Системно-динамическое моделирование стратегии банковской группы

Аннотация

Акопов Андраник Сумбатович – доктор технических наук, профессор кафедры бизнес-аналитики, факультет бизнес-информатики, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики».
Адрес: 101000, Москва, Мясницкая ул., 20.
E-mail: aakopov@hse.ru

Моделирование стратегического развития банковской группы с использованием методов системной динамики обеспечивает решение целого ряда задач, важнейшей среди которых является подготовка стратегических решений и управление бизнесом на основе ключевых показателей результативности при различных сценарных условиях и ограничениях.

Цель работы - разработка укрупненной стратегической модели банковской группы, с использованием методов системной динамики. Представлен новый подход к формированию долгосрочной стратегии банковской группы с использованием методов системной динамики. В основе предложенного подхода лежит разработанная математическая модель управления ключевыми показателями результативности банковской группы, реализованная на платформе имитационного моделирования Powersim Studio. Разработанная система успешно внедрена в нескольких крупнейших российских банковских группах и используется при подготовке стратегических решений.

Отличительными особенностями разработанной системы являются: учет влияния внутренних (в том числе обратных) связей между характеристиками отдельных сегментов банковской группы; возможность оценки значений ключевых показателей результативности при различных сценарных условиях (анализ «что, если?»); возможность сбалансированного управления характеристиками банковской группы за счет выделения и оптимизации значений ключевых управляющих параметров  (например, темпов роста кредитов, депозитов и т.д.); обеспечение возможности проведения стресс-тестирования с использованием методов класса Монте-Карло, поддерживаемых в Powersim. Разработанная модель позволяет, в частности, управлять «драйверами бизнеса», такими как темп роста кредитов, темп роста депозитов, эффективные процентные ставки, ставки резервирования и др., оценивая их влияние на значения ключевых показателей результативности – чистую прибыль, активы, обязательства и капитал, чистую процентную маржу и др. С помощью разработанной модели для одной из крупнейших российских банковских групп были выполнены сценарные расчеты ключевых показателей результативности с использованием реальных статистических данных, полученных из официальной отчетности.

Практическое применение такой системы позволяет существенно повысить качество стратегических решений, снизить временные затраты на формирование и анализ различных сценариев развития банковской группы, существенно расширить диапазон исследуемых сценариев и выявить рациональные значения драйверов банковского бизнеса.