МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ОЦЕНКА ОПТИМАЛЬНОСТИ ПОРТФЕЛЯ ПРИВЛЕЧЕННЫХ РЕСУРСОВ БАНКА
DOI:
https://doi.org/10.18413/2687-0932-2020-47-2-328-337Ключевые слова:
привлеченные ресурсы банка, критерии оптимальности, параметры оптимальности, показатели оптимальности, портфель привлеченных ресурсовАннотация
Статья посвящена разработке методики для оценки портфеля привлеченных ресурсов банковской организации на основе теории оптимальности. Рассмотрено содержание и изучена классификация критериев оптимальности портфеля привлеченных ресурсов банка. Охарактеризованы критерии и показатели оптимальности портфеля привлеченных ресурсов банка. Разработана визуальная модель параметров оптимальности портфеля привлеченных ресурсов банка, основанная на сочетании свойств обязательств, таких как: виды обязательств, сроки их привлечения, процентные ставки. Произведена апробация предложенных критериев и показателей оптимальности на данных российского банковского сектора.
Скачивания
Библиографические ссылки
Андрианова И.Д., Юрлов Ф.Ф. 2015. Классификация задач выбора эффективных решений при портфельном анализе в условиях неопределенности и многокритериальности. Экономика и предпринимательство. 6–3 (59): 738–740.
Антонова М.В., Полянская М.А. 2016. Организационная модель проведения стресс-тестирования для оценки финансовой устойчивости банка. Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права. 4 (60): 181–189.
Большаков Д.В., Внутских А.Ю. 2016. Концепция выбора как элемент теории принятия решений. Социум и власть. 1 (57): 97–100.
Гараева Э.А., Мансимов К.Б. 2017. Необходимое условие оптимальности в задаче управления с дискретным временем при недифференцируемом критерии качества. Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 38: 4–10.
Кежапкина О.В. 2014. Принятие стратегических решений в условиях рыночного хозяйствования: теории и подходы. Экономика, предпринимательство и право. 4: 17–30.
Канеман Д., Тверски А. 2015. Теория перспектив: анализ принятия решений в условиях риска. Экономика и математические методы. 1: 3–25.
Киршин И.А., Сибгатова И.И., Еврасова А.Н., Садыкова А.Э. 2017. Методические основы оптимизации структуры капитала фирмы в теориях структуры капитала. Экономика: вчера, сегодня, завтра. 5: 112–123.
Осипов Г.В., Нифонтов В.А., Домрачев Д.В. 2016. Методологические проблемы теории принятия государственных решений в контексте интегративно-компетентностного подхода. Научное обозрение. Серия 2: Гуманитарные науки. 1: 3–10.
Разуваева М.Р. 2016. Критерии оптимальности при принятии управленческих решений. Научные Записки ОрелГИЭТ. 3 (15): 50–53.
Сазонов А.А. 2015. Особенности моделей теории принятия решений. Достижения вузовской науки. 19: 195–200.
Скляренко И.А., Антонова М.В., 2017. Критерий «обоснованность», определяющий рискологию как науку, и его применимость к банковским рискам. Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права. 2 (63): 133–143.
Суханова А.Г. 2017. Трехкритериальная оптимизация портфеля ценных бумаг с использованием теории нечетких множеств в системе MATHCAD. Системы компьютерной математики и их приложения. 18: 37–41.
Фаломкина О.В., Пытьев Ю.П. 2005. О критериях оптимальности для неопределенных нечетких моделей. Математические методы распознавания образов. 1: 222–226.
Цыплакова О.Н., Полтко И.В., Головина Ю.В. 2015. Значение теории вероятности в принятии экономических решений. Международный студенческий научный вестник. 3–4: 488–489.
Отчеты о развитии банковского сектора Российской Федерации в 2016–2019 годах. Информационно-аналитические материалы Банка России. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cbr.ru/about_br/publ/nadzor/.
Финансовая отчетность по РСБУ. ПАО Сбербанк: официальный сайт [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.sberbank.com/ru/investor-relations/reports-and-publications/ras.
Просмотров аннотации: 668
