ВУЗ: Не указан

Категория: Курсовая работа

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 25.04.2023

Просмотров: 178

Скачиваний: 1

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

ВВЕДЕНИЕ

В условиях жесткой конкуренции на рынке при принятии решения о реализации тех или иных проектов каждому предприятию необходимо четко определять свой вектор стратегического развития. В последние годы теория развития систем обогатилась методологией портфельно-ориентированного подхода к управлению развитием организаций. Однако практические инструменты портфельного управления часто еще находятся под воздействием старых шаблонов и не используют все возможности современных информационных технологий.

Разнообразие системных методов анализа порождает задачу выделения типов и классов организационных проблем, для которых наиболее эффективно применимы те или иные конкретные системные инструменты. Актуальность этой проблемы обостряется в связи с необходимостью совершенствования теории менеджмента в условиях требований быстрой адаптации к изменению окружающей реальности. Разработка методологии использования системных методов в теории менеджмента в неявной форме была начата уже в работах «классической школы» теории менеджмента (М. Вебера, Г. Гантта, Ф. Тейлора, А. Файоля, и др.). С появлением работ по кибернетике произошло становление «мягкого» системного подхода в теории организации. Осмысление и развитие «мягкого» системного подхода отражено в работах Р. Акоффа, Н. Винера, С. Бира, У. Эшби и многих других. Предметом данной статьи является выявление возможностей и границ применения мягких системных представлений в проектном менеджменте для повышения эффективности управления портфелем проектов развития организации и решения организационных управленческих проблем.

Главная цель состоит в расширении представлений о применении системных методологий для управления портфелями проектов и выявления возможностей использования мягкого системного подхода в задачах сбалансированного управления портфелями развития организаций.

В соответствии с главной целью проекта были выполнены следующие задачи:

● анализ известных моделей портфеля проектов;

● анализ методов формирования портфеля проектов;

● разработка комплексной модели портфеля проектов высокотехнологичных организаций;

● разработка алгоритма формирования портфеля проектов с использованием теории игр.

Предмет исследования - регламент выполнения процесса «Управление портфелем продукции».

Объект исследования- регламент портфеля.


ГЛАВА 1. БАЗА ДЛЯ ПОНИМАНИЯ СОВРЕМЕННОГО ПОСТРОЕНИЯ ПОРТФЕЛЯ

Независимо от статуса лица: юридического или физического - весь процесс построения портфеля в наши дни можно свести к следующему алгоритму:

1. четко установить определенный набор финансовых целей;

2. разработать и распознать в себе соответствующее понимание риска, поскольку профиль риска строится на этой основе;

3. определить для себя временной горизонт инвестиций;

4. приобрести активы в соответствии с профилем риска, горизонтом и целями;

5. поддерживать и корректировать портфель на пути к целям.

Прежде, чем перейти к обсуждению каждого из пунктов, следует расширить понимание рынков до макроуровня, чтобы научиться видеть картину целиком.

1.1 Мышление на макроуровне

Основа практических навыков в этом документе зиждется на понимании рынков в широком смысле. Прежде, чем мы погрузимся в недра обсуждения нюансов, всегда следует держать перед глазами общую картину, которая может уберечь от эмоциональных и ошибочных поступков таких, как:

- ложное стремление в поиске «альфы» для победы над рынком;

- опасность постоянного сравнения доходности с бенчмарком;

- непонимание риска, поскольку портфельный инженер видит его по-другому, чем менеджер активов;

- фальшивая дихотомия активного и пассивного подходов к управлению деньгами.

В процессе обсуждения мы на них немного подробнее остановимся.



1.2 Арифметика распределения активов в глобальном финансовом мире

На макроуровне есть только один взвешенный по капитализации портфель, суммирующий все активы мира. Вернее, даже не портфель, а его мгновенный снимок, поскольку само распределение весьма динамично по своим весам. Все активы в нем генерируют рыночную доходность. Держатели этого портфеля, если таковые найдутся, получают эту же рыночную доходность за вычетом комиссионных и налоговых издержек. Если разделить портфель на количество участников, то средний инвестор получает свою часть прибыли, уменьшенную на сумму расходов, и в этом смысле все мы получаем от рынка меньше его грязной доходности, то есть, не можем его победить.


