Особенности моделирования доходной базы бюджета центрального депозитария РФ

А.В. Полуэктов
Вестник университета
№4 2015

В 2012 г. в РФ на базе Национального расчетного депозитария (далее - НРД, Депозитарий) была создана важная инфраструктурная организация - центральный депозитарий. Ключевая задача центрального депозитария - обслуживание участников организованного рынка ценных бумаг (ОРЦБ) в части учета активов и операций с ними. Помимо этого в планах компании создать на базе НРД центр корпоративной информации, аккумулирующий данные о состоянии эмитентов рынка.

В настоящий момент депозитарий выполняет ряд задач, связанных с оптимизацией внутренних бизнес-процессов. Учитывая то, что до настоящего времени при прогнозировании доходов и планировании деятельности принимались необоснованные решения относительно будущих тенденций, руководством НРД была поставлена задача создания аналитической системы, позволяющей производить прогнозирование доходной базы, а также моделирование деятельности в различных условиях внешней и внутренней среды организации и осуществлять планирование доходов бюджета. Разрабатываемая система должна быть адаптируема, т.е. должна позволять производить моделирование в различных условиях внешней и внутренней среды организации.

Учитывая это, оптимальным вариантом создаваемой системы могла бы стать система, основанная на методологии сценарного моделирования. Научно-практическая проработанность этой методологии связана с деятельностью ряда выдающихся ученых и практиков в области управления сложными организационными системами: А.А. Богданов, Л. Берталанфи, Г. Кан, Г. Берже, М. Годе, Ф. Роберте, Б. Коско, П. Шварц, М. Месарович, Д. Мако, И. Такахара, П. Ваак, Д.А. Поспелов, Н.Н. Моисеев, В Н. Цыгичко, В В. Кульба, Ю.М. Горский, Д А. Кононов, Н А. Рябинин, О.Ю. Шибалкин и др. Подходы к проектированию комплексных систем сценарного моделирования в частности описаны в работах О.М. Писаревой [3; 4; 5]. Разработка подобных систем является затратным мероприятием, поэтому в условиях ограниченности ресурсов было принято решение начать построение системы с решения локальных задач.

Остановимся на предпосылках создания системы прогнозирования:

1. В период с 2009 по 2012 г. НРД трансформировался из небольшого расчетного центра биржи в крупнейший депозитарий РФ, присоединив к себе крупнейших игроков этой части фондово- го рынка, таких как Расчетная палата ММВБ (РП ММВБ) и Депозитарно-клиринговая компания (ДКК). Это означает кратный рост доходов компании с момента поглощения компаний в связи с увеличением общего числа клиентов.
2. В связи с трансформацией структуры компании и ее расширением изменилась продуктовая линейка объединенной организации. В результате можно наблюдать изменения, связанные с увеличением доходов при снижении тарифов.
3. НРД контролируется рынком посредством вхождения крупных инвесторов рынка РФ в состав миноритарных акционеров компании, способных влиять на тарифы организации. Это, несомненно, является ограничением свободы действий центрального депозитария в части ценовой политики, но позволяет сохранить эффективное равновесие прибыли НРД и издержек клиентов.
4. С 2016 г. Центральный банк РФ (ЦБ РФ), являющийся мажоритарным акционером группы «Московская биржа», должен выйти из состава ее капитала. ЦБ РФ, являясь регулятором рынка, вносит массу предложений, повышающих эффективность рынка с одной стороны, и увеличивающих прибыль биржи и НРД с другой стороны. Например, в 2013 г. появилось РЕПО (от англ. repurchase agreement, сокращенно - геро) с ЦБ РФ с системой управления обеспечением, реализованное на базе НРД. Система предполагает снижение общего риска со стороны участников РЕПО, что привлекло участников и повысило доход депозитария.
5. Стратегия развития компании такова, что, учитывая желание организации увеличить долю операционной прибыли, в большей степени доход от неосновной деятельности, в ближайшее время планируется развивать сопутствующие сервисы и в первую очередь информационные.
6. Учитывая то, что гипотезы влияния экономического состояния на уровень доходов НРД должны были быть проверены, было принято решение построить агрегированный показатель, характеризующий состояние финансового сектора экономики РФ. Учитывая многообразие показателей, которые могут характеризовать фондовый рынок, использовать некий агрегат в моделях было бы намного удобнее. Поэтому был осуществлен поиск методик построения подобного показателя, что в итоге привело к построению индекса состояния макроэкономики по методике Г.М. Гамбарова [1; 2].

