Концепція моделювання попиту на карткові послуги комерційного банку в умовах невизначеності

Размещено на http://www.allbest.ru/

УДК 340.4:336.717.13

Донбаської державної машинобудівної академії (м. Краматорськ)

Концепція моделювання попиту на карткові послуги комерційного банку в умовах невизначеності

О.Ю. Івченкова,

асистент кафедри „Інтелектуальні системи прийняття рішень”

Анотація

моделювання попит комерційний банк

В статті сформульовані концептуальні положення щодо моделювання попиту на карткові послуги комерційного банку для підвищення його доходів від використання системи безготівкових карткових розрахунків в умовах нестабільного економічного середовища із застосуванням математичних методів та моделей.

Ключові слова: Система безготівкових розрахунків, банківська платіжна картка, ринок карткових платіжних інструментів, моделювання попиту на карткові послуги комерційного банку, інформаційна невизначеність.

Summary

In the article conceptual positions are formulated in relation to the design of demand on card-table services of commercial bank for the increase of his profits from the use of the system of non-cash card-table settlements in the conditions of unstable economic environment with the use of mathematical methods and models

Key words. System of non-cash settlements, bank pay card, market of card-table pay instruments, designs of demand, on card-table services of commercial bank, informational indeterminacy.

Збільшення кількості та обсягу грошових операцій в процесі переходу України до ринкової економіки, зумовило необхідність удосконалення системи безготівкових розрахунків шляхом впровадження нового спеціалізованого платіжного засобу - банківської платіжної картки, а це, в свою чергу, зумовило необхідність оцінювання ефективності системи безготівкових карткових розрахунків з урахуванням зміни інтересів клієнтів, характеристик базових тарифних параметрів та їхньої конкурентоспроможності на ринку карткових платіжних інструментів, який характеризується жорсткою боротьбою за кожного клієнта. Отже моделювання попиту на карткові послуги комерційного банку в складних умовах нестабільного економічного середовища, зайняло провідне місце в процесі формування тактичних і стратегічних цілей щодо успішної діяльності комерційного банку на ринку карткових платіжних інструментів.

Аналіз останніх досліджень та публікацій. Питання концепції моделювання попиту на карткові послуги комерційного банку знайшли відображення у працях: Іванова М. [1], Зейтамла В., Паразьюрамана А., Беррі Л. [2-4], Васил'єва В. [5], Тєрєхова Є. [6], Захарової О. [7], Ляліної Є. [8], Єгорової Н. [9] та інших. Але питання особливостей процесу формування попиту на карткові послуги комерційного банку в умовах невизначеності із застосуванням відповідного математичного апарату є невирішеним і тому залишається актуальним.

Постановка задачі. Враховуючи актуальність обраної теми та недостатній рівень висвітлення іі в працях вітчизняних і зарубіжних вчених, визначимо мету даного дослідження, яка буде полягати в розробці концептуального положення щодо моделювання попиту на карткові послуги комерційного банку для підвищення його доходів від використання системи безготівкових карткових розрахунків в умовах нестабільного економічного середовища із застосуванням математичних методів та моделей.

Викладення основного матеріалу. Концепція моделювання попиту на карткові послуги комерційного банку в умовах невизначеності буде враховувати основний принцип банківського маркетингу - постійну спрямованість на досягнення оптимального кінцевого результату при відповідних умовах [10], а також традиційні комплекси маркетингу, які спрямовані на забезпечення функціонування та взаємодію банківських послуг, ціни, комунікаційної політики за умови забезпечення потреб клієнтів в умовах конкуренції з метою отримання прибутку (доходу) [11].

На рис. 1 представлено концептуальну модель попиту на карткові послуги комерційного банку для підвищення його доходів від використання системи безготівкових карткових розрахунків в умовах нестабільного економічного середовища.

Розглянемо зміст та особливості виконання етапів моделювання попиту на карткові послуги комерційного банку.

Перший етап передбачає аналіз діяльності комерційного банку в середовищі мікрооточення (ринок карткових платіжних інструментів) та розробку методу виявлення базових тарифних параметрів. На даному етапі виконується дослідження генеральної сукупності клієнтів банку та визначається перелік базових тарифних параметрів (далі БТП), які повною мірою характеризують усі особливості БПК.

При формуванні складу вибіркової сукупності клієнтів комерційного банку враховувалася кінцева мета даного етапу дослідження - визначення вагового коефіцієнту впливу на показник попиту на карткові послуги кожного БПТ. Використання на даному етапі концептуальної моделі попиту на карткові послуги комерційного банку методу апріорного ранжування дозволяє підтвердити вірність вибору БТП, спираючись на середню матрицю рангів [12].