Конечно, некоторые инвесторы выбирают частичные распределения внутри мирового портфеля и могут обогнать по доходности рынок. Современная портфельная теория учит нас, что диверсификация - единственный бесплатный обед в мире финансов. Но чрезмерная диверсификация уводит нас от возможности получения избыточной прибыли, приближая ее к рыночной. Потому, эти инвесторы, которые стремятся выбрать отдельные распределения, должны постоянно концентрироваться и изменять свои стратегии, чтобы продолжать получать преимущество, а это невозможно длительное время в силу сдерживающих рыночных факторов, что возвращает нас к мысли о тщетных попытках обыграть рынок.

В этом исследовании мы исходим из утверждения, что все поиски постоянной «альфы» ложны и ведут только к увеличению издержек. Основной причиной, почему достаточно умный составитель распределений должен избегать желания побить рынок, является отсутствие практической связи этого упражнения с финансовыми и жизненными целями большинства инвесторов.

Поиски «альфы» неэффективны не только из-за неповторяемого и непостоянного преимущества отдельных специалистов и из-за гарантированного увеличения издержек, а также из-за изменения понимания риска. Стремление отобрать подходящий в данный момент инструмент превращает инвестиции в гонку преследования со все укорачивающимися временными горизонтами. Для долгосрочных целей и эффективных доходностей очень плохой знак, когда управляющий начинает мыслить краткосрочными целями. Неизбежно возникает конфликт интересов. Относительный доход для клиента не особо важен, ему необходим абсолютный. И ему не очень интересно знать, что в 2008 году его портфельный менеджер обошел индекс S&P 500 на 1%.

На конфликт интересов накладывается проблема следования бенчмарку. На уровне всего мира существует только один эталон доходности в виде всемирного портфеля. Любой, кто отклоняется от его распределения, по своим личным причинам выбирает невзвешенную активную позицию. Поскольку внутри мира не существует объективных бенчмарков, множество менеджеров сравнивают абсолютно произвольные по распределению портфели с совершенно другими по структуре индексами, например, с S&P 500, тем самым усиливая свою альфа-иллюзию и ускоряя торговую активность.
 


ГЛАВ 2. ФОРМИРОВАНИЕ КРЕДИТНОГО ПОРТФЕЛЯ БАНКА НА ОСНОВЕ ОТРАСЛЕВОЙ ДИВЕРСИФИКАЦИИ

2.1 Ранжирование исходных данных

В современных условиях инвестиционной деятельности формирование портфеля активов является первостепенной задачей, решаемой аналитическими подразделениями инвесторов и кредитных организаций. Успешность решения данной задачи полностью определяет не только благополучие отдельного инвестора, его акционеров и менеджмент, но может оказать существенное влияние на основной сектор инвестирования и данную отрасль промышленности. В связи с чем, принятие инвестиционных решений требует значительных трудозатрат на аналитику   подготовку сделок, особенно при размещение значительных сумм. Частично данную задачу может решить инвестирование в финансовые инструменты, состоящие из определенного набора активов, отвечающих требованиям инвестора к диверсификации, доходности и риску. К данным инструментам возможно отнести ценные бумаги выпущенные банками, портфель активов которых также распределен между определенными сегментами/отраслями, различные ценные бумаги выпускаемые фондами и инвестиционными компаниями, а также в те инструменты, доходность по которым привязана к индексам. При инвестировании в ценные бумаги крупных эмитентов, в т.ч. иностранных банков, в наличие различные риски, неконтролируемые инвесторов – так при приобретении облигаций, представляющих собой аллокирование кредитных требований к заемщикам банка (CLN и инструменты-аналоги), в наличие риск, что при дефолте долг будет конвертирован в капитал первоначального заемщика, что практически минимизирует возможности возврата.

Особенное внимание требуется уделить мониторингу активов банков, т.к. деятельность банковской сферы является основой для формирования денежно-кредитной политики в большинстве стран. Также в связи с тем, что банки, негосударственные пенсионные фонды (далее – «НПФ») преимущественно фондируются средствами физических лиц. Значительное кол-во отзывов лицензий на осуществление банковской деятельности обусловлены высокорискованной кредитной политикой и финансированием проектов с повышенным уровнем риска. Таким образом, на текущий момент целесообразна разработка комплекса мер для мониторинга и своевременной коррекции состава и качества активов банков.


