Маркетинг и логистика

Чупин Александр Леонидович

Чупина Жанна Сергеевна

Аннотация: в статье предложена имитационная модель развития отделения российского банка, которая дает возможность прогнозировать его развитие, всесторонне учитывая влияние случайных величин на размещение денежных средств населения региона. В условиях сложившейся геополитической ситуации, которая связана со специальной военной операцией на Украине, экономическая политика Российской Федерации попала под санкции США и Европейского союза, в связи с чем вектор взаимодействия направлен на страны Индийского океана. Использование представленной модели дает возможность развивать отделения российского банка на территории интеграционного объединения БРИКС, а именно Индии.

Масштаб изменений в банковском секторе требует пристального изучения, учитывая то влияние, которое оказывает банковская система на экономику страны. Развитие российского банковского сектора невозможно без правильного размещения отделений на соответствующей территории страны. В научной литературе отсутствуют исследования, которые с достоверностью определили бы необходимое количество банков для той или иной экономической системы. Фактические же данные по странам различаются кардинально. К примеру, в США на начало 2020 г. имелся 4261 банк, в том числе 1996 крупных коммерческих банков (с активами 300 млн. долл. США и более) [1]. И это при том, что в США финансирование экономической деятельности осуществляется преимущественно с рынка ценных бумаг. А в Республике Казахстан на эту же дату имелись всего 26 банков [2].

Физический аспект доступности банковских подразделений принято оценивать с помощью показателя, характеризующего количество подразделений банков на 100 тыс. населения. Необходимо отметить, что он относится к показателям достижения целей устойчивого развития ООН. В России этот показатель в 2019 г. составлял 25,1 ед., (в 2013 г. – 30,3 ед.). Если сравнивать с другими странами, то Россия находится в четвертом десятке, уступая таким странам как США (30,9), Франция (34,8), Италия (40,9), Япония (34,0), Австралии (28,2) и ряд других, но опережает все государства БРИКС [3].

В связи с переходом от административно-командной системы управления к рыночным отношениям в экономике повышается роль и значение банков в экономической жизни страны [4]. В условиях рыночной экономики приобретает первостепенное значение моделирование и прогнозирование деятельности банков, в особенности коммерческих [5]. В настоящее время ПАО Сбербанк является коммерческим банком, причем сохранность и своевременность возврата вкладов населения в ПАО Сбербанке гарантируется Центральным Банком РФ.

ПАО Сбербанк — основан в 1841 году и является крупнейшим банком России, Центральной и Восточной Европы и одним из ведущих финансовых институтов мира. Доля рынка в России составляет около 30%. 50% + 1 голосующая акция принадлежат Центральному Банку России. Международные рейтинги: Fitch BBB-/F3 и Moody’s Baa3; внутренний рейтинг в России – ААА.

В 2010 году ПАО Сбербанк получил лицензию на осуществление банковских операций в Нью-Дели, Индия. Основная цель Филиала Сбербанка в Индии — облегчить ведение бизнеса для индийско-российской двусторонней торговли и сохранить стратегическое присутствие Группы Сбербанка в регионе. Основными направлениями деятельности филиала являются денежные переводы, торговое финансирование и корпоративный бизнес. India Ratings & Research присвоил начальный рейтинг отделению Сбербанка в Индии по программе депозитных сертификатов на сумму 1,0 млрд индийских рупий: «IND A1+ Удобные и простые схемы сопровождения контрактов с индийскими контрагентами.

Предлагаемая далее имитационная модель была построена с целью прогнозирования развития банковского учреждения с учетом воздействия разнообразных случайных факторов. В качестве коммерческого банка взят ПАО Сбербанк. В модели учитывается влияние случайных факторов на перемещение денежных средств населения региона из одних видов сбережений в другие. Кроме того, принимаются во внимание и учитываются такие экономические характеристики, как темп роста денежных доходов населения и удельный вес каждого вида сбережений населения по отношению к величине свободных денежных средств.

Для изложения вероятностно-автоматной модели функционирования отделения банка использованы некоторые экономические показатели [6-7]:

Таким образом, можно утверждать, чтоВ модели, которая позволяет прогнозировать развитие учреждения банка, крайне необходимо учитывать разнообразные существенные факторы, влияющие на результаты производственной деятельности банка [10]:

1) введение новых процентных ставок по срочным вкладам населения;

2) увеличение доходов по сертификатам и облигациям федерального займа.

Кроме того, большое значение имеет появление на потребительском рынке товаров высокого качества. Все перечисленные факторы являются причинами переходов денежных средств населения из одних видов сбережений в другие. Следует заметить, что в каждом регионе существуют еще и свои специфические тенденции в размещении населением денежных средств, что также необходимо учесть при построении модели. Следовательно, разнообразные сочетания перечисленных причин переходов денежных средств населения из одних вкладов сбережений в другие дают право говорить о случайном характере величин средств, которые переходят из одних видов сбережений в другие.

