Механизмы внутрибанковского контроля и стимулирования

В.В. Цыганов,
вед.н. с., д. т. н.,
Р.А. Багамаев,

вед. спец.,

ИПУ РАН, г. Москва

Под влиянием глобализации, происходит эволюция механизмов функционирования банка. Она обусловлена постоянной адаптацией этих механизмов к происходящим изменениям в финансовой сфере. Для того, чтобы учитывать эти изменения, механизмы функционирования банка должны быть гибкими, адаптивными. Данная работа посвящена синтезу и проектированию адаптивных механизмов функционирования банка (АМФБ) и входящих в их состав процедур контроля и стимулирования.

На практике, изменения в финансовой сфере происходят непрерывно. Поэтому необходимо адаптивное управление и контроль количественных показателей результатов деятельности по выполнению банковских операций. Качественные ограничения на характеристики результатов деятельности регламентируются нормами функционирования банка. Количественные же характеристики показателей результатов деятельности регламентируются соответствующими нормативами. Эти нормы и нормативы подвержены изменениям. Наиболее быстро меняются количественные характеристики показателей банковских операций (нормативы). Практикам приходится проводить большую работу с конкретными показателями и связанными с этими банковскими рисками. При рассмотрении количественных показателей в различных предметных областях необходимо обрабатывать большие массивы данных. Общее число таких предметных областей исчисляется сотнями. При работе с соответствующими массивами данных, необходимы формальные адаптивные процедуры, алгоритмы и программы. Применение адаптивных процедур в механизмах функционирования банка позволяет осуществлять контроль количественных данных. Наблюдая тот или иной ряд показателей, можно произвести оценку ситуации, скорректировать норматив и принять другие меры, оценить параметры, их влияние, степень риска, определить стимулы, штрафы и санкции. Необходимо организовать процесс адаптации, настройки системы управления.

С другой стороны, принципиальной особенностью адаптивного управления в организационной системе является активность её элементов, связанная с наличием у них собственных целей, не совпадающих с целью системы в целом. В процессе развития, эта активность выражается в форме дальновидности, при которой элемент, зная процедуры адаптации, используемые Центром, манипулирует своими текущими показателями, чтобы добиться собственных целей. Одним из наиболее важных видов дальновидности является различная степень использования подразделениями своего потенциала, в целях успешного функционирования банка в целом. Соответственно, важнейшей проблемой органа управления банком является обеспечение максимальной эффективности функционирования каждого подразделения для достижения общих целей, наиболее эффективное использование его внутренних ресурсов.

Адаптивное управление дальновидным исполнителем, являющимся монополистом, в условиях ускоряющихся изменений, наиболее сложно. С позиций теории адаптивного управления в дальновидных системах, решение этой проблемы связано с созданием прогрессивных механизмов функционирования банка, заинтересовывающих дальновидное подразделение в раскрытии своих возможностей (потенциала). При этом возникают задачи синтеза механизмов и процедур функционирования банка, регламентирующих действия его элементов.

Развиваемый подход к построению организационных механизмов функционирования банка, в условиях неопределенности, связан с использованием идей адаптации, по результатам функционирования системы. Соответствующее направление теории активных систем связано с построением адаптивных механизмов функционирования дальновидных организационно-экономических систем. В адаптивных механизмах, информация о состояниях дальновидных элементов, получаемая во время самого процесса управления, используется Центром для настройки его подсистем, в том числе параметров процедур регулирования и стимулирования, с целью достижения определенного, обычно оптимального, состояния дальновидной системы. Таким образом, адаптивные механизмы способны, с течением времени, улучшать свое функционирование. Необходимость в их применении возникает в тех случаях, когда Центр должен работать в условиях неопределенности, а имеющаяся априорная информация настолько мала, что отсутствует возможность заранее спроектировать эффективный детерминированный механизм.

Адаптивный механизм должен обеспечить достижение поставленной цели системы, а сбор, хранение и переработка информации об элементах необходима лишь в той минимальной степени, в которой информация требуется для достижения цели. При построении адаптивных механизмов, естественно использовать теорию и технику адаптации и обучения, развитые первоначально применительно к задачам управления техническими системами.

Принципиальная особенность адаптивного управления в активной системе связана с дальновидностью её элементов. Информированность дальновидного элемента о процедурах адаптивного управления Центра позволяет ему предсказывать, в той или иной степени, будущие управляющие решения Центра, в зависимости от выбора собственного состояния «сегодня», и использовать это для достижения своих целей.

