Азаренкова Г.М. Фінансові потоки в системі економічних відносин

Подождите немного. Документ загружается.

301

Література

24. Лапо В. Ф. Пространственное распределение инвестиций в

России: агломерационный эффект.– М.: РПЭИ, 2002.– 128 с.

25. Лобанова Т. Н. Банки: организация и персонал.– М.: Изд-во

«Городец», 2000.– 400 с.

26. Марьянчик И. В. Структура рынка и прибыльность в пере-

ходных экономиках. Пример Украины.– М.: ЕЕRС, 2003.– 44 с.

27. Матовников М. Ю. Функционирование банковской системы

в условиях макроэкономической нестабильности // Научные

труды ИЭПП.– 2000.– № 23 // www.iet.ru.

28. Онишко С. Деякі проблеми кредитного забезпечення потреб

економіки інноваційного типу: досвід України // Вісник НБУ.–

2004.– № 4. – С. 50 – 53.

29. Опарін В. Фінансові ресурси: проблеми визначення та роз-

міщення // Вісник НБУ.– 2000.– № 5. – С. 10 – 11.

30. Плущевская Ю., Старикова Л. Исследование финансовых по-

токов в российской экономике // Вопросы экономики.– 1997.–

№ 12.– С. 117 – 131.

31. Поморина М. А. О некоторых подходах к управлению банков-

ской ликвидностью // Банковское дело.– 2001.– № 9. – С. 5 – 11.

32. Примостка Л. Управління активами і пасивами комерційно-

го банку // Вісник НБУ.– 2001.– № 2.– С. 39 – 43.

33. Синки Дж. Ф. Управление финансами в коммерческих бан-

ках.– М.: Catallaxy, 1994.– 820 c.

34. Тиникашвили Т. Ш. Роль финансовых потоков в воспроиз-

водственном процессе.– Владикавказ: ВлГУ, 2001.– 88 с.

35. Уотшем Т. Дж., Паррамоу К. Количественные методы в фи-

нансах / Пер. с англ. под. ред. М. Р. Ефимовой.– М.: Финансы,

ЮНИТИ, 1999.– 528 с.

36. Уткин О. Б. Применение высоких технологий для анализа эф-

фективности банков // Деньги и кредит.– 2001.– № 8. – С. 26 – 30.

37. Христофорова О. М. Кредитні потоки банків: теоретичне

узагальнення, аналіз управління.– Х.: Константа, 2005.– 106 с.

302

ФІНАНСОВІ ПОТОКИ В СИСТЕМІ ЕКОНОМІЧНИХ ВІДНОСИН

38. Экономика переходного периода / Под ред. В. В. Радаева,

А. В. Бузгалина.– М.: Изд-во МГУ, 1995.– 410 с.

39. Экономическая безопасность: Производство – финансы –

банки/ Под ред. В. К. Сенчагова.– М.: ЗАО «Финстатинформ»,

1998.– 620 с.

40. Энциклопедия финансового риск-менеджмента / Под ред.

А. А. Лобанова и А. В. Чугунова.– М.: Альпина Паблишер, 2003.–

786 с.

41. Brown D. J. and Brown A. N.  e Transition of Market Structure

in Russia: Economic Lessons and Implications for Competition. –

1999.– SITE Staﬀ Paper #99/01.

42. Carlin W., Fries S., Schaﬀ er M. and Seabright P. Competition

and Enterprise Performance in Transition Economies Evidence from

a Cross-country Survey.– 2001.– CERT Discussion Paper #2001/01.

43. Cole R. A., and Gunther J. W. Predicting Bank Failures:

A comparison of on- and oﬀ -site monitoring systems // Journal of

Financial Services Research, 13:2, 1998.

44. Edgeworth,Francic V.  e Mathematical  eory of Banking.–

Journal of the Poval Statistical Society.– 1988 (March).–

Р. 113 – 127.

45. Kolary J., D. Glennon, H. Shin, M. Caputo. Predicting large US

commercial bank failures // Journal of Economics and Business.–

2002.– № 54.– Р. 361 – 387.

46. Konings J. and Xavier A. Firm Growth and Survival in a Transition

Country: Micro Evidence from Slovenia.– 2002.– LICOS Discussion

Paper #2002/114.

47. Markowitz Harry M. Portfolio Selection // Journal of Finance.–

1952.– Vol. 7, № 1 (March).– P. 77 – 91.

