Регистрация / Вход
Прислать материал

Совершенствование моделей прогнозирования остатков средств на корсчетах коммерческих банков

Сведения об участнике
ФИО
Коннов Константин Дмитриевич
Вуз
Саратовский социально-экономический институт (филиал) федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова»
Тезисы (информация о проекте)
Область наук
Гуманитарные и социальные науки
Раздел области наук
Экономические науки
Тема
Совершенствование моделей прогнозирования остатков средств на корсчетах коммерческих банков
Резюме
В статье представлены результаты исследования, посвящённого разработке модели прогнозирования остатков денежных средств на корреспондентских счетах банков. На основе анализа существующих теоретических и практических подходов уточнена модель прогнозирования остатка денежных средств Миллера-Орра для прогнозирования в банковском секторе. Результаты тестов модели продемонстрировали определённую точность прогнозирования, выявили положительные и отрицательные стороны модели.
Ключевые слова
модель Миллера-Орра, остатки денежных средств, корсчета банков, прогнозирование
Цели и задачи
Цель проекта: совершенствование методики прогнозирования средств на корсчетах коммерческих банков
В рамках поставленной цели предлагается решить ряд задач:
- оценить необходимость оценки и прогнозирования ликвидности в коммерческих банках;
- выделить субъектов оценки и прогнозирования, а также их цели;
- рассмотреть существующую на данный момент методику Банка России прогнозирования остатков средств на корсчетах коммерческих банков;
- изучить опыт прогнозирования западных экономистов;
- усовершенствовать модель Миллера-Орра для прогнозирования остатков средств на корсчетах коммерческих банков.
Введение

Вопросы ликвидности коммерческих банков традиционно остаются актуальными на протяжении последних десятилетий. Зачастую банки, как посредники в движении капитала, привлекают ресурсы на меньшие сроки, чем размещают активы. Это создает определенные риски ликвидности. 

Помимо этого, коммерческие банки, согласно ФЗ "О национальной платёжной системе" являются операторами по переводу денежных средств и требований в платёжной системе. 

Эти факторы предопределяют значимость оценки и прогнозирования ликвидности банковского сектора. Важной стороной прогнозирования являются корсчета коммерческих банков, так как Банк России определяет ликвидность банковского сектора, исходя из их величины.

Методы и материалы

В ходе работы были применены следующие общетеоретические методы:

- метод научного анализа;

- классификация;

- систематизация;

- моделирование;

- прогнозирование;

практические методы:

- сравнение;

- сопоставление;

- эксперимент.

Нормативная база исследования представлена Федеральными законами: "О Центральном Банке Российской Федерации (Банке России), "О национальной платёжной системе"

Материалы, послужившие теоретической базой работы: труды западных экономистов: W.Baumol "The Transactions Demand for Cash: an Inventory Theoretic Approach ", M. Miller, D. Orr "A Model of the Demand for Money by Firms" и другие.

Практической базой исследования стали научные статьи Л.В. Ильиной, Ю.Е. Копченко "Страховая функция фонда обязательных резервов: международный опыт и перспективы развития в России", Т.А. Пустоваловой, И.В. Березинец, Е.С. Мещеряковой "Управление остатком денежных средств на корреспондентском счете коммерческого банка в Банке России", K. Clinon "Bank of Canada cash management: The main technique for implementing monetary policy", экономические исследования Банка Канады и Банка Финляндии.

Описание и обсуждение результатов

Исследование начинается с определения актуальности проблем ликвидности, постановки задачи и анализа методики прогнозирования средств на корсчетах комерческих банков, применямой Банком России. 

Гипотеза исследования заключается в том, что на настоящий момент Банк России применяет несовершенную методику прогнозирования. Произведена классификация положительных и отрицательных сторон методики.

Вторая часть исследования включает в себя систематизцию теоретических знаний западных экономистов о методах прогнозирования остатков средств на счёте. Рассмотренные модели нельзя назвать прогнозными в прямом смысле этого слова. Экономисты XX века пытались решить несколько иные задачи, в частности наиболее эффективное управление денежными средствами на счёте с целью не упустить возможную прибыль, но и не подвергать компанию излишним рисками ликвидности и неплатёжеспособности в краткосрочном периоде. Поэтому применение данных моделей в российской практике возможно при условии адаптации факторов, включённых в модели.

Кроме того, во второй части исследования рассмотрена методика Банка Канады, которая применяется им на текущий момент для прогнозирования остатков средств на корсчетах. В целом методика имеет схожие черты с методикой Банка России и может быть представлена в виде линейной функции.

В третьей части исследования приведена попытка адаптации модели Миллера-Орра к российским условиям для прогнозирования остатков средств на корсчетах коммерческих банков. В частности, факторами сдерживающими расходование средств стали ставка межбанковского рынка кредитования MosPrime на 1 день, ставка однодневного ломбардного кредита Банка России и ставка кредита overnight. Фактором, способствующем расходованию средств, стала ставка ГКО ОФЗ. 

Далее продемонстрирован алгоритм работы с моделью и расчёты необходимых показателей.

Алгоритм состоит из 4 шагов:

Шаг1. нахождение базиса (средневзвешенная величина корсчетов за последние 10 дней)

Шаг2. корректировка базиса на величину автномных факторов и сальдо операций Банка России

Шаг3. расчёт "надстройки" по формуле: 

Шаг4. Суммирование скорректированного базиса и надстройки является прогнозным значением остатка средств на корсчете на день t+1

5 тестов, проведённых с помощью данного алгоритма продемонстрировали достаточную для прогнозов точность. (подробнее в разработочных таблицах и приложениях)

Изменённая модель Миллера-Орра может применяться Банком России для прогнозирования остатков средств на корсчетах коммерческих банков. Исходя из данной величины мегарегулятор может планировать объём и характер собственных операций по предоставлению (абсорбированию) ликвидности в банковском секторе.

Используемые источники
1. Basel III: The Liquidity Coverage Ratio and liquidity risk monitoring tools / [Электронный ресурс] Basel Committee on Banking Supervision // Basel. – January. – 2013. – Режим доступа: http://www.bis.org/publ/bcbs238.pdf
2. Sound Practices for Managing Liquidity in Banking Organisations / [Электронный ресурс] Basel Committee on Banking Supervision // Basel. – February – 2000. – Режим доступа: http://www.bis.org/publ/bcbs69.pdf
3. Ильина Л.В. Страховая функция фонда обязательных резервов: международный опыт и перспективы развития в России / Л.В. Ильина, Ю.Е. Копченко // Финансы и кредит – 2008 – 42 (330) – С. 57-66.
4. Miller, M. A Model of the Demand for Money by Firms / M. Miller, D. Orr // Quarterly Journal of Economics, 80 (1966) 413–435.
Information about the project
Surname Name
Konnov Konstantin Dmitrievich
Project title
Improving forecasting models balances on correspondent accounts of commercial banks
Summary of the project
The article presents the results of a study devoted to the development of forecasting model of cash balances on correspondent accounts of banks. Based on an analysis of existing theoretical and practical approaches refined forecasting model balance Miller-Orr cash to predict in the banking sector. Test results showed a certain model of forecasting accuracy, revealed positive and negative aspects of the model.
Keywords
Miller-Orr model, the cash balances, correspondent accounts of banks, forecasting