Решение задач на тему: Обзор основных правлений и подходов при прогнозировании снятия денежных средств через банковские

Введение

Практически все современные банки используют широкую сеть банковских автоматов. Наличие такой сети ставит перед ними проблему снижения недополученной прибыли из-за неработающих активов в виде денежной наличности, находящейся в банкомате, и расходов на его инкассацию [5].

Попытка уменьшить количество инкассаций, загружая в банкомат максимально допустимую сумму наличных, приводит к тому, что банк не может рационально использовать денежную наличность. С другой стороны, недостаток купюр в банкомате, возникший вследствие несвоевременной инкассации или несогласованной работы инкассаторской службы может спровоцировать снижения уровня доверия клиентов к банку [1].

Одна из важнейших задач анализа и прогнозирования движения денег в банкоматных системах состоит в определении резерва наличности, необходимого для подкрепления банкоматов в течение определенного календарного времени [1]. Модель движения наличности в банкомате должна дать возможность прогнозировать расход денег за заданный интервал времени с целью исключения дефицита наличности, необходимой для обеспечения банкоматных операций [4].

Целью данной работы является разработка эффективного статистического метода прогнозирования снятия денежных средств, через банковские банкоматы основанного на непараметрическом оценивании. В главе 1 рассматривается степень изученности проблемы. В главе 2 представлен один из наиболее известных методов непараметрического оценивания - ядерный метод для оценки регрессии среднего, медианы и моды. В главе 3 рассматривается качественное исследование реальных данных по двум банковским банкоматам за 11 месяцев. Также в этой главе производится сравнительный анализ ядерных методов и некоторых параметрических методов.

Оглавление

- Введение

- Обзор основных направлений и подходов при прогнозировании снятия денежных средств через банковские автоматы

- Ядерное оценивание регрессии, медианы и моды

- Основные определения

- Постановка задачи непараметрического оценивания

- Ядерное сглаживание

- Ядерные оценки регрессии, медианы и моды

- Вычисление полуметрики

- Выбора ширины окна

- Непараметрическое прогнозирование временных рядов

- Прогнозирование снятия денежных средств через банковские автоматы

- Данные по потокам снятия денежных средств

- Очистка от периодических колебаний

- Прогнозирование снятия денежных средств Заключение

- Библиографический список

Список литературы

1 Бояршинов М.Г., Салихова О.С., Оптимальная загрузка автомата денежными купюрами // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. - 2010. - №15.

В.В. Климов, В.М. Бакланов, И.В. Беклемишев, Система оценки эффективности инкассаций.

Васин, Н. С. Анализ и прогнозирование движения денег в банкоматных системах / Н. С. Васин // Автореферат диссертации на соискание ученой степени к. э. н. - 2007.

Васин Н.С. Теоретико-вероятностный анализ и прогнозирование резерва наличности для обеспечение банкоматных операций // Финансы и Кредит. - 2005. - № 25 (193). - С. 68-70.

Рындин А.А., Демиденков А.А., Минаков С.В. Формализация оптимизационной модели расчета денежных средств для загрузки в устройства самообслуживания // Вестник Воронежского государственного технического yниверситета. - 2009. - №3.

6 Simutis R., Dilijonas D., Bastina L. Cash demand forecasting for ATM using neural networks and support vector regression algorithms // EurOPT' 2008, May 20-23, 2008, Neringa, Lithuania: selected papers. Vilnius. р. 416-421.

Ferraty F., Vieu Р. Nonparametric Functional Data Analysis: Theory and Practice // New York: Springer-Verlag, 2006.

9 Хардле В. Прикладная непараметрическая регрессия: Пер. с англ. // Москва: Мир, 1993.

Анатольев, Станислав (2009) "Непараметрическая регрессия", Квантиль, №7, стр. 37-52.

Расин, Джеффри (2008) "Непараметрическая эконометрика: вводный курс", Квантиль, №4, стр. 7-56.

12 The Indian Journal оf Statistics, 2011, Volume 73-А, Part 1, рр. 125-141.

Journal оf Forecasting, 2000, рр. 335-353.

14 И.И. Елисеева, Эконометрика // Москва: Финансы и статистика, 2003.