48. Markowitz Harry M.  e Optimization of the Quadratic Function

Subject to Linear Constraints.– Naval Research Logistic Quarterly.–

1956.– Vol. 3, № 1 – 2 (March-June).– P. 111 – 133.

49. Paas, Tiiu and Scannell, Nancy J. Financial Sector Restructuring

and Monetary Reform; Precursors to European Union Accession of

303

Література

Estonia and the Baltic States, Russian and East European Finance and

Trade, M.E. Sharpe, New York.– 2002.– Vol. 38, № 3 ( May-June).–

Р. 18 – 33.

50. Sahajwala R., Berg van den P. Supervisory Risk Assessment and

Early Warning Systems. – Basel Committee on Banking Supervision.

Working Papers.– 2000.– № 4.

51. Scannell, Nancy J., Safdari, Cyrus, and Newton, Judy. An

Extended Application of Factor Analysis in Establishing Peer Groups

Among Banks In Armenia // Journal of the Academy of Business and

Economics (JABE).– 2003.– Vol. 1, № 1.– P. 129 – 136.

52. Sealey, C. W. Deposit Rate-Setting, Risk Aversion, and the  eory

of Depository Financial Intermediates // Journal of Finance.– 1980,

(December).– P. 1139 – 1154.

53. Stone M. and Rasp J. Tradeoffs in the choice between logit

and OLS for accounting choice studies.– The Accounting Review,

pp. 170 – 187.

54. Vasyurenko O., Azarenkova G. Proﬁ tability of the Securities

Portfolio of the Banks of Ukraine and  e Structure of  eir Regional

Distribution (Evaluation Analysis and Methodological Notes) //

Investment Management and Financial Innovations.– 2004.– № 2.–

Р. 52 – 59.

55. Vasyurenko O. V., Azarenkova G. M., Scannell N. J. An

Econometric Analysis of Banking Financial Results in Ukraine //

Journal of Academy of Business and Economics (JABE).– 2004.–

Vol. IV, № 1.– P. 202 – 210.

56. www.ansmep.kiev.ua

57. www.bank.gov.ua

58. www.ﬁ nance.com.ua

59. www.me.gov.ua

60. www.ukrstat.gov.ua

304

Рис. А.1. Структура власних і залучених коштів

ДОДАТКИ

Додаток А

Структура власних і залучених коштів та джерела формування залучених коштів

досліджуваних підприємств

Структура оборотних коштів

за джерелами покриття

100

1996

1997

1998

ЗАТ

«Півден-

кабель»

1996

1997

1998

ВАТ

«ХТЗ»

1996

1997

1998

ВАТ

«Турбо-

атом»

1996

1997

1998

ДП

«ХЕМЗ»

1996

1997

1998

ВАТ

«ХЗТД»

1996

1997

1998

АТ

«Серп і

Молот»

1996

1997

1998

ВАТ

«ХарП»

1996

1997

1998

ВАТ

«Харверст»

1996

1997

1998

АП

«Електро-

вантаж»

1996

1997

1998

АТ

«Червоний

Жовтень»

Власні кошти Залучені кошти

У тому числі кредиторська заборгованість

305

Додатки

Таблиця А.1

Склад джерел формування залучених коштів на досліджуваних підприємствах у 1996 – 1998 рр.

Підприємства

На кінець періоду

1996 1997 1998

Залучені кошти, тис. грн Залучені кошти, тис. грн Залучені кошти, тис. грн

Усього

в тому числі

Усього

в тому числі

Усього

в тому числі

коротко-

строкові

кредити

креди-

торська

заборго-

ваність

коротко-

строкові

кредити

креди-

торська

заборго-

ваність

коротко-

строкові

кредити

креди-

торська

заборго-

ваність

ЗАТ «Південкабель» 6700,8 – 6700,8 7934,6 367,1 7355,3 6614,0 450,4 5931,1

ВАТ «ХТЗ» 61516 10296,6 50910,9 91479,1 5047,6 86431,5 128368,7 7403,9 120964,8

ВАТ «Турбоатом» 36020,1 – 32997,7 43172,0 – 40893,2 49187,6 – 46466,8

ДП «ХЕМЗ» 15887,3 1365,7 14521,6 17392,0 779,6 16612,4 20050,0 1194,6 18855,4

ВАТ «ХЗТД» 16108,5 913,4 14499,5 21891,2 21219,8 26732,1 – 26060,7

АТ «Серп і Молот» 19279,4 – 19279,4 23820,0 200,0 22270,9 32076,2 – 30727,1

ВАТ «ХарП» 19995,0 55,0 19940 25069,3 – 25069,3 31493,3 – 31493,3

ВАТ «Харверст» 7290,8 – 7290,8 5033,0 – 5033,0 4809,4 – 4809,4

АП «Електроваж-

маш»

