Проверяемый текст
Максимов, Вадим Владимирович; Обеспечение надежности банковской системы Российской Федерации (Диссертация 2005)
[стр. 217]

струментария, среди которого можно выделить: модели на основе классических методов математической статистики (корреляционно-регрессионный анализ, метод наименьших квадратов/спектральный анализ и т.д.), современные методы математического моделирования и статистики (теория коинтеграции, нейросети, методы анализа хаотических колебаний и т.д.).
модели системного анализа, дискретной математики, теории игр.

В настоящее время существует широкий спектр подходов к анализу тенденций развития банковской деятельности.
Наиболее популярным можно считать подход, согласно которому прогнозируются не тренды динамики банковских переменных, а оцениваются риски банков,
т.е.
дисперсии, вероятности убытков, и исследуются возможности хеджирования.
В этой связи широкое распространение получил портфельный подход, базирующийся на теории диверсификации Марковица и модели САРМ Шарпа и
Литтнера, использующий современные методы теории случайных процессов и оптимизации.
В рамках этого подхода развиваются модели стресстестирования, рейтинговые модели, модели финансовой математики (модели Блэка-Шоулса, Кокса-Росса-Рубинштейна).
В
процессе моделирования мы предлагаем рассмотреть банковскую систему в качестве финансового посредника, осуществляющего трансформацию ресурсов, привлеченных от предприятий, населения и на финансовом рынке, в активы, при условии среднего уровня интеграции банковского и реального секторов экономики.
В ходе данной трансформации происходит их «обезличивание», т.е.
невозможно с большой достоверностью рассчитать соответствии ресурсов активам соответствующих видов.
Вместе
с тем очевидными являются одновременная динамика и устойчивые взаимосвязи на определенных периодах некоторых статей активов и пассивов банковской системы.
Аппаратом исследования
в данном случае нами выбран классический корреляционно-регрессионный анализ, применение
[стр. 101]

101 построение системы агрегированных показателей устойчивости банковских систем и исследование их динамики, тестирование на наличие пороговых значений, за которыми наступает кризис, и др.
В настоящее время сложно прогнозировать, могут ли привести поиск широкого круга и макрои микроэкономических показателей, влияющих на банковские системы, и конструирование на их основе нескольких индикаторов, описывающих состояние устойчивости банковской системы, к успеху.
Мы полагаем, что наиболее вероятно создание многофакторных моделей, достаточно удовлетворительно описывающих состояние банковских систем.
Вместе с тем остается открытым их прогностическая значимость.
Пока, к сожалению, аналогичные работы международных рейтинговых агентств, таких как, например, «Moody's», «Fitch 1ВСА», в области страновых рисков не привели к должным результатам, в частности, ни одно из этих агентств не смогло прогнозировать размах уровня кризисов на международных финансовых рынках в 1997 1998 г.г.
Касаясь современных исследований в области анализа надежности банков, необходимо отметить, что они подразумевают применение широкого спектра математического инструментария, среди которого мы считаем целесообразным выделить: модели на основе классических методов математической статистики (корреляционно-регрессионный анализ, метод наименьших квадратов, спектральный анализ и т.
д.); современные методы математического моделирования и статистики (теория коинтеграции, нейросети, методы анализа хаотических колебаний и т.
д.); модели системного анализа, дискретной математики, теории игр;

[стр.,103]

103 ные зависимости между ставками привлечения и размещения ресурсов, например таких, как ставки по депозитам населения и доходность вложений в Г К О , инфляционные ожидания в связи с изменениями курса национальной валюты, реакции международных финансовых рынков на события, связанные с государственными облигациями С Ш А , и др.
В настоящее время существует ш ирокий спектр подходов к анализу тенденций развития банковской деятельности.
Наиболее популярным можно считать подход, согласно которому прогнозируются не тренды динамики банковских переменных, а оцениваются риски банков,
то есть дисперсии, вероятности убытков, и исследуются возможности хеджирования.
В этой связи широкое распространение получил портфельный подход, базирующийся на теории диверсификации М арковица и модели С А Р М Ш арпа и
Литгнера, использующий современные методы теории случайных процессов и оптимизации.
В рамках этого подхода развиваются модели стресстестирования, рейтинговые модели, модели финансовой математики (модели Блэка-Шоулса, Кокса-Росса-Рубинштейна).
В
данной диссертационной работе предлагается рассмотреть банковскую систему в качестве финансового посредника, осуществляющего трансформацию ресурсов, привлеченных от предприятий, населения и на финансовом рынке, в активах.
В процессе данной трансформации происходит их «обезличивание», то есть невозможно с большой достоверностью утверждать о соответствии ресурсов активам соответствующих видов.
В
некотором смысле коммерческий банк представляет собой «черный ящ ик», у которого на вход поступают ресурсы, а на выход — вложения.
Вместе с тем очевидными являются одновременная динамика и устойчивые взаимосвязи на определенных периодах некоторых статей активов и пассивов банковской системы.
Аппаратом исследования
нами был выбран

[Back]