ему (рис. 2). Процесс перехода банковской системы из од-ного состояния в другое имеет скачкообразный характер. Находясь в стабильном состоянии N 1, банковская система набирала обороты своего развития и двигалась по нарастающей, но в результате финансового кризиса она стремительно начала снижаться до уровня N k, характеризующий состояние дестабилизации. На данном этапе были приняты беспрецедентные меры правительством и НБУ, что способствовало постепенному движению в сторону состояния N 2. Всегда существует вероятность того, что такой переход может привести к нестабильности в стране. В современных условиях развития банковской системы цена ошибки управленческого ре-шения возрастает. В обстановке финансовой глобализации укрепляется рыночная ориентация банков. Конкурентоспособность во многом определяется качеством управленческих решений. Ре-комендации Базельского комитета по банковскому надзору, уделяющих большое внимание разви-тию банками собственных методик принятия решений, стали важным стимулом для совершенст-вования технологий использования банковских ресурсов. Известно, что особенностью банковского менеджмента является невозможность осуществления реальных экспериментов до завершения проектов. Один из возможных путей решения данной проблемы заключается в использовании имитационного моделирования депозитной политики банка. Метод имитационного моделирования выбрано потому, что, во-первых, на современном этапе происходят радикальные преобразования систем управления деятельностью (BPR - Business Process Reengineering), причиной которых является необходимость существенного снижения уровня затрат и повышение потребительского качества в условиях усиления конкуренции, во-вторых, методы и подходы имитационного моделирования созвучны с концепциями BPR, т. е. эти две концепции базируются на перманентном признании несовершенства существующих инструментов, концентрируют внимание на поиске, обнаружении и исправлении недостатков. Идея метода имитационного моделирования заключается в том, что вместо аналитического описания взаимосвязей строят алгоритм, отражающий последовательность развития процессов в исследуемом объекте, а затем воспроизводят поведение объекта на компьютере. В процессе разработки имитационной модели депозитной политики банка было выделено пять уровней, характеризующих поведение основных параметров функционирования финансового учреждения. 1. Остатки на депозитных счетах до востребования (DEPV). 2. Остатки на терм и новых депозитных счетах (DEPS). 3. Объем непогашенных кредитов (KredOut). 4. Объем погашенных кредитов (KredIn). 5. Объем собственных средств банка (C_b). Для построения имитационной модели депозитной политики банка на рабочей странице па-кета Powercim Constructor компании Powersim формируется схема активно-пассивных операций банка. Каждая операция моделируется с помощью типового структурного блока (рис. 3). В резуль-тате появляется наглядная картина движения финансовых ресурсов между различными подразде-лениями банка. Таким образом, имитационные модели позволяют увязать в единое целое деятельность всех подразделений банка. На их основе становится возможной эффективная организация всей системы оперативного и стратегического планирования в банке. В результате этого возможно проведение сценарных расчетов, контроль за любыми показателями, оптимизация внутреннего финансового механизма банка. Обосновывается необходимость построения универсального механизма, который позволяет объединить инструменты разработки и реализации депозитной политики банка и обеспечить эф-фективное управление финансовым учреждением. Проведенное исследование функционирования отечественных банков показало, что сегодня в ряде случаев наблюдается низкий уровень управляемости рынком депозитов. Банк принимает денежные вклады, общий поток которых зависит от экономической ситуации в стране, благосостояния населения, т. е. от тех факторов, которые находятся вне сферы компетенции банка и поэтому являются экзогенными. Заявки на кредиты, поступивших анализируются, фильтруются неприемлемы по степени риска варианты. Менеджеры банка осуществляют всесторонний анализ баланса на начало дня и определяют минимально необходимые остатки по кассе и корреспондентских счетах. Данные могут быть по-лучены из анализа планируемого оттока средств. То есть на этом этапе задается источник потока. Он "генерирует" или непрерывную кривую, или дискретные импульсы определенного размера и с определенным интервалом. Далее они поступают в систему основных блоков модели. Таким об-разом, определяется сумма временно свободных средств, подлежащих распределению. В банковской практике почти не применяется принцип "премии за риск", поскольку заемщик, что намерен не вернуть кредит, легче пойдет на высокую процентную ставку. Итак, не удается компенсировать потери по некоторой части высокорисковых кредитов повышенной доходностью других. Поэтому кредиты выдаются только сознательно надежным заемщикам и под качественное обеспечение. Однако разработанная модель может адаптироваться к ситуации выдачи кредитов с разной степенью риска. Система логических функций позволяет организовать управление потоками на основе опре-деленного алгоритма. Поток может "следовать" разными маршрутами в зависимости от его пара-метров, состояния входных и выходных блоков и других элементов. Отсюда понятно, что есть разумные пределы усложнения и расширения модели. С какого-то момента система начальных предположений становится очень громоздкой, внутренние взаимосвязи менее очевидными, а ка-чество первичной информации более критической. В работе обосновано наиболее удобный и универсальный для поставленной задачи степень детализации, и дальнейшие расчеты будут проходить без усложнения модели, потому что сама модель инвариантна первоначальных предположений. В зависимости от требований лица, принимающего решение, качества первичной информации результаты могут быть представлены прогнозным балансом с разбивкой по срокам размещения и привлечения ресурсов, отчетом о прибылях и убытках. Для повышения достоверности информации рекомендуется проводить несколько экспериментов для каждого множества значений. Но при этом ресурсы необходимо полностью выводить из обращения и возвращать в банк с целью корректировки данных. На рис. 4 изображена блок-схема разработанной модели имитационного моделирования де-позитной политики банка. Результаты имитационного эксперимента, проведенного по данным филиала "Централь-но-городское отделение Проминвестбанка в г. Макеевке", подано поточной диаграммой на рис. 5.В расчетах заложено достаточно оптимистическую оценку вероятности невозврата кредитов. В от-личие от традиционных статистических моделей, имитационная динамическая модель существует всегда в некотором заранее заданном временном интервале, распределенной опять же заранее за-данным дискретным шагом DT. В разработанной модели как интервал выбран