На другому етапі виконується визначення коефіцієнтів конкурентоспроможності кожного з базових тарифних параметрів та умовний розподіл їх на стимулятори та дестимулятори, враховуючи особливості впливу на показник попиту на карткові послуги комерційного банку.

Третій етап концептуальної моделі полягає у визначені інтенсивності зміни, виокремлених раніше, показників БТП протягом періоду дослідження.

На четвертому етапі виконується поєднання результатів попередніх пунктів концептуальної моделі та розробка моделі попиту на карткові послуги з урахуванням впливу основних елементів мікрооточення та економічного потенціалу комерційного банку.

Слід відзначити, що економічним потенціалом комерційного банку виступає „…сукупна здатність власного капіталу та існуючих у наявності економічних ресурсів забезпечити виробництво максимально можливого обсягу банківських продуктів і послуг, які відповідають потребам суспільства в конкретний період його розвитку” [13].

Виділяють такий ресурсний склад елементів економічного потенціалу комерційного банку [13]:

- трудові ресурси;

- основні засоби;

- оборотні засоби;

- нематеріальні активи.

В роботі [13] останній елемент економічного потенціалу комерційного банку запропоновано розглядається як комплекс, в якому можна виділити наступні складові елементи більш низького рівня:

- трудовий;

- матеріально - речовий;

- фінансовий;

- науково - технічний;

- моральний.

Ресурсами трудового потенціалу виступають всі його спеціалісти, які зайняті виконанням як основних, так і допоміжних операцій і функцій.

Ресурси матеріально-речового потенціалу - це засоби виробництва, що створені людиною і призначені для виробництва банківських продуктів і послуг (основні засоби виробничого і невиробничого призначення, господарські матеріали і предмети виробничого призначення).

Ресурси фінансового потенціалу - це розміщені та зарезервовані власні ресурси.

Рис. 1. Концепція моделювання попиту на карткові послуги комерційного банку для підвищення його доходів від використання системи безготівкових карткових розрахунків в умовах нестабільного економічного середовища

Наука, проектно-конструкторські розробки, інновації оречевлюють в собі ресурси науково-технічного потенціалу комерційного банку (інформаційні ресурси, які представлені науковими відкриттями; банківські технології; винаходи; дослідно-конструкторські розробки).

Завдяки використанню науково-технічного потенціалу, розробляються нові засоби і предмети праці, нові технології виробництва банківських продуктів та послуг, нові методи і форми організації та управління виробництвом тощо.

На наступному етапі виконується аналіз отриманих результатів та оцінюється вплив факторів макрооточення, який не врахований в попередній моделі.

Діяльність ринку карткових платіжних інструментів, як елемента системи безготівкових карткових розрахунків, можна розглядати, спираючись на теорію ефективного ринку, в якій зазначається, що ринкові часові ряди можна розглядати як стохастичні, але вони наповнені прихованими закономірностями. Дослідженню цих емпіричних закономірностей приділив увагу в своїх роботах Ральф Еліот [14]. В 80 роках 20 сторіччя гіпотеза про часткову передбачуваність ринкових часових рядів знайшла підтримку в теорії динамічного хаосу. В основі даної теорії лежить основа протиставлення хаотичності та стохастичності. Хаотичні ряди тільки виглядають випадковими, але, як детермінований динамічний процес, припускають короткострокове прогнозування. Область можливих передбачень може бути обмежена в часі горизонтом планування, тому комерційному банку необхідно володіти найкращими математичними методами та моделями, які допоможуть визначити закономірності в зашумлених хаотичних рядах [15]. Слід зазначити, що це дозволить збільшити ефективність системи безготівкових карткових розрахунків, на відміну від банків - конкурентів.

Існує успішний досвід побудови прогнозу з використанням фактографічних (формалізовані), експертних (інтуїтивні) і комбінованих методів. Але дані методи мають ряд значних недоліків [16]:

- відсутність у моделі уявлень щодо структури й системи зв'язків реального об'єкта, що вносить суб'єктивізм у вибір як самої моделі, так й її структури;

- труднощі побудови моделей за умови, що дані зберігаються в різних часових рядах та мають часові зрушення відносно один одного;

- недостатня точність прогнозу;

- значна чутливість отриманих результатів до недостатньої інформації та (або) її зашумленість;

- залежність результату прогнозу від кваліфікації аналітика в конкретній предметній області.

