Предмет. Планирование ресурсных продуктов в сегменте корпоративного бизнеса в коммерческом банке. Цели. Разработка модели для планирования финансовых результатов от привлечения срочных счетов и счетов до востребования сегмента корпоративного бизнеса в коммерческом банке. Методология. Применены математические, статистические и эконометрические методы, а также методы прикладного программирования (SARIMA-модель; метод Уорда; язык SQL). Результаты. Определены драйверы, алгоритмы и принципы ценообразования ресурсных продуктов, созданы авторские модели для планирования финансовых результатов от привлечения срочных счетов и счетов до востребования сегмента корпоративного бизнеса в коммерческом банке. Апробация проводилась на базе одного из российских коммерческих банков. Область применения. Результаты могут быть полезны: коммерческим банкам, компаниям, работающим с большой неоднородной клиентской базой. Выводы. Применение авторских моделей позволяет увеличить точность финансового планирования. Определение корпоративного клиента в качестве основного драйвера способствует построению клиентоориентированной системы обслуживания, развивает систему мотивации, а также позволяет создавать дополнительные стимулы для увеличения кросс-продаж банковских продуктов.
Бачинин Ю.Г., Вейнберг Р.Р., Романов В.П. Сегментация клиентов телекоммуникационной компании на основе кластерного анализа вейвлет-преобразования профиля пользователя // Научные труды Вольного экономического общества России. 2012. Т. 164. С. 140—149. URL: Link
Davis R., Nielsen M. Modeling of Time Series Using Random Forests: Theoretical Developments. Electronic Journal of Statistics, 2020, vol. 14, pp. 3644–3671. URL: Link
Elliott G., Timmermann A. Economic Forecasting. Princeton University Press, 2016, 568 p.
Granger C., Machina M. Forecasting and Decision Theory. In: Elliott G., Granger C., Timmermann A. (eds) Handbook of Economic Forecasting. Elsevier, 2006, vol. 1, pp. 81–98.
McAleer M., Medeiros M. Forecasting Realized Volatility with Linear and Nonlinear Univariate Models. Journal of Economic Surveys, 2011, vol. 25, iss. 1, pp. 6–18. URL: Link
Turnbull P.W., Gibbs M.L. Marketing Bank Services to Corporate Customers: The Importance of Relationships. International Journal of Bank Marketing, 1987, vol. 5, iss. 1, pp. 19–26. URL: Link
Cornwell B. Linkage Criteria for Agglomerative Hierarchical Clustering. In: Social Sequence Analysis: Methods and Applications. Cambridge University Press, 2015, pp. 270–274. URL: Link
Dickey D.A., Fuller W.A. Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series with a Unit Root. Journal of the American Statistical Association, 1979, vol. 74, no. 366, pp. 427–431. URL: Link
Smithson M., Verkuilen J. A Better Lemon Squeezer? Maximum-Likelihood Regression with Beta-Distributed Dependent Variables. Psychological Methods, 2006, vol. 11, iss. 1, pp. 54–71. URL: Link
Бобровников А.Э. Финансовое планирование и бюджетирование. М.: 1С-Паблишинг, 2018. 313 с.
Богданов Д.В., Шапиро И.Е. Проблемы развития цифровых технологий банковской системы в России // Вестник Ростовского государственного экономического университета (РИНХ). 2019. № 2. С. 161—165. URL: Link
Буданова М.М., Пересветов С.Б. Исследование страховых рынков 31 страны на базе страховых показателей и выявление места России в кластерной иерархии с помощью кластерного анализа в среде R // Корпоративные финансы. 2017. Т. 11. № 2. С. 96—115. URL: Link
Гасанова М.Р. Разработка подходов к планированию комиссионных доходов в коммерческом банке в корпоративном сегменте // Инновации и инвестиции. 2021. № 8. С. 82—91. URL: Link
Гасанова М.Р. Становление подходов к построению финансовой модели для целей планирования кредитного бизнеса в коммерческом банке в корпоративном сегменте // Вопросы истории. 2021. № 8-2. С. 113—129.
Загузина Е.Г. Сравнительный анализ применения статистических методов и нейросетевых технологий в задаче классификации клиентов субъекта малого предпринимательства» // Высшая школа. 2016. № 17. С. 10—12. URL: Link
Нейский И.М., Филиппович А.Ю. Разработка тарифной политики для клиентов брокерского обслуживания на базе методов адаптивной кластеризации» // Прикладная информатика. 2011. № 1. С. 3—11. URL: Link
Рудько-Силиванов В.В., Наумов А.А., Якухный Е.М. Прогнозирование финансовых показателей деятельности кредитной организации // Деньги и кредит. 2013. № 2. С. 52—58. URL: Link
Этрилл П., Маклейни Э. Финансовый менеджмент и управленческий учет для руководителей и бизнесменов. М.: Альпина Паблишер, 2012. 648 с.
