СТРАТЕГИЯ ИНТЕГРАЛЬНОГО РАНЖИРОВАНИЯ КОММЕРЧЕСКИХ БАНКОВ ПО ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ

В статье представлено исследование по оценке инвестиционной привлекательности коммерческих банков на основе интегрального ранжирования и методов нечеткой логики. Во главу угла поставлена реализация комплексной процедуры, включающей аналитическую, математическую и программную обработку данных. Основной направленностью статьи является стратегия получения интегрального показателя, влияющего на решения о вложении средств в банковский сектор со стороны различных групп клиентов. Весомый акцент для физических лиц, которые хотят сохранить свои сбережения и немного увеличить их за счет прибыли от процентов, сделан на сбалансированность прибыли и собственного капитала. Приумножение капитала не является единственным стратегическим решением в банковской сфере. В основу стратегии должна быть положена надежность, высокая стабильность и сбалансированность показателей. Применение спекулятивных сделок в данной работе не предусмотрено, поэтому инвестор, даже если он покупает акции банка, делает это с целью долговременного получения дивидендов, а не с целью перепродажи. В исследовании рассмотрены девять банков, наиболее перспективных и динамичных (не учитывался Сбербанк как государственно- ориентированная структура). Авторами выявлены важные показатели для девяти российских банков, адаптация показателей выполнена в режиме САВ (С – прибыль к собственным средствам, А – собственные средства к активам, В – ликвидные ресурсы к активам), по снижению приоритета. Авторы статьи считают материал полезным для финансовых аналитиков, научных работников, индивидуальных предпринимателей и банковских работников, а также для граждан, осуществляющих сбережение денег в банках.

1. Бородин А.И., Выгодчикова И.Ю., Наточеева Н.Н. Финансовый менеджмент: методы и модели: учебное пособие. М.: Дашков и К, 2022.

2. Выгодчикова И.Ю. Анализ конкурентных преимуществ крупнейших компаний ведущих отраслей российской экономики на основе иерархического подхода и интегрального рейтинга // Стратегии бизнеса. 2019. № 8. С. 1–10.

3. Выгодчикова И.Ю. Инструментарий принятия решений об инвестировании крупных российских компаний с использованием иерархической процедуры ранжирования и минимаксного подхода // Прикладная информатика. 2011. Т. 14. № 6(84). С. 123–137.

4. Выгодчикова И.Ю. Метод построения рейтинга конкурентоспособности российских компаний // Современная конкуренция. 2018. Т. 12. № 2(68)–3(69). С. 5–17.

5. Выгодчикова И.Ю. Модель инвестирования в высокотехнологичные проекты с использованием иерархического подхода и критерия минимакса // Управление финансовыми рисками. 2020. № 3. С. 190–199.

6. Выгодчикова И.Ю., Форкунов Н.П. Программа для сопровождения решения об интегральном ранжировании объектов инвестирования в режиме иерархического построения (Программа для построения рейтинга). Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2020662383. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 21.10.2020.

7. Выгодчикова И.Ю., Форкунов Н.П. Программа круговой свертки рейтинговых групп для получения интегрального ранжирования крупных отраслевых компаний (Программа для круговой свертки в интегральный рейтинг). Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2021619947 от 18.06.2021.

8. Карминский А.М., Пересецкий А.А. Модели рейтингов международных агентств // Прикладная эконометрика. 2007. № 1. С. 3–19.

9. Клейнер Г.Б., Пирогов Н.Л. Главная задача – совершенствование организационно-экономического механизма развития российских предприятий // МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). 2018. Т. 9. № 2. С. 248–259.

10. Халиков М.А., Кухаренко А.Ю. Выбор портфеля неинституционального инвестора с использованием критерия Вальда – Сэвиджа // Фундаментальные исследования. 2019. № 5. С. 62–68.

11. Borodin A., Tvaronaviciene M., Vygodchikova I., Panaedova G., Kulikov A. Optimization of the structure of the investment portfolio of high-tech companies based on the minimax criterion // Energies. 2021. Vol. 14(15). P. 4647. https://doi.org/10.3390/en14154647; https://www.mdpi.com/search?authors=vygodchikova&journal=energies.

12. Vygodchikova I.Yu. Assessment and integral indexing of the main indicators of oil and gas companies by circular convolution // Energies. 2022. Vol. 15(3). P. 877. https://doi.org/10.3390/en15030877; https://www.mdpi.com/1996-1073/15/3/877.