Усе це призводить до необхідності постановки й рішення задачі, що полягає в розробці нових математичних моделей на основі методів штучного інтелекту, алгоритмів, що підвищують надійність і точність прогнозів, які здатні працювати в умовах недостатньої інформації та її зашумленості, який дозволяє одержати результат за короткий час (що особливо важливо для задач оперативного керування) та приймаючи до уваги наступні переваги щодо використання нейронних мереж при прогнозуванні економічних показників [16]:

- Нейронні мережі мають більш гнучку структуру. Для зміни структури у рамках визначеної архітектури нейронної мережі достатньо регулювати кількість шарів та нейронів, додаткові переваги надає можливість зміни активаційної функції. Лише ці незначні перетворення надають можливість повністю змінити структуру мережі, що дозволить максимально пристосувати обрану архітектуру до задачі, яка розв'язується, і в свою чергу дозволить мінімізувати похибку навчання мережі (підвищити точність прогнозування).

- Використовуючи навіть найпростішу нейромережеву архітектуру (персептрон з одним прихованим шаром) і базу даних (із інформацією про минулі події), легко одержати працюючу систему прогнозування. Причому буде система враховувати, чи не буде враховувати зовнішні параметри буде визначатися включенням, або виключення відповідного входу до нейронної мережі.

- Експерт не залежить від вибору математичної моделі поведінки часового ряду. Побудова нейромережевої моделі відбувається адаптивно під час навчання, без участі експерта. При цьому нейронній мережі надаються приклади з бази даних і вона сама налагоджується під ці дані.

В своїй роботі [17] Саймон Хайкін визначає, що „нейронна мережа - величезний розподілений процесор, що складається з елементарних одиниць обробки інформації, які накопичують експериментальні знання і надають їх для наступної обробки”.

Використання нейронної мережі для оцінювання ефективності системи безготівкових карткових розрахунків забезпечить корисні властивості даної системи:

- Нелінійність;

- Відображення вхідної інформації у вихідну;

- Адаптивність;

- Очевидність відповіді;

- Контекстну інформацію;

- Відмовостійкість;

- Масштабованість;

- Одноманітність аналізу і проектування [17].

Віддаючи перевагу штучним нейронним мережам для прогнозування попиту на послуги ринку карткових платіжних інструментів, слід підкреслити їхні переваги в порівняні з класичними методами прогнозування, а саме:

- використання нейронних мереж дозволяє досить легко досліджувати залежність прогнозованої величини від незалежних змінних [18];

- нейронні мережі здатні досить якісно виконувати апроксимацію функцій та прогнозування даних [19];

- нейронні мережі дозволяють враховувати вплив макросередовища на прогнозовану величину.

Усе вище перераховане доводить необхідність використання штучних нейронних мереж для прогнозу попиту на карткові послуги комерційного банку.

На шостому етапі виконується розробка нейромережевої моделі попиту на карткові послуги, яка дозволить враховувати не лише особливості елементів внутрішнього середовища та мікрооточення, а також вплив факторів макрооточення комерційного банку, що дозволить отримати більш точні результати процесу прогнозування досліджуваної величини.

В роботі [13] зазначається, що використання науково - технічного потенціалу, як продукту реалізації науки та практичного досвіду, дозволяє забезпечити найбільш повне використання ресурсів економічного потенціалу комерційного банку.

Оскільки основними носіями наукового та практичного досвіду в комерційному банку виступають банківські аналітики, які в процесі аналізу можливих тенденцій розвитку показників внутрішнього середовища, мікро- та макрооточення формують не точкові імовірнісні оцінки, а задають розрахунковий коридор значень досліджуваних параметрів, що породжує інформаційну невизначеність. Тому виникає необхідність розробки нечіткої моделі попиту на карткові послуги комерційного банку (етап 8).

У разі інформаційної невизначеності необхідно використовувати відповідні методи прийняття управлінських рішень [20]:

- якщо недостатність і відносну невірогідність інформації можливо компенсувати побудовою ймовірнісних законів розподілу, то застосовуються методи управління в імовірнісній визначеності;

- якщо якість інформаційного зображення об'єкту не дозволяє одержати достовірні закони розподілу, то використовують методи управління в умовах невизначеності.

В роботі [20] автор досить чітко визначила елементи, які породжують нечіткість інформаційного відображення функціонування економічних об'єктів та підкреслила необхідність використання нечітких моделей управління ними.

На восьмому етапі виконується розробка нечіткої моделі попиту на карткові послуги, яка дозволить отримувати більш детальну інформацію для процесу прийняття рішень щодо діяльності комерційного банку на ринку карткових платіжних інструментів в умовах інформаційної невизначеності.

Схема поєднання елементів внутрішнього середовища, мікро- та макрооточення комерційного банку в розроблених моделях представлена на рис. 2.

