| Статья |
|---|
| Название статьи |
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ДЛЯ ВЫБОРА БАНКА-ЦЕЛИ В СДЕЛКАХ M&A |
| Авторы |
Рязанова Т.В. , Кох Л.В. д-р экон. наук, профессор ВАК, lkokh@mail.ruРязанова Т.В. соискатель, Tanya_22_90@mail.ru |
| Библиографическое описание статьи |
|
| Категория |
Экономические науки |
| УДК |
336.719 |
| DOI |
10.21209/2227-9245-2019-25-1-111-119 |
| Тип статьи |
научная |
| Аннотация |
Отмечено, что в течение последних пяти лет банковская система России претерпевает значительные изменения. Нововведения в законодательной базе привели к ужесточению требований, предъявляемых Центробанком к качеству активов, показателям ликвидности и уровню достаточности капитала. Многие банки приблизились к критическим значениям обозначенных показателей и были вынуждены искать экстренный способ для их улучшения.
Указано, что в условиях ярко выраженной тенденции укрупнения банковского сектора кредитные организации часто прибегают к сделкам слияния и поглощения как к одному из методов повышения капитала. Природа подобных сделок априори изменчива и нестабильна, поэтому все участники сделки заинтересованы в том, чтобы она была эффективной.
При рассмотрении конкретных потенциальных банков-целей анализ потенциального результата сделки сводится к точечному просчету показателей эффективности. Однако на этапе выбора возможных участников сделки важно проанализировать максимально широкую выборку кандидатов. Точечный анализ рассматривается как длительный процесс с низким коэффициентом полезного действия. Для сокращения временных рамок и увеличения числа отработанных потенциальных партнеров предлагается использовать генетический алгоритм, который позволяет определить только те банки-цели, синергетический эффект по которым будет положительным.
|
| Ключевые слова |
Ключевые слова: капитал банка; достаточность капитала; генетический алгоритм; слияние и поглощение; банк-покупатель; банк-цель; банковская система; Россия; положительный эффект; коэффициент |
| Информация о статье |
Кох Л. В., Рязанова Т. В. Использование генетического алгоритма для выбора банка-цели в сделках M&A // Вестн. Забайкал. гос. ун-та. 2019. Т. 25. № 1. С.111-119 |
| Список литературы |
Список литературы
1. Гладков Л. А., Курейчик В. В., Курейчик В. М. Генетические алгоритмы. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. 320 с.
2. Гуриева Л. К., Рамонова И. З., Джиоев З. И. Особенности банковских сделок слияний и поглощений в России // Современные тенденции развития теории и практики управления в России и за рубежом: сборник докладов и тезисов IV Междунар. науч.-практ. конф. Владикавказ, 2015. С. 17–19.
3. Кох Л. В., Сергеева Т. В. Построение предикативной функции для оценки эффекта синергии сделок по слиянию и поглощению в российском банковском секторе методом наименьших квадратов // Фундаментальные исследования. 2017. № 8. C. 397–401.
4. Кох Л. В., Сергеева Т. В. Методы оценки синергетического эффекта сделок слияния и поглощения в банковской сфере // Вестник ЗабГУ. 2015. № 6. С. 143–148.
5. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. М.: Горячая линия – Телеком, 2006. 452 c.
6. Самкаев А. И. Проблемы рынка банковских слияний и поглощений в России // Молодой ученый. 2017. № 40. С. 130–132.
7. Фадейкина Н. В., Цыганков К. Ю. Стратегическое управление стоимостью компаний на основе сделок слияния и поглощения. Новосибирск, 2013. 167 с.
8. Центральный Банк России [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.cbr.org (дата обращения: 24.08.2018).
9. Barricelli N. А. Numerical testing of evolution theories. Part II. Preliminary tests of performance, symbiogenesis and terrestrial life // Acta Biotheoretica. 1963. P. 99–126.
10. Holland J. H. Adaptation in natural and artificial systems. An introductory analysis with application to biology, control, and artificial intelligence. London: Bradford book edition, 1994. 211 p.
|
| Полный текст статьи | ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ДЛЯ ВЫБОРА БАНКА-ЦЕЛИ В СДЕЛКАХ M&A |