40479,5 2107,2 31949,6 34056,8 – 34056,8 38786,2 – 38786,9

АТ «Червоний

Жовтень»

2385,3 – 2385,3 3415,8 70,0 3345,8 3946,7 60,4 3886,3

306

ФІНАНСОВІ ПОТОКИ В СИСТЕМІ ЕКОНОМІЧНИХ ВІДНОСИН

Додаток Б

Загальна схема покрокового розв’язання задачі

оптимізації руху фінансових потоків

Традиційними підходами до розв’язання задач багатокритеріаль-

ної оптимізації є побудова агрегованої функції корисності, а для

одержання найбільш вірогідних результатів доцільно викорис-

товувати покрокові процедури. Тобто доцільно використати

декомпозицію загального завдання у рамках багатокритеріаль-

ності оптимізаційних задач руху фінансових потоків.

При цьому саме фінансове планування різноманітних потоків

зумовлює розв’язання задачі. Це пов’язано з тим, що фінансо-

ве планування забезпечує ефективне функціонування підприєм-

ства за умов трансформаційного циклу, а саме:

 здійснення усіх видів діяльності;

 фінансової рівноваги у процесі стратегічного розвитку;

 підвищення ритмічності здійснення операційного процесу;

 визначення джерел покриття визначеної діяльності підпри-

ємства та скорочення потреби у позиковому капіталі;

 зниження ризику неплатоспроможності;

 одержання додаткового прибутку.

У цілому ж схема покрокового розв’язання оптимізаційної зада-

чі руху фінансових потоків на підставі фінансового планування

містить таку послідовність дій:

1. Обираються фазові координати, які характеризують область

дії того або іншого фінансового потоку. Формальний опис тако-

го вибору доцільно зробити на підставі теорії сценаріїв і теорії

ймовірності. Тобто обирається той сценарій, який є найбільш

імовірним.

2. Визначаються етапи управлінських рішень та критерії оптимі-

зації руху фінансових потоків.

3. Відповідно до певного виду діяльності підприємства визна-

чається набір покрокових управлінь та існуючих обмежень.

307

Додатки

4. Методами теорії динамічного програмування визначається

ефективність на певному етапі управління та відповідні зміни у

русі фінансових потоків.

5. Будується послідовність можливих змін у русі фінансових по-

токів та за певним інтегральним критерієм визначається рівень

оптимальності управління. Якщо він є задовільним, то ця по-

слідовність обирається за основу процедури оптимізації руху фі-

нансових потоків. У протилежному випадку визначаються інші

етапи управлінських рішень або змінюються критеріальні функ-

ції оцінки руху фінансових потоків.

308

ФІНАНСОВІ ПОТОКИ В СИСТЕМІ ЕКОНОМІЧНИХ ВІДНОСИН

Додаток В

Основні засади аналізу та прогнозування часових рядів

в економічному аналізі

Різноманітні змістовні задачі економічного аналізу вимагають

використання статистичних даних, що характеризують дослід-

жувані економічні процеси, розгорнуті у часі в формі часових

рядів. При цьому в класичній мультиплікативній моделі часових

рядів визначається, що значення відгуку, який спостерігається,

у будь-якій точці часового ряду є добутком трьох або чотирьох

(у випадку коротких інтервалів спостережень) факторів – трен-

да, циклічного і нерегулярного компонента, сезонного компо-

нента. Тож будь-яке значення ряду може бути представлене у

вигляді

= T

· C

· S

· I

де Y

– значення відгуку;

, C

, S

, I

– відповідно значення тренда, циклічного, сезон-

ного і нерегулярного компонентів у будь-якій точці ряду.

