MULTI-CRITERIA ASSESSMENT OF THE OPTIMALITY OF THE BANK'S ATTRACTED RESOURCES PORTFOLIO
DOI:
https://doi.org/10.18413/2687-0932-2020-47-2-328-337Keywords:
attracted bank resources, optimality criteria, optimality parameters, optimality indicators, optimality portfolio of attracted resourcesAbstract
The article is devoted to the development of a methodology for evaluating the portfolio of attracted resources of a banking organization based on the optimality theory. The content and classification of criteria for optimality of the Bank's portfolio of attracted resources are considered. The criteria and indicators of optimality of the Bank's attracted resources portfolio are described. A visual model of optimality parameters of the Bank's attracted resources portfolio is developed, based on a combination of properties of obligations such as: types of obligations, terms of their attraction, and interest rates. The proposed criteria and optimality indicators were tested using data from the Russian banking sector.
Downloads
References
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.
Abstract views: 634
