Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5  6 | Следующая страница реферата

Все нормативные таблицы, формулы, можно найти в любом учебнике по банковскому делу. В дальнейшем , при постановке и рассмотрении задачи будем считать естественным выполнение этих ограничений .

Важную роль при конкретизации функционирования банка может играть тип стратегии:
1) продажа освоенных услуг старым клиентам;
2) проникновение (прежние услуги новым клиентам на старом рынке);
3) развитие (продажа старых услуг на новом рынке);
4) сбыт новых услуг (новые услуги на старом рынке);
5) диверсификация (новые услуги на новом рынке).
Существует иерархическая структура целей:

- перспективные цели (максимизация прибыли, выживание, максимизация доходов акционеров, максимизация корпорационного роста и др.)

- среднесрочные цели (увеличение рыночной доли, рост дохода в расчете на акцию, расширение клиентуры, увеличение капитальной базы и др.)

- краткосрочные цели (доходность активов, доходность капитала, доходность инвестиций, повышение квалификации персонала и др.)

Таким образом, мы видим, что все зависит от целей, которые ставит перед собой банк. Обобщим их, будем считать, что банк стремится максимизировать прибыль.

Опишем структуру коммерческого банка, она нам понадобится в дальнейшем. (рис.1).

Разумеется, приведенная схема является примерной, так как огромное влияние на структуру аппарата управления банка оказывают масштабы его деятельности, степень специализации, возможность совершать те или иные операции. В ряде случаев банк не выполняет тех или иных услуг, объем его операций слишком незначительный, что бы формировать не только управление, но и отделы. Но мы не будем заострять на этом внимание.
Для эффективного решения непосредственно управленческих задач, достижения устойчивого и прибыльного функционирования банка необходимо проведение глубокого анализа всех сторон его деятельности на основе внутренней информации: рентабельности комплекса оказываемых услуг и операций, окупаемости произведенных затрат, прибыльности функционирования отдельных подразделений и др.. Особую важность подобный анализ приобретает в условиях обострившейся конкуренции на банковских рынках, усиления регулирующих ограничений со стороны государственных органов, участившихся банкротств и отзывов лицензий коммерческих банков.

2.Виды моделей.

2.1.Линейное программирование.

Ответственные решения в современных целенаправленных системах планирования и управления должны быть в некотором смысле экстремальными или близкими к ним. Отступление от этого принципа обычно связано с излишними затратами (часто весьма значительными) и снижает эффективность управления (часто весьма существенно).
Большое число задач планирования, управления и проектирования укладывается в схему линейного программирования:

C x ( min,
(1.1)

Ax ( b,

(1.2)

X ( 0.

(1.3)
Еще более широкий класс задач выбора эффективного решения укладывается в рамки общей схемы математического программирования.
План, набор команд управления или проект часто могут быть формально представлены в виде системы чисел или функций, удовлетворяющих определенным ограничениям — равенствам, неравенствам или логическим соотношениям. План, система команд управления или проект оптимальны, если они, кроме того, обращают в минимум или в максимум (в зависимости от постановки задачи) некоторую функцию от искомых параметров — показатель качества решения.
Запись (1.1)—(1.3), вполне осмысленная при детерминированных значениях параметров условий задачи, теряет определенность и требует дополнительных разъяснений при случайных значениях исходных данных. Между тем во многих прикладных задачах коэффициенты cj целевой функции, элементы матрицы условий А или составляющие вектора ограничений b — случайные величины.
Исходная информация для планирования, проектирования и управления в экономике, как правило, недостаточно достоверна. Планирование производства обычно ведется в условиях неполной информации об обстановке, в которой будет выполняться план и реализовываться произведенная продукция. Во всех случаях в моделях математического программирования, к исследованию которых сводятся задачи планирования, проектирования и управления, отдельные или все параметры целевой функции и ограничений могут оказаться неопределенными или случайными, Естественный на первый взгляд путь анализа подобных задач—замена случайных параметров их средними значениями и вычисление оптимальных планов полученных таким образом детерминированных моделей—не всегда оправдан. При сглаживании параметров условий задачи может быть нарушена адекватность модели изучаемому явлению. Усреднение исходных данных может привести к потере полезной информации и привнести в модель ложную информацию. Решение детерминированной задачи с усредненными параметрами может не удовлетворять ограничениям исходной модели при допустимых реализациях параметров условий.

2.2.Стохастическое программирование.