Адаптивные механизмы функционирования банка предназначены классифицировать нарушение нормативов, а также одновременно обучать такой классификации все управляющие органы его многоуровневой системы. Участники процедуры осуществляют наблюдение и классификацию отклонений в собственных границах. Обучение может производиться либо авторитетным центром банка (АЦБ), либо специально созданным органом внутрибанковского контроля и стимулирования (ОВКС), осуществляющим наблюдение и классификацию отклонений. На основе этой классификации, каждый Центр (АЦБ или ОВКС) осуществляет поощрение или наказание находящегося под его контролем исполнителя, соответственно, в зависимости от того, соответствуют ли действия исполнителя указанному нормативу. Решение о поощрении или наказании исполнителя осуществляется в зависимости от классификации исполнителя, по результатам его деятельности за отчетный период.

Пусть - случайная величина, характеризующая возможности (потенциал) исполнителя в некоторой банковской операции в периоде t. Предположим, что значение известно Центру. Тогда Центр может, используя известные процедуры обучения классификации, минимизировать средний банковский риск. Предположим теперь, что значение известно исполнителю, но неизвестно Центру. Поэтому Центр вынужден использовать в АМФБ наблюдаемый выход исполнителя y_t, причем y_t£. Тогда дальновидный исполнитель может занизить y_t, чтобы, используя действующий АМФБ, добиться минимума потерь банка.

Ниже предполагается, что потери банка обусловлены неполным раскрытием потенциала исполнителя (т.е. y_t<x_t), и минимальны при y_t=x_t. Таким образом, целью Центра, в условиях неопределенности, является обеспечение заинтересованности исполнителя в достижении максимального результата в реализации данной операции, т.е. y_t=x_t. Эта цель достигается путем синтеза прогрессивного адаптивного механизма функционирования банка, при котором выход исполнителя равен его потенциалу: y_t=x_t для любого t, t=1,2,… . C учетом вышесказанного, очевидно, что прогрессивный АМФБ минимизирует потери банка.

Многие задачи управления банком сводятся к классификации Центром наблюдаемых ситуаций и событий, связанных с деятельностью его подразделений. Классификация наблюдаемых банковских ситуаций осуществляется на основе некоторого решающего правила. В зависимости от результата классификации, осуществляется стимулирование. Например, простое решающее правило Центр состоит в том, что классификация производится в зависимости от соотношения фактического и нормативного показателей деятельности исполнителя банковской операции. Например, если подразделение фактически оказало меньше услуг, чем установлено нормативом, то он считается нарушенным, а подразделение наказывается. Формирование нормативного показателя – прерогатива Центра. Исходя из фактических результатов работы, Центр принимает решение – нарушен или не нарушен норматив исполнителем.

При достаточно полной априорной информации, для классификации используют решающие правила теории статистических решений, основанные на априорной информации. Однако, в условиях быстрых изменений, априорной информации часто недостаточно. Возникает необходимость в настройке решающего правила так, чтобы минимизировать потери банковской классификации. Эта настройка осуществляется по наблюдениям выхода управляемого объекта (подразделения-исполнителя), с помощью процедур стохастической аппроксимации. Поскольку в механизме функционирования банка результаты настройки используются для принятия решений, то исполнитель может использовать имеющиеся каналы связи с Центром в своих собственных целях.

Рассмотрим двухуровневую банковскую систему, в которой орган управления банком (Центр) формирует норматив оценивания на основе некоторой процедуры самообучения (I^L), и осуществляет стимулирование, на основе сопоставления норматива b_t с фактическим выходом исполнителя y_t .

Рассматривается задача самообучения Центра контролю и стимулированию, как задача синтеза прогрессивного адаптивного механизма функционирования этой системы. Для решения этой задачи, используются результаты синтеза адаптивных механизмов функционирования двухуровневых дальновидных систем, в которых Центр использует процедуру самообучения.

Пусть - случайная величина, характеризующая потенциал исполнителя, . Задача Центра заключается в классификации ситуации, связанной с банковской деятельностью (выполнением или невыполнением норматива банковского контроля). Эта ситуация характеризуется величиной . Классификации ситуации осуществляется путем отнесения ее к одной из двух областей, составляющих множество . Одна из двух областей соответствует выполнению норматива банковского контроля, а вторая – невыполнению. Неправильная классификация приводит к потерям банка. Центр минимизирует риск банковских потерь.