Одним з ефективних методів самоаналізу та самоконтролю результатів діяльності комерційного банку на ринку карткових платіжних інструментів й управління маркетинговою діяльністю виступає ситуаційний аналіз (управління). Під час проведення ситуаційного аналізу одній з альтернатив подальшої діяльності, яка найбільше відповідає умовами зовнішнього та внутрішнього середовища, надається перевага.

Існує низка наукових підходів до розуміння сутності поняття управлінське рішення [21-23]. У рамках даного дослідження перспективним є таке тлумачення: „управлінське рішення - творчий, вольовий вплив суб'єкта управління на основі знання об'єктивних законів функціонування керованої системи й аналізу інформації про її функціонування, що полягає у виборі мети, програми і способів діяльності колективу з розв'язання проблеми або зміни мети” [24].

В роботі [25] процес ситуаційного управління поділяють на три укрупнених етапи: розпізнання ситуації, аналіз та оцінювання ситуації, прийняття рішень. На етапі розпізнання ситуацію відносять до класу стандартних або нестандартних (кризових), що обумовлює відповідний вибір методу для аналізу ситуації.

Технології та методи ситуаційного аналізу дозволяють виходити з поглибленого аналізу ситуацій, встановлення тенденцій, закономірностей та фактів, які визначають їх розвиток, більш ґрунтовно приймати довгострокові управлінські рішення, навіть корегувати стратегічні цілі комерційного банку, а не тільки приймати рішення у конкретній управлінській ситуації [26].

Рис. 2. Схема поєднання елементів внутрішнього середовища, мікро- та макрооточення комерційного банку в концептуальній моделі попиту на карткові послуги комерційного банку для підвищення його доходів від використання системи безготівкових карткових розрахунків в умовах нестабільного економічного середовища

Детальна схема аналізу ситуації представлена в роботі [26], де автор робить акцент на аналізі ситуацій методом інциденту та методом ситуаційного аналізу, які використовуються при виникненні стандартних та нестандартних (кризових) ситуацій відповідно.

Слід зазначити, що спеціально проведений аналіз саме тієї ситуації, що складається для об'єкта дослідження на момент ухвалення рішення, дозволяє банківському аналітику обрати відповідну, а іноді і єдину, конкретну управлінську технологію, метод, прийом, рішення, які ведуть до мети [26].

Сучасні методи одержання, аналізу та обробки експертної інформації виступають основним фундаментом технології ситуаційного аналізу. А найважливішим завданням ситуаційного аналізу є встановлення основних факторів, що істотно впливають на розвиток ситуації, та визначення коефіцієнтів їхнього впливу на показники, які відображають стан і розвиток ситуації.

Висновки

В процесі розробки концептуальної моделі попиту на карткові послуги комерційного банку для підвищення його доходів від використання системи безготівкових карткових розрахунків в умовах нестабільного економічного середовища були дотримані усі особливості проведення ситуаційного аналізу, що дозволить отримати адекватні моделі, які в подальшому виступатимуть надійним інструментом в процесі прийняття рішень щодо ефективної діяльності банку на ринку карткових платіжних інструментів.

Список використаних джерел

1. Лютий І. О. Банківський маркетинг : підручн. [для студ. вищ. навч. закл.] / І. О. Лютий, О. О. Солодка // К.: Центр учбової літератури, 2010. - с.776

2. Иванов Н. В. Управление карточным бизнесом в коммерческом банке / Н.В.Иванов // М.: Издательская группа „БДЦ-пресс”, 2003. - c.272

3. Berry, Leonard L. Quality counts in services, too / Leonard L. Berry, Valarie A. Zeithaml, A. Parasuraman _ Business Horizons. _ 1985. _ Vol. 28 (May-June).

4. Parasuraman A. A conceptual model of service quality and its implications for future research / A. Parasuraman, Valarie A. Zeithaml, Leonard L. Berry // Journal of Marketing. _ 1985. _ Vol. 49 (Fall), p. 41-50.

5. Parasuraman A. SERVQUAL: A Multiple-Item Scale for Measuring Consumer Perceptions of Service Quality / A. Parasuraman, V. Zeithaml, L. Berry _ Journal of Retailing; Vol. 64 Issue 1, 1988. p. 12-40.

