@ARTICLE{26583204_55486305_2012, 
	author = {А. С. Акопов}, 
	keywords = {, имитационное моделирование, системная динамика, ключевые показатели результативности, банковская группастресс-тестирование},
	title = {Системно-динамическое моделирование стратегии банковской группы},
	journal = {Бизнес-информатика},
	year = {2012},
	number = {2(20)},
	pages = {10-19},
	url = {https://bijournal.hse.ru/2012--2(20)/55486305.html},
	publisher = {},
	abstract = {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.ruМоделирование 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.},
	annote = {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.ruМоделирование 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.}
}