Экономико-математическое моделирование многокритериальной оптимизационной задачи управления розничным подразделением коммерческого банка

Аннотация

В условиях усиления конкуренции на рынке банковских услуг и, как следствие, необходимости перманентного повышения экономической эффективности деятельности банковских организаций актуализируется задача формирования и использования экономико-математических моделей, позволяющих в значительной степени увеличить скорость и качество принимаемых управленческих решений. В настоящее время большинство таких решений банки принимают экспертным путем либо на основании разовых расчетов экономической эффективности отдельных проектов с учетом имеющихся статистических данных о динамике макроэкономических процессов. Задачи такого рода, как правило, реализуются на базе стохастических экономико-математических моделей, основанных на знании вероятностных характеристик моделируемых параметров. Для их построения необходимо соблюдать достаточно жесткие условия на реализацию рассматриваемых процессов, что трудно выполнить на практике. В связи с этим для решения многокритериальной оптимизационной задачи управления розничным подразделением коммерческого банка предлагается использовать динамические экономико-математические модели, в которые включены управляющие воздействия и векторный критерий качества. Предложенный инструментарий направлен на повышение эффективности принятия решений в области управления численностью персонала, а также системой продаж розничного подразделения коммерческого банка. Разработаны этапы создания динамической модели и алгоритм решения задачи векторной оптимизации. Для решения рассматриваемой оптимизационной задачи управления розничным подразделением коммерческого банка в программной среде Delphi 7 произведены расчеты для класса практических задач с иллюстрацией полученных результатов, проведен их анализ и выбрано оптимальное решение. Предложенный метод решения задачи векторной оптимизации имеет высокий потенциал практического применения в качестве основы разработки систем для поддержки принятия управленческих решений в различных сферах банковской деятельности. Перспективы исследования включают усложнение предложенного инструментария путем расширения фазового вектора системы управления розничным подразделением коммерческого банка посредством включения в нее дополнительных критериев качества реализации рассматриваемого процесса управления, в том числе за счет решения задачи динамического экономико-математического моделирования процесса оптимизации адаптивного управления аналогичным процессом.

Ключевые слова

динамическое экономико-математическое моделирование, задача векторной оптимизации, компьютерное моделирование, эффективность системы управления, управление численностью персонала, система розничных продаж, коммерческий банк, розничное подразделение

Для цитирования

Filippova A.S. Economic-mathematical modeling of a multi-criteria optimization management problem of a retail unit of a commercial bank // Вестник Пермского университета. Сер. «Экономика». 2019. Том 14. № 1. С. 93–109. DOI 10.17072/1994-9960-2019-1-93-109

Благодарности

Автор выражает благодарность проф. А.Ф. Шорикову за консультации по формализации математической модели и В.А. Тюлюкину за разработку моделирующей компьютерной системы в программной среде Delphi 7, которые позволили реализовать разработку и создание информационного обеспечения для компьютерного моделирования решения рассматриваемой задачи оптимизации процесса управления численностью сотрудников и продажами розничного подразделения банка.