Настоящий исторический период является периодом становления и развития банковского дела в нашей стране на более высоком качественном уровне. В условиях рыночной экономики значительно расширяются функции банковских учреждений, перечень оказываемых услуг, появляются не только различные коммерческие банки, но также банковские союзы и ассоциации. Вероятностно-автоматные модели наиболее адекватно отражают особенности производственной деятельности банков, следовательно, дают реальную возможность избежать крупных просчетов в принятии важнейших управленческих решений.

Список использованной литературы:

1. Federal Reserve Supervision and Regulation Report. May 2020. https://www.federalreserve.gov/publications/2020-may-supervision-and-regulation-report.htm/ (accessed 22.02.2022).
2. Л.В. Крылова, С.В. Крылов, А.Ф. Мудрецов, А.А. Прудникова. Структурные изменения в банковской системе России: направления и оценка // Проблемы прогнозирования. 2022. № 1(190). С. 136-146. DOI: 10.47711/0868-6351-190-136-146.
3. Bank of Russia. https://www.cbr.ru/banking_sector/statistics/ (accessed 10.02.202).
4. А.А. Блохин, Р.В. Гридин. Институциональные факторы в экономических прогнозах // Проблемы прогнозирования. 2021. № 5(188). С. 18-28. DOI: 10.47711/0868-6351-188-18-28.
5. Грег Саймонс. Экономические последствия пандемии COVID-19: критический обзор прогнозов в публикациях СМИ и информационно-аналитических докладах в контексте теории и практики управления кризисной ситуацией // Проблемы прогнозирования. 2021. № 4(187). С. 19-27. DOI: 10.47711/0868-6351-187-19-27.
6. Зегжда П.Д., Супрун А.Ф., Анисимов В.Г., Тебекин А.В., Анисимов Е.Г. Методический подход к построению моделей прогнозирования показателей свойств систем информационной безопасности. Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. 2019. №4. С.45-49.
7. Анисимов В. Г. Методика расчета латентного эффекта применения системы управления рисками / В. Г. Анисимов и др. // Вестник Российской таможенной академии. — 2015. — № 2. — С. 115-123.
8. Anisimov V. G. et al. Indices of the Effectiveness of Information Protection in an Information Interaction System for Controlling Complex Distributed Organizational Objects // Automatic Control and Computer Sciences. — 2017. — Vol. 51. — № 8. — P. 824-828.
9. Сауренко Т.Н., Анисимов В.Г., Анисимов Е.Г., Горбатов М.Ю., Сонькин М.А., Грачев В.Л. Математические модели прогнозирования экологической угрозы техногенных аварий и катастроф в составе интегрированных систем безопасности региона. Технологии гражданской безопасности. 2019. №3(61). С.62-67. DOI: 10.54234/CST.19968493.2019.16.3.61.11.62.
10. Анисимов Е.Г., Анисимов В.Г., Сауренко Т.Н., Чварков С.В. Экономическая политика в системе национальной безопасности российской федерации//Вестник академии военных наук. -2017. -№ 1 (58). -С. 137-144.
11. Сауренко Т.Н, Веселко А.А., Кастырин М.А., Абделаал Ахмед Мостафа Ахмед Рагас, Фетисов А.В., Ставицкий Д.В. Модель прогноза динамики трудовых ресурсов изолированного региона в условиях эпидемии. Экономические стратегии ЕАЭС: проблемы и инновации. Сборник материалов III Всероссийской научно-практической конференции. 2020. С.176-185.

УДК 338

Чупин А. Л. – юридический институт, Российский университет дружбы народов, Москва, Россия.

Чупина Ж.С. – кандидат экономических наук, доцент кафедры таможенного дела Российский университет дружбы народов, Москва, Россия.

e-mail: chupin_al@pfur.ru

A model for forecasting the development of a russian banking institution in India

Chupin A. – Law institute, Peoples’ Friendship University of Russia (RUDN University), Moscow, Russia.

Chupina Zh. – candidate of economic sciences, associate professor of Customs department of the Peoples’ Friendship University of Russia (RUDN University), Moscow, Russia.

Annotation: The article proposes a simulation model of the development of a branch of a Russian bank, which makes it possible to predict its development, comprehensively taking into account the influence of random variables on the placement of funds of the population of the region. In the current geopolitical situation, which is associated with a special military operation in Ukraine, the economic policy of the Russian Federation has fallen under the sanctions of the United States and the European Union, and therefore the vector of interaction is directed at the countries of the Indian Ocean. The use of the presented model makes it possible to develop branches of the Russian bank on the territory of the BRICS integration association, namely India.

При цитировании статьи в других источниках просим использовать следующий формат: Чупин А. Л., Чупина Ж.С. Модель прогнозирования развития российского банковского учреждения в Индии // Маркетинг и логистика. – 2022. – 3 (41). — с. 25-41.

Полная версия журнала в pdf-формате по ссылке «Маркетинг и логистика».