В статье рассматриваются вопросы разработки агент-ориентированной модели (АОМ) взаимодействия банковского сектора экономики и предприятий малого и среднего предпринимательства (МСП) в рамках процесса кредитования. Построение модели предполагает подготовку исходных данных; формирование кластеров предприятий МСП с учетом результатов оценки кредитоспособности предприятия; разработку моделей поведения агентов для выделенных кластеров предприятий, банков и Центрального банка с помощью диаграмм состояний, а также разработку программной реализации модели в среде AnyLogic. Источниками данных являются: бухгалтерский баланс предприятия; отчет о финансовых результатах деятельности предприятий; финансовые показатели банков. Данные импортированы в базу данных, которая подключена к разрабатываемой АОМ и определяет начальные значения параметров АОМ при моделирования. Проведены экспериментальные исследования различных сценариев реализации кредитно-денежной политики, определяющей эффективность взаимодействия кластеров предприятий МСП и банковского сектора. Показано, что снижение ключевой ставки позволяет компенсировать сложившиеся негативные тенденции и стабилизировать процесс функционирования сектора МСП. Разработанную АОМ целесообразно применять для сценарных исследований динамики поведения кластеров предприятий МСП при различных вариантах реализации денежно-кредитной политики и оценивать эффективность принимаемых управленческих решений.
The article deals with the development of an agent-based model (AOM) of interaction between the banking sector of the economy and small and medium-sized enterprises (SME) in the framework of the lending process. The construction of the model involves the preparation of initial data; the formation of clusters of SME enterprises taking into account the results of the assessment of the creditworthiness of the enterprise; the development of agent behavior models for selected clusters of enterprises, banks and the Central Bank using state diagrams, as well as the development of a software implementation of the model in the AnyLogic environment. The data sources are: the balance sheet of the enterprise; the report on the financial results of the enterprises; the financial indicators of the banks. The data is imported into a database that is connected to the developed AOM and determines the initial values of the AOM parameters during the simulation. Experimental studies of various scenarios for the implementation of monetary policy that determine the effectiveness of interaction between clusters of SME enterprises and the banking sector were conducted. It is shown that the reduction of the key rate makes it possible to compensate for the existing negative trends and to stabilize the functioning of the SME sector. It is advisable to use the developed AOM for scenario studies of the dynamics of the behavior of clusters of SME under various options for implementing monetary policy and to evaluate the effectiveness of management decisions.
1. Сайт министерства экономического развития РФ. Прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2024 года. [Электронный ресурс]. URL: https://www.economy.gov.ru/material/file/450ce3f2da1ecf8a6ec8f4e9fd0cbdd3/Prognoz2024.pdf (дата обращения: 22.04.2021).
2. Сайт аналитического центра при правительстве Российской Федерации. Бюллетень о текущих тенденциях российской экономики, ноябрь 2019. [Электронный ресурс]. URL: https://ac.gov.ru/files/publication/a/26179.pdf (дата обращения: 22.04.2021).
3. Сайт Банка России. Статистика банковского сектора. Сведения о задолженности по кредитам, предоставленным субъектам малого и среднего предпринимательства. [Электронный ресурс]. URL: https://cbr.ru/statistics/table/?tableId=302-20&dt=20150101 (дата обращения: 22.04.2021).
4. Сайт Банка России. Статистика банковского сектора. Сведения об объемах предоставленных кредитов субъектам малого и среднего предпринимательства. [Электронный ресурс]. URL: https://cbr.ru/statistics/table/?tableId=302-18&dt=20160101 (дата обращения: 22.04.2021).
5. Сайт Федеральной службы государственной статистики. Бухгалтерская (финансовая) отчетность предприятий и организаций за 2018 год. [Электронный ресурс]. URL: https://rosstat.gov.ru/opendata/7708234640-7708234640bdboo2018 (дата обращения: 22.04.2021).
6. Постановление Правительства РФ от 04.04.2016 № 265 «О предельных значениях дохода, полученного от осуществления предпринимательской деятельности, для каждой категории субъектов малого и среднего предпринимательства». [Электронный ресурс]. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_196415/ (дата обращения: 22.04.2021).
7. Сайт banki.ru. Финансовые рейтинги банков. [Электронный ресурс] URL: https://www.banki.ru/banks/ratings/?source=submenu_banksratings/ (дата обращения: 22.04.2021).
8. Ильясов Б.Г., Макарова Е.А., Закиева Е.Ш., Солнцев О.В. Технология формирования кластерной структуры сектора малого и среднего предпринимательства на основе метода главных компонент // Современные наукоемкие технологии. 2021. № 4. С. 51–57.
9. Положение Банка России от 28.06.2017 № 590-П (ред. от 16.10.2019) «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности» (вместе с «Порядком оценки кредитного риска по портфелю (портфелям) однородных ссуд»). [Электронный ресурс]. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_220089/ (дата обращения: 22.04.2021).
10. Прогнозный баланс и его составление на примере. [Электронный ресурс]. URL: https://programmist1s.ru/byudzhet-po-balansovomu-listu/ (дата обращения: 22.04.2021).
11. Федеральный закон от 26.10.2002 № 127-ФЗ (ред. от 30.12.2020) «О несостоятельности (банкротстве)». [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc&base=LAW&n=372105&dst=5318 %2C0#07229943861488639 (дата обращения: 22.04.2021).
12. Федеральный закон от 26.12.1995 № 208-ФЗ (ред. от 31.07.2020, с изм. от 24.02.2021) «Об акционерных обществах». [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc&base=LAW&n=359019&dst=100279 %2C0#012392411340880227 (дата обращения: 22.04.2021).
13. Донцова Л.В., Никифорова Н.А. Анализ финансовой отчетности: учебное пособие. М.: Дело и Сервис, 2003. 336 с.
14. Инструкция Банка России от 29 ноября 2019 г. № 199-И «Об обязательных нормативах и надбавках к нормативам достаточности капитала банков с универсальной лицензией» (с изменениями и дополнениями). [Электронный ресурс]. URL: https://base.garant.ru/73363119/ (дата обращения: 22.04.2021).
15. Ильясов Б.Г., Макарова Е.А., Закиева Е.Ш., Габдуллина Э.Р. Методологические основы моделирования и интеллектуального управления промышленным комплексом как сложным динамическим многоагентным объектом // Современные наукоемкие технологии. 2020. № 11–2. С. 288–293.
16. Ильясов Б.Г., Дегтярева И.В., Макарова Е.А., Солнцев О.В. Объектно-ориентированные модели системы многоагентного моделирования взаимодействия многоотраслевого производственного комплекса с банковским сектором // Актуальные вопросы экономической теории: развитие и применение в практике российских преобразований: материалы VIII Международной научно-практической конференции. Уфа: Издательство Уфимского государственного авиационного технического университета, 2019. С. 171–174.
17. Макарова Е.А., Павлова А.Н., Солнцев О.В. Программное обеспечение системы имитационного мультиагентного моделирования функционирования многоотраслевого производственного комплекса // Управление экономикой: методы, модели, технологии: материалы XIХ Международной научной конференции. Уфа: Издательство Уфимского государственного авиационного технического университета, 2019. С. 286–289.
18. Ильясов Б.Г., Макарова Е.А., Солнцев О.В. Алгоритм взаимодействия предприятий промышленного комплекса и банков при инвестиционном кредитовании / Информационные технологии интеллектуальной поддержки принятия решений: труды VIII Всероссийской научной конференции (с приглашением зарубежных ученых) Уфа: Издательство Уфимского государственного авиационного технического университета, 2020. Т. 1. С. 110–116.