Для построения моделей, лежащих в основе аналитической системы, была использована система EViews, позволяющая производить анализ временных рядов, осуществлять непосредственное построение моделей, а также осуществлять проверку качества полученных моделей. В качестве среды, в которой велась разработка системы, была выбрана система Qlikview как одна из наиболее интуитивно-понятных и гибких систем, позволяющих производить сравнительно быстрое построение моделей данных и форм визуального представления.

Стоит отметить, что в организации существуют различные подразделения, которым требуются прогнозы доходов по различным группировкам услуг. Поэтому было принято решение о том, что необходимо моделировать доходы от каждой из услуг в отдельности. Учитывая то, что тариф является изменяемой величиной, моделировать было решено не сами доходы, а объемы оказанных услуг [6]. Принимая во внимание мнения различных подразделений, были сформированы разрезы доходов, которые полностью покрывали бы их потребности:

• по отдельным услугам;
• по подгруппам услуг, связывающих однотипные услуги;
• по группам услуг, связывающим однотипные подгруппы;
• по видам доходов, включающих группы;
• по статьям бюджета, которые являются агрегатами групп услуг.

Следует отметить, что не всегда использование математических моделей может дать желаемую точность. Это может быть связано с тем, что по ряду услуг нет ретроспективы, часть временных рядов может иметь непостоянную динамику. Также большую долю неточностей можно объяснить действиями государства в части законодательства, а также наступающими экономическими кризисами. Поэтому при создании системы моделирования доходов в центральном депозитарии была создана система интерактивной коррекции результата моделирования. Суть работы данной системы заключается в том, что оператор может учесть экспертное мнение и встроить его в результаты прогноза, без задержек проверив результаты моделирования. То есть логика в том, что, представляя себе вид кривой объема оказанных услуг, эксперт может корректировать как саму модель, так и результаты расчета по данной модели для достижения оптимальной точности работы модельного комплекса. Система интерактивной корректировки должна функционировать таким образом, чтобы имелся доступ к корректировке результатов на каждом из разделов эксплуатации системы моделирования доходной базы депозитария. Ниже описаны данные разделы и возможные корректировки, предусмотренные в них.

1. Определение состава услуг компании. Первый этап создания системы - сбор данных обо всех услугах, приносящих доход организации. На этом этапе должна быть возможность добавления новых услуг, изменения их тарифов. Для расширенного моделирования добавлена возможность изменения данных об объемах оказанных услуг.

2. Непосредственное построение моделей услуг. Выбор метода и оценка параметров моделей по отдельным услугам. На данном этапе оставлена возможность корректировки параметров моделей. Данная корректировка позволяет производить тестирование чувствительности параметров модели, а также производить быстрое изменение параметров без полной загрузки всех данных в систему анализа, что позволяет существенно экономить время на моделирование.

3. Моделирование индекса состояния макроэкономики [1; 4; 5]. Индекс прогнозируется вместе со всеми услугами, поэтому на данном этапе существуют аналогичные возможности корректировок. Например, на сегодня прогноз по индексу негативный, но, в то же время, существуют предпосылки для разворота направления динамики показателя. Таким образом, можно оценить, как будут изменяться модели, содержащие в качестве фактора данный показатель при его изменении. Данную корректировку можно использовать для проведения анализа «что-если» и для ряда стресс- тестирований.

4. Моделирование бюджета. Модель бюджета - группировка сумм доходов от услуг. Учитывая возможность корректировок прогнозов по отдельным услугам, на данном этапе корректировки не требуются.

5. Моделирование проектных доходов. Ежегодно компания внедряет новые проекты. В случае, когда проект анонсирован, но услуг, связанных с ним, еще не появилось, необходим учет будущих доходов по данным проектам. Первоначально данные о проектах вносятся в файл, содержащий параметры моделей, как входная информация в виде таблицы с полями: проект, месяц дохода, услуга, сумма дохода. Корректировка необходима для моделирования изменений прогнозируемых сумм доходов и месяцев их получения. Учитывая то, что доходы по проектам прогнозируются экспертно, так как математические модели в данной части неприменимы, данная корректировка решает проблему с изменениями данных экспертных прогнозов с течением времени.