Предположим вначале, что Центру известна плотность распределения величины . Обозначим через,некоторое разбиение множества на 2 области, È=. Если то банковская ситуация относится к классу 1 (что соответствует неудовлетворительной оценке), в противном случае (при ) - к классу 2 (что соответствует удовлетворительной оценке). При классификации, т.е. отнесении ситуации к одной из этих областей, Центр принимает решение, связанное с некоторым банковским риском. Задача заключается в определении разбиения множества , минимизирующего средний банковский риск, связанный с классификацией. Введем для каждой, пока неизвестной области , функции потерь , где с - неизвестный параметр. Минимизируется средний банковский риск, оценивающий качество классификации

(1)

(1)

Условие минимума среднего банковского риска (1) имеет вид:

(2)

(2)

При этом принадлежность ситуации области D определяется знаком решающего банковского правила :

(3)

если и если (3)

Положим F₁(c,x)=x-vc, v<1, F₂(c,x)=d(c-x), vc£x£c. Подставляя эти выражения в (3), получаем решающее правило при банковской классификации в виде

(4)

:

, если , и , если , (4)

где параметр решающего банковского правила может быть найден, как решение задачи (1) из условия (2), причем известно Центру.

Предположим теперь, что неизвестно Центру, так что непосредственное определение параметра , как решения задачи оптимизации (1), невозможно. Возникает необходимость в настройке параметров решающего правила по наблюдениям ситуации , для минимизации банковского риска (1). Используя метод стохастической аппроксимации для решения (1), с учетом (4) нетрудно показать, что процедура настройки параметра решающего правила имеет вид

(5)

причем .

Предположим теперь, что Центру неизвестно значение , так что он использует в процедуре наблюдаемые им состояния

(6)

Тогда доход исполнителя, как дальновидного элемента банка (кратко - ДЭБ) в периоде t равен , а его целевая функция, с учетом дальновидности, имеет вид

W_t ^* , (7)

где ρ – коэффициент дисконтирования. Обозначим * состояние ДЭБ, максимизирующее (7). Поскольку *£, то оценки b_t , получаемые при подстановке в (6) = у_t*, вообще говоря, отличаются от оценок c_t , и не сходятся к с*.

Будем говорить, что СМФБ прогрессивен, если y_t^*= для любого t, t=1,2,… . Везде ниже предполагается благожелательность исполнителя, по отношению к Центру: если множество его оптимальных выходов у_t* включает x_t, то ДЭБ выбирает выход у_t*=.

Назовем процедурой банковского стимулирования (ПБС) функцию такую, что

= 0, если y < x , и =1, если (8)

Смысл ПБС состоит в том, что ДЭБ поощряется только при выполнении банковских нормативов.

Утверждение 1. Для прогрессивности СМФБ достаточно, чтобы

(9)

При этом оценки b_t, получаемые с помощью процедуры (6), сходятся к оптимальному параметру c*:

С содержательной точки зрения, утверждение 1 допускает простую интерпретацию. Центр наблюдает величину y_t, характеризующую эффективность ДЭБ в периоде где - неизвестный случайный потенциал ДЭБ. На основе этого он формирует оценки параметров решающего правила (5). Каждый шаг настройки этого параметра означает сдвиг, изменение восприятия Центром наблюдаемой ситуации. Далее, в соответствии с принятым решающим правилом, Центр классифицирует ДЭБ по фактическим результатам (показателям) деятельности. Именно, при ДЭБ относится к классу нарушителей регламента проведения банковских операций, в противном случае - к классу исполнителей, соблюдающих этот регламент. Любое из этих решений связано для Центра с определенным риском. В первом случае потери , связанные с необоснованным лишением поощрения, возрастают при увеличении эффективности ДЭБ у. Во втором случае потери , связанные с необоснованным поощрением, возрастают с уменьшением показателя y. Содержательно, норматив соответствует нижней границе показателя ДЭБ, при которой проводится поощрение. При этом, процедура настройки (6) обеспечивает сходимость оценок к оптимальному значению c* .

При СМФБ , согласно (5)-(9), чем выше показатели ДЭБ (), тем ниже норматив его оценки на следующий период ( b_t+1 ). Такой СМФБ называется прогрессивным по оценке. Прогрессивность механизма по оценке соответствует дополнительным стимулам для развития: при повышении показателя , ДЭБ получает не только более высокое поощрение, но и «планка оценки» для него в будущем понижается.

Заметим, что СМФБ , прогрессивный по оценке, реализует положительную обратную связь текущих результатов со стимулами – чем больше текущий показатель, тем больше текущее и будущее поощрения. И наоборот, чем меньше текущий показатель, тем меньше текущее и будущее поощрения. Поэтому ДЭБ выбирает в каждом периоде максимальное значение показателя эффективности, равное его потенциалу.

Рассмотренный СМФБ относительно прост, и дает возможность качественной (вербальной) характеристики ДЭБ на основе его показателей. Это весьма существенно при построении механизмов внутрибанковского контроля и стимулирования, использующих качественные команды лиц, принимающих решения.