В одних случаях опыт, статистика и изучение процессов, определяющих изменение исходных данных и формирующих условия, в которых реализуется план, проект или система управления, позволяют устанавливать те или иные вероятностные характеристики параметров целевой функции и ограничений задачи. В других случаях нет оснований, для каких бы то ни было суждений о статистических особенностях явлений, способных изменить предполагаемые значения параметров условий задачи. Ситуации первого типа называются ситуациями, связанными с риском, а ситуации второго типа - неопределенными. И те, и другие являются предметом исследования стохастического программирования—раздела математического программирования, изучающего теорию и методы решения условных экстремальных задач при неполной информации о параметрах условий задачи.

Постановки задач стохастического программирования существенным образом зависят от целевых установок и информационной структуры задачи.

В приложениях стохастическое программирование используется для решения задач двух типов. В задачах первого типа прогнозируются статистические характеристики поведения множества идентичных экстремальных систем.
Соответствующий раздел стохастического программирования будем называть пассивным стохастическим программированием. Модели второго типа предназначены для построения методов и алгоритмов планирования и управления в условиях неполной информации. Соответствующий раздел стохастического программирования будем называть активным стохастическим программированием, подчеркивая этим действенную целевую направленность моделей.
Подходы к постановке и анализу стохастических экстремальных задач существенно различаются в зависимости от того, получена ли информация о параметрах условий задачи (пли об их статистических характеристиках) в один прием или по частям (в два или более этапов). При построении стохастической модели важно также знать, необходимо ли единственное решение, не подлежащее корректировке, или можно по мере накопления информации один или несколько раз подправлять решение. Другими словами, речь идет о том, какая задача рассматривается: статическая или динамическая. В соответствии с этим в стохастическом программировании исследуются одноэтапные, двухэтапные и многоэтапные задачи.
Статические, или одноэтапные, задачи стохастического программирования представляют собой естественные стохастические аналоги детерминированных экстремальных задач, в которых динамика поступления исходной информации не играет роли, а решение принимается один раз и не корректируется.
Одноэтапные стохастические задачи, как те, что порождены детерминированными моделями стохастического программирования, так и те, что имеют смысл только при случайных параметрах условий, различаются характером ограничений и выбором целевой функции.

Разработка предварительного плана и компенсация невязок - два этапа решения одной задачи. В соответствии с этим задачи рассматриваемого типа называют двухэтапными задачами стохастического программирования.
Естественным обобщением двухэтапных задач являются многоэтапные
(динамические) задачи стохастического программирования. Часто в процессе управления представляется возможность последовательно наблюдать ряд реализаций параметров условий и соответствующим образом корректировать план. Естественно, что как предварительный план, так и последовательные корректировки должны, помимо содержательных ограничений, учитывать априорные статистические характеристики случайных параметров условий на каждом этапе.
К анализу многоэтапных задач стохастического программирования сводятся формальные исследования численных методов планирования производства и развития экономической системы.
Роль стохастических моделей и методов в исследовании закономерностей поведения экономических систем и в разработке количественных методов планирования экономики и управления производством имеет два аспекта — методологический и вычислительный. И тот и другой связаны с одной из важнейших категорий современной математической логики — с понятием сложности, точнее, с понятиями «сложность алгоритма», «сложность вычислений» и «сложность развития».

Роль вычислительного аспекта проблемы определяется тем, что планирование, управление и проектирование происходят, как правило, в условиях неполной информации. Рыночная конъюнктура, спрос на продукцию, изменения в состоянии оборудования не могут быть точно предсказаны. В условиях конкурентной экономики дополнительно возникает направленная дезинформация.

Учет случайных факторов и неопределенности в планировании и управлении — важная задача стохастического программирования.

Однако этим не исчерпывается роль стохастических методов в экономическом анализе. Принципы стохастического программирования дают основание для сопоставления затрат на накопление и хранение информации с достигаемым экономическим эффектом, позволяют аргументировать рациональное разделение задач между человеком и вычислительной машиной и служат теоретическим фундаментом для алгоритмизации управления сложными системами. Принципы стохастического программирования позволяют сблизить точные, но узко направленные формальные математические методы с широкими, но нечеткими содержательными эвристическими методами анализа. И здесь, таким образом, мы переходим к методологической роли стохастического программирования в исследовании сложных систем.
В связи с оценками сложности алгоритмов и вычислений представляет смысл условно разделить задачи планирования, управления и проектирования на задачи вычислительного и не вычислительного характера.
Многие задачи управления, должны быть отнесены к классу задач не вычислительного характера. Т.о. необходимо согласование сложности управляемого объекта и управляющего устройства за счет рационального упрощения объекта (разумной переформулировки задачи).

2.3.Формальная постановка стохастической задачи.

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: бесплатные курсовые работы, диплом.





Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5  6 | Следующая страница реферата