Согласно Федеральному закону «О банках и банковской деятельности» от 02.12.1990 г. №395-1 [1], Федеральному закону «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)» от 10.07.2002 г. № 86-ФЗ [2] основными задачами деятельности Центрального банка Российской Федерации (далее – «ЦБ РФ») являются защита и обеспечение устойчивости рубля, развитие и укрепление банковской системы РФ, обеспечение эффективного и бесперебойного функционирования платежной системы. Исходя из ретроспективы, реагирование осуществляется только на достаточно резкие изменения финансового положения кредитных организаций, что преимущественно приводит к значительной потери средств клиентов.

Проведенный анализ выполнен на основе данных 2017 г. исходя из финансовых показателей банков, у которых была отозвана лицензия в течение данного года [20].

Таблица 1

Перечень отозванных лицензий кредитных организаций

Наименование

Дата отзыва

Активы, млрд. руб.

Доля кредитов в активах

Доля кредитов ЮЛ

Распределение кредитов ЮЛ по основным отраслевым направлениям

Строительство

Промышленность

Торговля

1

Югра

28.07.2017

322,0

54,08%

79,52%

26,58%

21,55%

35,92%

2

Татфондбанк

03.03.2017

210,6

3

Росэнергобанк

10.04.2017

56,9

4

Образование

21.04.2017

55,9

5

Межтопэнергобанк

20.07.2017

48,9

6

Интехбанк

03.03.2017

30,3

7

Русский Международный Банк

04.09.2017

28,2

8

Спурт Банк

21.07.2017

22,7

9

Легион

07.07.2017

22,7

10

Темпбанк

02.10.2017

17,2

11

Солидарность (Москва)

15.12.2017

14,6

12

ГПБ-Ипотека

21.02.2017

13,9

13

Новопокровский

04.12.2017

11,4

14

Нефтяной Альянс

14.03.2017

11,0

15

Торговый Городской Банк

13.03.2017

9,8

16

Енисей

09.02.2017

9,2

17

Анкор Банк

03.03.2017

8,0

18

Северный Кредит

29.12.2017

7,9

19

Северо-Восточный Альянс

21.08.2017

7,5

20

Владпромбанк

28.04.2017

5,8

21

Гаранти Банк — Москва

27.04.2017

4,9

22

МФБанк

04.10.2017

4,5

23

Крыловский

02.08.2017

4,0

24

Айви Банк

29.05.2017

3,9

25

Риабанк

17.08.2017

3,5

26

Банк Экономический Союз

13.03.2017

3,5

27

Рапида

27.04.2017

3,3

28

Новый Символ

27.11.2017

3,3

29

Сибэс

28.04.2017

3,2

30

Банк Премьер Кредит

10.07.2017

2,8

31

Канский

13.12.2017

2,7

32

Татагропромбанк

05.04.2017

2,7

33

Тальменка-Банк

23.01.2017

2,4

34

Новация

23.01.2017

2,4

35

Резерв

09.08.2017

2,2

36

Международный Строительный Банк

28.04.2017

2,2

37

Преодоление

22.12.2017

2,0

38

Сириус

23.01.2017

1,7

39

Булгар Банк

16.01.2017

1,6

40

Северо-Западный 1 Альянс Банк

16.02.2017

1,2

41

Регионфинансбанк

17.11.2017

1,1

42

Сталь Банк

10.07.2017

1,1

43

Финарс Банк

21.04.2017

1,1

44

Арсенал

21.09.2017

0,9

45

Московский Национальный Инвестиционный Банк

05.07.2017

0,9

46

Анелик РУ

09.08.2017

0,7

47

РИТЦ Банк

29.05.2017

0,6

48

Европейский Стандарт

04.12.2017

0,6

49

Интеркоопбанк

15.05.2017

0,4

50

Информпрогресс

15.05.2017

0,4

51

Континент Финанс

09.08.2017

0,2

52

Фидбэк

19.06.2017

0,1

53

Расчетный Финансовый Дом

19.06.2017

0,1

54

Платежный Клиринговый Дом

14.11.2017

0,1