Список литературы

1. Лаптырев Д.А. Система управления финансовыми ресурсами банка: Процессы – задачи – модели – методы. М.: БДЦ-пресс, 2005. 295 c.
2. Фурса А.А. Методы оценки достаточности численности персонала по обслуживанию клиентов физических лиц в подразделениях коммерческого банка // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Сер. «Экономические науки». 2011. № 2. С. 160–163.
3. Jones R.C., Morrison S.R., Whiteman R.P. Helping to plan a bank’s manpower resources // Operational Research Quarterly. 1973. № 3. P. 365–374.
4. Филиппова А.С. Оптимизация управления портфелем банковских продуктов на основе детерминированной дискретной динамической модели // Наука и образование в обеспечении устойчивого развития социально-экономических систем: материалы V Российской науч.-практ. конф. с междунар. участием / ПГГПУ. Пермь, 2017. С. 117–120.
5. Аверьянова Е.А. Эффективные методы и модели процесса принятия решений на примере компании // Экономика и менеджмент инновационных технологий (электронный научный журнал). 2014. Ч. 2, № 3. URL: http://ekonomika.snauka.ru/2014/03/4755 (дата обращения: 03.08.2018).
6. Исаев Р.А. Банковский менеджмент и бизнес-инжиниринг: В 2 т. Т. 1. 2-е изд., перераб. и доп. М.: ИНФРА-М, 2013. 286 с.
7. Исаев Р.А. Методика описания (структуризации) бизнес-процессов коммерческого банка и ее практическое применение // Управление в кредитной организации: электронный научный журнал. 2008. № 4. URL: http://www.reglament.net/bank/mng/2008_4_article.htm (дата обращения: 23.07.2018).
8. Муравьёва А.А., Пожидаев Р.Г. Совершенствование бизнес-процессов: задачи будущих исследований // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Экономика и управление. 2013. №  2. С. 145−152.
9. Рапопорт Б.М. Оптимизация управленческих решений. М.: ТЕИС, 2001. 264 с.
10. Герасимов К.Б., Антонов С.А. Принятие управленческих решений при решении функциональных задач управления // Вопросы экономики и права. 2012. № 7. С. 165–169.
11. Brigham E.F. Fundamentals of financial management: 6th еd. N. Y.: Dryden Press, 1992. 185 p.
12. Calabrese R., Elkink J.A., Giudici P.S. Measuring bank contagion in Europe using binary spatial regression models // Journal of the operational society. 2017. № 68 (12). P. 1503–1511. doi: 10.1057/s41274-017-0189-4.
13. Yeh Q.-J. The application of data envelopment analysis in conjunction with financial ratios for bank performance evaluation // Journal of the Operational Research Society. 1996. № 47 (8). P. 980–988.
14. Альбрехт Э.Г. О динамических моделях макроэкономики. Информационные технологии в экономике: теория, модели и методы: сб. науч. тр. Екатеринбург: Изд-во УрГЭУ, 2005. 254 с.
15. Тер-Крикоров А.М. Оптимальное управление и математическая экономика. М.: Наука, 1977. 216 c.
16. Oliveira C.V., Tabak B.M. An international comparison of banking sectors: A DEA approach // Global Economic Review. 2005. Vol. 34, Iss. 3. P. 291–307.
17. Serengil S.I., Ozpinar A. Workforce optimization for bank operation centers: A machine learning approach // International journal of interactive multimedia and artificial intelligence. 2017. № 6 (4). P. 81–87. doi: 10.9781/ijimai.2017.07.002.
18. Бабенко В.А. Формирование экономико-математической модели динамики процесса управления инновационными технологиями на предприятиях АПК // Актуальні проблеми економіки. 2013. № 1 (139). P. 182–186.
19. Babenko V.A. Modelling of factors affecting innovational agricultural activity of enterprises AIC in Ukraine // Scientific bulletin Polesie. 2017. № 1 (9). P. 115–121.
20. Shorikov A.F., Babenko V.A. Optimization of assured result in dynamical model of management of innovation process in the enterprise of agricultural production complex // Economy of Region. 2014. № (1). P. 196–202.
21. Филиппова А.С. Экономико-математическое моделирование динамики состояния систем поддержки принятия решений в банковской деятельности // Вестник Челябинского государственного университета. 2015. № 12 (367). С. 103–111.
22. Шориков А.Ф., Филиппова А.С. Применение динамического экономико-математического моделирования для решения задачи оптимизации процесса управления численным составом кадровых ресурсов банковской организации // Вестник УрФУ. Серия экономика и управление. 2017. Т. 16, № 5. С. 779–802. doi: 10.15826/vestnik.2017.16.5.038.
23. Бабенко В.А., Шориков А.Ф. Оптимизация программного управления инновационными технологиями на предприятиях АПК // Современные проблемы экономики, менеджмента и маркетинга: материалы XVIII Междунар. науч.-практ. конф. Нижний Тагил: НТИ (ф) УрФУ, 2012. С. 52–54.
24. Шориков А.Ф. Минимаксное оценивание и управление в дискретных динамических системах. Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 1997. 242 c.
25. Шориков А.Ф., Рассадина Е.С. Многокритериальная оптимизация формирования ассортимента продукции предприятия // Экономика региона. 2010. № 2 (22). С. 189–196.

Показать весь текст