Интерактивная корректировка является, по сути, переключателем между автоматическим и ручным управлением системой и позволяет уточнить результаты прогноза по отдельным услугам. Данная система корректировки позволяет решить следующие проблемы, характерные как для нормальной фазы функционирования экономики, так и для кризисных состояний:

1. создание новых услуг;
2. изменение стоимости услуг;
3. изменение экономической ситуации;
4. запрет на деятельность в некоторых сферах;
5. исправление ошибок в моделировании объемов оказанных услуг;
6. учет скрытых факторов;
7. отсеивание неверных гипотез;
8. проверка стабильности модели;
9. проектная деятельность.

Таким образом, наряду с математическими методами в модели присутствует возможность корректировки результатов на разных этапах моделирования путем учета экспертного мнения.

Схематическое изображение функционирования механизма интерактивной корректировки может быть представлено в следующем виде (см. рис.).

Рис. Схема функционирования системы интерактивной корректировки

Пунктирными стрелками на рисунке отмечены:

1. процедура коррекции значений принимаемых на хранение бумаг. В случае существенного изменения ситуации на рынке, цифра может существенно влиять на доход, а равно и на планы будущих доходов, поэтому на этапе моделирования стоимости остатков целесообразно осуществлять подобную корректировку;
2. корректировка тарифов за хранение может осуществляться на этапе моделирования стоимости остатков в целях поиска оптимальных показателей тарифов также для корректировки общего плана. Данный инструмент также удобно использовать при моделировании тарифов Депозитария;
3. корректировки тарифов на услуги (аналогично п. 2), но, в данном случае, не связанные с хранением ценных бумаг;
4. процедура интерактивной коррекции объемов услуг, что может быть полезно при моделировании доходов с включением новых услуг, избавлением от старых или существенными событиями на рынке;
5. стрелки 5-7 означают влияние показателей, моделируемых или вводимых на указанном этапе на будущие этапы моделирования бюджета доходов.

В результате сбора и формализации требований был сформулирован перечень процессов, которые необходимо осуществлять при моделировании доходной базы депозитария (см. табл.).

Таблица. Описание процесса работы с данными

Таким образом, в результате проведения исследования сформулирован ряд требований к системе моделирования доходной базы бюджета, описан процесс работы с данными. Стоит отметить, что в настоящий момент данная система разработана и прошла стадию опытной эксплуатации. Представленная система позволяет существенно упростить процесс бюджетирования, сократить трудозатраты. Ранее процесс бюджетного планирования требовал существенных временных затрат на поиск и агрегацию информации, ее структурирование, теперь данный процесс автоматизирован и позволяет получить всю необходимую информацию в удобном виде в одном месте. Добавление математических моделей в процесс прогнозирования позволяет получить более точные результаты по сравнению с используемым в настоящий момент подходом. В то же время использование системы автоматической корректировки позволяет учитывать экспертное мнение при моделировании. В настоящий момент ведется разработка рекомендаций по использованию данной системы, а также уточнение параметров моделей, лежащих в основе комплекса для повышения качества прогнозных данных.

Библиографический список

1. Андронов И.Г., Севодин М.А. Об одном методе построения сводного экономического показателя, [электронный ресурс] // Электронный научный журнал «Современные проблемы науки и образования». - 2014. -№ 1. - Режим доступа: http://www.science-education.ru/115-12051 (дата обращения: 17.02.2015).

2. Гамбаров Г.М. Метод Парето-регуляризации финансовых показателей // Финансы и кредит. - 2006. - № 6. - С. 47-52.

3. Писарева О.М. Проектирование инструментария сценарного моделирования в управлении развитием организационных систем // Материалы XII Всероссийского совещания по проблемам управления. - М., 2014.- С. 5418-5428.

4. Писарева О.М. Формирование концепции прогнозно-аналитической деятельности в управлении многоуровневой организационной системой // МИР (Модернизация, инновации, развитие). - 2013. - № 1(13). - С. 76-81.

5. Писарева О.М. Формирование концепции прогнозно-аналитической деятельности в управлении многоуровневой организационной системой (окончание) // МИР (Модернизация, инновации, развитие). - 2013.- №2(14).-С. 57-60.

6. Сулейманова Д.А., Ахмедова Л.A. Комплексная оценка и анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия // Проблемы современной экономики. - 2010. - №4. - С. 127-130.