Формирование оптимальной сети структурных подразделений коммерческих банков на основе метода линейного программирования с целочисленными переменными | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 28 декабря, печатный экземпляр отправим 1 января.

Опубликовать статью в журнале

Авторы: ,

Рубрика: Экономика и управление

Опубликовано в Молодой учёный №6 (29) июнь 2011 г.

Статья просмотрена: 288 раз

Библиографическое описание:

Александров, Е. Ф. Формирование оптимальной сети структурных подразделений коммерческих банков на основе метода линейного программирования с целочисленными переменными / Е. Ф. Александров, К. Ю. Лобков. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2011. — № 6 (29). — Т. 1. — С. 143-145. — URL: https://moluch.ru/archive/29/3352/ (дата обращения: 17.12.2024).

Одной из основных задач планирования развития сети структурных подразделений коммерческого банка является формирование оптимального состава и структуры дополнительных офисов и операционных касс.
Целью задачи формирования оптимального состава и структуры дополнительных офисов и операционных касс является представление коммерческих банков на территории городов и районов Красноярского края, дающее максимальную прибыль.
Сформулированная цель в соответствии с общим подходом планирования и развития сети структурных подразделений коммерческого банка определила постановку задачи формирования состава и структуры сети на основе метода линейного программирования с использованием целочисленных переменных.
На основании выбранного критерия оптимизации сети коммерческого банка и с учетом допустимой величины капитальных вложений на открытие новых структурных подразделений осуществляется формирование оптимального состава структуры дополнительных офисов и операционных касс из числа рассматриваемых. Формирование их оптимального состава и структуры предполагается осуществлять с использованием метода линейного программирования, который делает возможным использование в целевой функции критерия прибыли, т.е. учитывает линейность связи входных и выходных параметров. Вместе с тем, учитывая целочисленный характер задаваемых переменных планирование сети дополнительных офисов и операционных касс предполагает открытие некоторого целого количества структурных подразделений, метод линейного программирования имеет некоторые ограничения при формировании состава и структуры сети подразделений коммерческого банка. Эти ограничения позволяет снять замена непрерывной переменной целочисленными переменными, т.к. любая задача линейного программирования может быть записана в целочисленных переменных.
Постановка задачи осуществляется следующим образом: пусть имеется бюджет средств на плановый период – допустимая величина капитальных вложений. Количество допустимых населенных пунктов определяется по результатам оценки инвестиционной привлекательности городов и районов края, уровень прибыли и капитальных вложений по каждому населенному пункту, рассматриваемые при формировании оптимальной сети структурных подразделений, определяются на основании данных бюллетеня банковской статистики. [1,2,3].
Обобщенный показатель прибыли от развития сети зависит от состава и структуры сети дополнительных офисов и операционных касс в отдельных населенных пунктах.
Требуется определить состав и структуру сети дополнительных офисов и операционных касс, так чтобы объем капитальных вложений, направленный на развитие структурных подразделений не превышал допустимой величины и при этом обеспечивал максимум прибыли от развития сети.
Составим экономико-математическую модель задачи.
Обозначим Х1 – количество дополнительных офисов в г. Красноярске;
Х2 – количество дополнительных офисов в г. Норильске;
Х3 – количество дополнительных офисов в г. Ачинске;
Х15 – количество операционных касс в г. Красноярске и т.д. (Приложение 1)
Для реализации структурных подразделений потребуется:
Ограничение по объему капитальных вложений1:
1200Х1+1500Х2+…+500Х15+…320Х37 ≤ 6500 (3.3.1)
Так как привлечение средств во вклады не может превышать размеров емкости рынка по данным показателям для каждого населенного пункта, то связь между исполнением необходимых показателей и их емкостью рынка выражает следующая система неравенств:

Привлечение средств физических лиц во вклады:
76801,6 Х1 ≤ 1319063;
Кредиты физических лиц:
14635,1 Х1 ≤ 654633;
Средства юридических лиц (расчетный счет, депозиты):
29514,2 Х1 ≤ 14894;
Кредиты юридических лиц:
112165,8Х1 ≤ 3561609. (3.3.2)