6. Управление качеством и сертификация : Учеб. пособие / В. А. Васильев, Ш. Н. Каландаришвили, В. А. Новиков, С. А. Одиноков // М. : Интермет Инжиниринг, 2002. _ с.416

7. Терехов Є. М. Карткові платіжні інструменти як засіб підвищення фінансової стійкості банків України : автореф. дис. на здобуття канд. екон. наук : спец. 08.04.01 „Фінанси, грошовий обіг і кредит”/ Є. М. Терехов // Суми, 2003. - с.18

8. Лялина Е.В. Динамическое моделирование деятельности кредитной организации по производству банковских услуг: автореферат дис. на соиск. учен. степ. канд. экон. наук: спец. 08.00.13„Математические инструментальные методы экономики”, 08.00.05 „Экономика и управление народным хозяйством (маркетинг)”/ Е.В. Лялина // Ижевск, 2007.- с.24

9. Захарова А.А. Разработка моделей поддержки кредитной политики коммерческого банка: автореф. дис. на соиск. учен. степ. канд. экон. наук: спец. 08.00.13 „Математические инструментальные методы экономики”, 08.00.05 „Экономика и управление народным хозяйством (маркетинг)” / А.А. Захарова // Ижевск, 2006. - с.23

10. Егорова Н.Е., Торжевский К.А., Рузняев М.М. Равновесная модель развития платежных инструментов: пластиковые карты как сектор финансового рынка [Электронный ресурс]. - Режим доступа:http://elibrary.ru/download/13472726.pdf

11. Д'яконова І. І. Розвиток системи банківського маркетингу за умови реалізації концепції ризик-орієнтованого нагляду [Текст] / І. І. Д'яконова // Суми, Вісник Української академії банківської справи. - 2010. - № 1(28). - с. 41-45.

12. Хамханова Д. Н. Теоретические основы обеспечения единства экспертных измерений / Д.Н. Хамханова // Улан-Удэ.: Изд-во ВСГТУ, 2006. - с.170

13. Степаненко А.І., Чамара І.М. Економічна сутність і зміст потенціалу банківської системи [Електронний ресурс]. - Режим доступу:http://www.nbuv.gov.ua/portal/Soc_Gum/VUbsNbU/2011_1/VUBSNBU10_p233-p236.pdf

14. Пректер Р. Волновой принцип Эллиотта. Ключ к пониманию рынка. / Р. Пректер, А. Дж. Фрост// М. : Изд-во Альпина Паблишер, 2010. - с.272

15. Иванова К. Г. Управление портфелем ценных бумаг на основе D-оценок Руссмана и нейтросетевого моделирования : дисс. канд.. экон. наук на соиск. учен. степ. канд. экон. наук: спец. 08.00.13 „Математические инструментальные методы экономики” / К.Г. Иванова // Воронеж, 2009. _ с.128

16. Калініна І. О. Дослідження нейромережевих методів у задачах прогнозування. _ [Електронний ресурс] - Режим доступу: http://zakon.nau.ua/doc/?code=753-2006-%EF

17. Хайкин С. Нейронные сети : полный курс, 2-е издание. : пер. с англ. / С. Хайкин //М. : Издательский дом "Вильяме", 2006. _ с. 1104 _ ISBN 5-8459-0890-6

18. Хмельов О. Г. Моделювання процесів бізнес-прогнозування за допомогою нейромережевих структур [Електронний ресурс] - Режим доступу: http://www.economy.nayka.com.ua/index.php?operation=1&iid=38.

19. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации: пер. с польск. / С. Осовский // М. : Финансы и статистика, 2002. - с.344

20. Макаркіна Г. В. Моделі та методи планування соціально-економічного розвитку індустріального регіону: монографія / Г. В. Макаркіна// Краматорськ : ДДМА, 2008. - с.280

21. Рапопорт Б. М. Оптимизация управленческих решений / Б. М. Рапопорт // М. : ТЕИС, 2001. - с.264

22. Фатхутдинов Р. А. Разработка управленческого решения / Р. А. Фатхутдинов // М. : Бизнес Школа „Интел Синтез”, 1998. - с.272

23. Юдин Д. Б. Вычислительные системы теории принятия решений / Д. Б. Юдин // М. : Наука, 1989. - с.320

24. Смирнов Э. А. Разработка управленческих решений : учеб. для вузов / Э. А. Смирнов// М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - с.271

25. Фединець Н.І. Методичні аспекти аналізу управлінських ситуацій [Електронний ресурс]. - Режим доступу:http://www.nbuv.gov.ua/portal/chem_biol/nvnltu/17_7/256_Fedynec_17_7.pdf

26. Гулакова С.О. Ситуаційний аналіз як технологія прийняття й реалізації управлінських рішень [Електронний ресурс]. - Режим доступу: http://www.nbuv.gov.ua/portal/soc_gum/Tiru/2009_27/49.pdf

Стаття надійшла до редакції 16.11.2011 р.

Размещено на Allbest.ru