Тобто йдеться про структуру і класифікацію основних факторів,

які зумовлюють формування окремих значень часового ряду:

 довгострокові (трендова компонента), які формують загаль-

ну (у тривалій перспективі) тенденцію в зміні окремих ознак

часового ряду. З економічної точки зору ця компонента фор-

мується під впливом змін в технологічному укладі суспіль-

ства, чисельності населення, системи цінностей тощо. Зви-

чайно ця тенденція описується за допомогою тієї або іншої

невипадкової функції, як правило, монотонної, аргументом

якої є час;

 циклічні, що формують зміни аналізованих ознак часового

ряду, обумовлені дією довгострокових циклів економічної

або демографічної природи (хвилі Кондратьєва, демографіч-

ні «ями» і т. ін.);

 нерегулярні, які не піддаються обліку та реєстрації, тобто

випадкові варіації даних, що обумовлені непередбачени-

309

Додатки

ми подіями. Як приклад можна навести зростання цін на

сільгосппродукцію у випадку різкої зміни погодних умов;

 сезонні, які формуються періодично та повторюються у ви-

значений період року коливаннями аналізованої ознаки ча-

сового ряду. Наприклад, сезонне коливання курсу гривні по

відношенню до долара.

Звичайно, зовсім не обов’язково, щоб у процесі формування зна-

чень будь-якого часового ряду брали участь одночасно фактори

всіх чотирьох типів. Висновки про те, беруть участь чи ні фактори

даного типу у формуванні значень конкретного ряду, можуть базу-

ватися як на аналізі змістовної сутності задачі, так і на спеціально-

му статистичному аналізі досліджуваного часового ряду.

Тож, виходячи з цього, базисна мета статистичного аналізу ча-

сового ряду полягає в тому, щоб за наявною траєкторією дослід-

жуваного ряду:

 визначити, які з невипадкових функцій присутні в його роз-

кладанні на певні компоненти ряду;

 побудувати оцінки невипадкових функцій, що присутні в

розкладанні;

 підібрати модель, яка адекватно описує поведінку випадко-

вих залишків розкладання ряду, та статистично оцінити па-

раметри цієї моделі.

Тож аналіз часового ряду не є самоціллю, більш доречною та

важливою є побудова певного прогнозу на підставі аналізу да-

них часового ряду.

Однак, незважаючи на різноманітність принципів прогнозуван-

ня, тобто процесу побудови прогнозів, усі спроби зазирнути в

майбутнє мають чимало загальних ознак, що, власне, і дає мож-

ливість називати їх з більшою або меншою впевненістю про-

гнозами. Насамперед будь-який прогноз – це певна розумова

операція виходу за межі отриманого досвіду, пануючих в еконо-

мічному житті світоглядних настанов і навколишньої дій сності.

Результати такої операції мають відомий ступінь точності і

конкретно-історичні можливості здійснення. У той же час, ви-

310

ФІНАНСОВІ ПОТОКИ В СИСТЕМІ ЕКОНОМІЧНИХ ВІДНОСИН

рішуючи задачу фінансово-економічного прогнозування, слід

пам’ятати, що будь-яка реальна система (підприємство, банк,

фірма і т. ін.) знаходиться під постійним зовнішнім впливом з

боку природи і суспільства, що носить стохастичний характер.

Тому важливого значення набуває підвищення якості обробки

стати стичної інформації, сформованої у вигляді рядів економіч-

ної і фінансової динаміки. Тож в основі прогнозування повинні

лежати три взаємодоповняльних джерела інформації про май-

бутнє, а саме:

1) оцінка перспектив розвитку майбутнього стану прогнозова-

ного явища на основі досвіду, найчастіше за допомогою ана-

логії з досить добре відомими подібними явищами і проце-

сами;

2) умовне продовження в майбутньому (екстраполяція) тенден-

цій, закономірності розвитку яких у минулому і сьогоденні

досить добре відомі;

3) модель майбутнього стану того або іншого явища, процесу,

побудована згідно з очікуваними або бажаними змінами ча-

сового ряду умов і факторів, перспективи розвитку яких до-

сить добре відомі.

Складність і динамічність реальних об’єктів призводить до того,

що властиві їм внутрішні закономірності також не можуть бути

визначені цілком вірогідно. На всіх економічних і фінансових про-

цесах лежить відбиток випадковості, проте інерційні властивості

об’єктів додають високого ступеня обумовленості майбутньої по-

ведінки попередньою. Тож не існує універсально кращих методів

прогнозування на усі випадки життя, бо вибір методу прогнозу-

вання і його ефективність залежать від багатьох умов.

Метод прогнозування слід обирати з урахуванням усіх специфіч-

них особливостей як цілей прогнозу, так і аналізованого часово-

го ряду певних показників деякого економічного процесу. Проте

систематизація методів прогнозування повинна визначатися са-

мим об’єктом прогнозування, тобто фінансово-економічними

процесами розвитку та їх закономірностями.