Аналогичным образом определяется по данным показателям по остальным населенным пунктам из числа рассматриваемых (Приложение 2).
Переменные задачи имеют следующие ограничения:
Х1 ≥ 0; Х2 ≥ 0; … ; Х15 ≥ 0; … ;Х37 ≥ 0; Х – целые числа (3.3.3)
Суммарная прибыль составит2:
F(X) = 4500Х1+ 5000Х2+ … +2500Х15+ …+1200Х37 max (3.3.4)
от открытия дополнительных офисов и операционных касс.
Таким образом, экономико-математическая модель задачи состоит:
найти такой план развития сети Х = (Х1; Х2; Х3; …; Х37) удовлетворяющий системе условий и условию (3.3.3), при котором функция (3.3.4) принимает максимальное значение.

Каждой задаче линейного программирования соответствует другая задача, называемая двойственной или сопряженной по отношению к исходной.

По правилам составления двойственной задачи (исходная задача – задача формирования оптимальной сети структурных подразделений) в целевой функции такой задачи коэффициентами являются емкости рынка по показателям для каждого населенного пункта. Целевая функция стремится к минимуму. Ограничения представлены нижним пределом доходности.
Так как при формировании состава и структуры сети дополнительных офисов не ставится задача развития сети, при условии минимального охвата емкости рынка, даже при условии распределения подразделений, приносящих наибольшую доходность, двойственная задача не решается.
Решение задачи формирования оптимальной сети структурных подразделений коммерческих банков на основе модели линейного программирования с целочисленными переменными:
Х = (0; 1; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 2; 0; 1; 1; 1; 0; 0; 0; 2; 1; 1; 2; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 0).
Таким образом, результатом решения задачи формирования оптимальной сети структурных подразделений коммерческих банков с помощью метода линейного программирования с целочисленными переменными является открытие:
Дополнительного офиса в г. Норильске;
Операционных касс:
  • в Богучанском районе – 2 ед.;
  • в г. Красноярске – 2 ед.;
  • в г. Игарке – 1 ед.;
  • в г. Норильске – 1 ед.;
  • в Иланском районе – 1 ед.;
  • в Кежемском районе – 2 ед.;
  • в Мотыгинском районе – 1 ед.;
  • в Северо-Енисейском районе – 1 ед.
Суммарная прибыль составит:
5000*1 + 1600*2 + 2500*2 + 1800*1 + 2700*1 + 1400*1 + 1200*2 + 1000*1 + 1100*1 = 23600 тыс. руб.
Капитальные вложения:
1500*1 + 450*2 + 500*2 + 450*1 + 650*1 + 350*1 + 320*2 + 300*1 + 280*1 = 5750 тыс. руб.



Литература:

  1. Бюллетень банковской статистики № 2 (30) - Главное управление Центрального банка Российской Федерации по Красноярскому краю;

  2. Бюллетень банковской статистики № 3 (31) - Главное управление Центрального банка Российской Федерации по Красноярскому краю;

  3. Бюллетень банковской статистики № 4 (32) - Главное управление Центрального банка Российской Федерации по Красноярскому краю;

  4. Трояновский В.М. Математическое моделирование в менеджменте. Учебное пособие. – М.: Русская Деловая Литература, 1999.

Приложение 1
Обозначения переменных в задаче оптимизации сети структурных подразделений коммерческих банков на основе метода линейного программирования с целочисленными переменными

