності зв'язаних між собою файлів, якими керує система керування базами даних (СУБД).

Файл – це дентифікована сукупність логічно зв'язаних між собою даних, що розташован поза програмою в зовнішній пам'яті і доступні програмі за допомогою спеціальних операцій.

База даних (БД) це пойменована, структурована сукупність взаємозалежних даних, що характеризують окрему предметну область і знаходяться під керуванням СУБД [5].

Основне функціональне призначення інформаційне забезпечення системи - нагромадження всієї доступної інформації, що переду супроводжує біржовому процесові, а також генеруємої їм, і видача біржово нформації або результатів аналізу біржового процесу зовнішнім приймачам інформації фондового ринку.

Рисунок 4.1 Структура інформаційного забезпечення

На вибір СУБД найбільший вплив робить узгодження ряду параметрів середовища реалізації і СУБД [9].

Фактори, що впливають на вибір СУБД:

§     трудомісткість реалізації додатків;

§     вартість експлуатації інформаційної системи;

§     можливість з'єднання розробки БД із раніше виконаними програмними реалізаціями;

§     прогнозован терміни реалізації інформаційної системи;

§     витрати на навчання персоналу.

Для контролю нформації необхідно вирішити наступні задачі:

·                    створити "динамічну" модель предметної області системи (у якій відповідність БД поточному станові предметної області забезпечується не періодично, а в режимі реального часу);

·                    забезпечити ефективність функціонування, тобто забезпечити вимоги своєчасної реакц системи на запити і відновлення БД;

·                    забезпечити централізоване збереження даних у пам'яті ЕОМ;

·                    забезпечити вибірку з інформаційних масивів даних відповідно заданим критеріям;

·                    забезпечити захист даних від некоректних відновлень, від руйнувань при збоях устаткування від несанкціонованого доступу.

Ці задачі можна здійснити за допомогою створення єдиного сховища - бази даних і використання засобів СУБД [22].

4.1.2 Організація збору і передачі первинної інформації

Збір інформац це підрахунок, зважування, вимір або інші варіанти визначення обсягів тієї або ншої господарської операції. Реєстрація – це занесення зібраних зведень на носій інформації.

Збір інформац може виконуватися вручну, автоматизоване або автоматично. Реєстрація інформац теж виконується в трьох варіантах: автоматичному, автоматизовано і вручну.

Ручна реєстрація це виписування первинних паперових документів, а автоматизована (машинно-ручна) – це виписування первинного документа за допомогою технічного пристосування, що дуже часто доповнюється рівнобіжним формуванням машинного носія. У випадку автоматичного збору інформації вона найчастіше автоматично реєструється [9].

Якщо операція збирається і реєструється не в місці її обробки, то виникає потреба в передачі. Порядок передачі інформації на обробку залежить від типу носія нформації і наявності технічних пристосувань, а також якості носіїв нформації.

Перелік джерел носіїв інформації:

1.Баланс банку;

2. Масив основних показників соціального та економічного стану України;

6. Масив основних показників банку.

Первинна нформація заноситься в автоматизовану інформаційну систему.

4.2 Організаційне забезпечення

Організаційне забезпечення являє собою комплекс документів, що регламентують діяльність персоналу АИТ в умовах функціонування АИС. У процесі рішення задач керування даний вид забезпечення визначає взаємодія працівників управлінських служб персоналу АИТ з технічними засобами і між собою [22].

Документація по розробленій інформаційній системі вміщає в собі інструкцію для користувача, а також, а також інструкцію для адміністратора.

Довідник користувача у виді інструкції має такі розділи:

1 Вступ.

2 Призначення й умови використання.

3 Підготовка до роботи.

4 Опис операцій.

5 Аварійн ситуації.

Інструкція для користувача

1. Дана система надає можливість розрахувати показники фінансової стійкості та з допомогою моделювання зовнішнього середовища (основних показників економічного та соціального стану України), показників фінансової стійкості та фінансово стійкості розробити моделі, з використанням яких значити шляхи підвищення ефективності фінансової діяльності ПриватБанку.

Система функціонує на окремому комп'ютері чи локальній обчислювальній мережі. Мережа поєднує комп'ютери, установлені на робочих місцях працівників структурних підрозділів, що беруть участь у технологічних процесах діловиробничо діяльності.

Уважно прочитайте дану інструкцію перед тим, як приступати до роботи із системою. Тільки в цьому випадку у Вас не виникне ніяких ускладненням з її використанням.

2.       Інформаційна система призначена для дослідження таких складних систем, як банківська на основ синергетичного підходу. Використання такого виду підходу дозволяє провести дослідження базових математичних моделей, які основані на припущеннях о властивостях окремих елементів, які складають складну систему банка, та взаємодій між ними.

Задача вирішується на автоматизованому робочому місці бухгалтера і/чи економіста.

3.       Попереднім етапом підготовки до роботи в системі можна вважати установку даної системи на АРМ бухгалтера /чи економіста і її настроювання. Цю роботу повинні виконати співробітники, що відповідають за експлуатацію електронно-обчислювальної техніки. На робочому столі повинний бути створений ярлик з посиланням на інформаційну систему.

4.       Для того щоб запустити ІС відкрийте ярлик «...» на робочому столі.

Щоб почати роботу натисніть кнопку <Вхід> на заставці.

Після цього Вам буде запропонований вибір виконати:

§    доповнити вихідні дані (макроекономічні показники, баланс банку, показники банку);

§    розрахунок фінансової стійкості;

§    провести моделювання:

o      зовнішнього середовища;

o      показників фінансової стійкості;

o      фінансово стійкості.

Ви натискаєте відповідну кнопку в залежності від того, що Вам потрібно виконати.

Далі у Вас маються наступні можливості:

·                   На підставі балансів банку та показників банку відповідно зробити потрібні Вам розрахунки фінансової стійкості. Особливість використання полягає в тому, що змінюючи дані балансу та показників банку Ви автоматично одержуєте різні фінансові розрахунки. Таким чином, дана нформаційна система дозволяє заощадити час і зусилля.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10