Х1 - дополнительный офис в г.Красноярске

Х2 - дополнительный офис в г.Норильске

Х3 - дополнительный офис в г.Ачинске

Х4 - дополнительный офис в г.Канске

Х5 - дополнительный офис в г.Лесосибирске

Х6 - дополнительный офис в г.Минусинке

Х7 - дополнительный офис в Ужурском районе

Х8 - дополнительный офис в г.Шарыпово

Х9 - дополнительный офис в Богучанском районе

Х10 - дополнительный офис в г.Назарово

Х11 - дополнительный офис в Минусинском районе

Х12 - дополнительный офис в Курагинском районе

Х13 - дополнительный офис в Таймырском АО

Х14 - дополнительный офис в Емельяновском районе

Х15 - операционная касса в г.Красноярске

Х16 - операционная касса в Таймырском АО

Х17 - операционная касса в г.Норильске

Х18 - операционная касса в Северо-Енисейском районе

Х19 - операционная касса в г.Игарке

Х20 - операционная касса в Эвенкийском АО

Х21 - операционная касса в г.Шарыпово

Х22 - операционная касса в Туруханском районе

Х23 - операционная касса в Богучанском районе

Х24 - операционная касса в Иланском районе

Х25 - операционная касса в Мотыгинском районе

Х26 - операционная касса в Кежемском районе

Х27 - операционная касса в Емельяновском районе

Х28 - операционная касса в Енисейском районе

Х29 - операционная касса в г.Дивногорске

Х30 - операционная касса в Козульском районе

Х31 - операционная касса в Рыбинском районе

Х32 - операционная касса в Курагинском районе

Х33 - операционная касса в Ачинском районе

Х34 - операционная касса в Ужурском районе

Х35 - операционная касса в Назаровском районе

Х36 - операционная касса в Большеулуйском районе

Х37 - операционная касса в Уярском районе

Приложение 2

Система неравенств в задаче формирования оптимальной сети структурных подразделений коммерческих банков
1200Х1+1500Х2+…+500Х15+…320Х37 ≤ 6500
76801,6 Х1 ≤ 1319063;
14635,1 Х1 ≤ 654633;
29514,2 Х1 ≤ -14894;
112165,8 Х1 ≤ 3561609;
383622,9 Х2 ≤ 406467;
39607,3 Х2 ≤ 69990;
48917,6 Х2 ≤ 117320;
37883,7 Х2 ≤ 204422;
76801,6 Х15 ≤ 1319063;
14635,1 Х15 ≤ 654633;
4450,2 Х37 ≤ 4415
3247,3 Х37 ≤ 10511
Х1 ≥ 0; Х2 ≥ 0; … ; Х15 ≥ 0; … ;Х37 ≥ 0; Х – целые числа


1 Коэффициенты переменных в тыс. руб.

2 Коэффициенты переменных в тыс. руб.

Основные термины (генерируются автоматически): линейное программирование, коммерческий банк, оптимальная сеть, офис, структура сети, допустимая величина, красноярск, норильск, оптимальный состав, развитие сети.


Похожие статьи

Использование матричной схемы агрегирования в задаче оценки рисков сделок слияния и поглощения

Оценка параметров надежности кластерной системы: построение структурной схемы модели

Критерий оптимальности компьютерной сети по сбалансированности нагрузки

Оптимизация кэширования информации: задачи и аналитическое решение

Методология построения функционально-ролевой модели управления доступом на основе среды радикалов

Анализ ЛВС с множественным доступом с учетом пакетных очередей и характеристики времени доставки пакетов данных

Сравнительная характеристика методов определения риска банкротства предприятия. Агрегирование полученных данных с помощью модели нечетких множеств.

Оптимизация сайта с помощью выявления связанных структур

Методы решения задачи кластеризации и прогнозирования в электронном архиве

Регулярные алгоритмы синтеза приспосабливающихся регуляторов в задачах управления динамическими объектами

Похожие статьи

Использование матричной схемы агрегирования в задаче оценки рисков сделок слияния и поглощения

Оценка параметров надежности кластерной системы: построение структурной схемы модели

Критерий оптимальности компьютерной сети по сбалансированности нагрузки

Оптимизация кэширования информации: задачи и аналитическое решение

Методология построения функционально-ролевой модели управления доступом на основе среды радикалов

Анализ ЛВС с множественным доступом с учетом пакетных очередей и характеристики времени доставки пакетов данных

Сравнительная характеристика методов определения риска банкротства предприятия. Агрегирование полученных данных с помощью модели нечетких множеств.

Оптимизация сайта с помощью выявления связанных структур

Методы решения задачи кластеризации и прогнозирования в электронном архиве

Регулярные алгоритмы синтеза приспосабливающихся регуляторов в задачах управления динамическими объектами

Задать вопрос