探索銀行柜面現(xiàn)金庫存壓降模型

陳澤彬　黃海靜

摘要：互聯(lián)網(wǎng)金融給傳統(tǒng)銀行業(yè)帶來了前所未有的挑戰(zhàn)，同時伴隨著銀行本身運營精細(xì)化管理改革的要求，銀行運營成本管理面臨著各種各樣的挑戰(zhàn)，其中銀行柜面現(xiàn)金庫存管理顯然成為一個值得重視的課題，加強對盈利性資產(chǎn)流動現(xiàn)金與非盈利性資產(chǎn)庫存現(xiàn)金的管理刻不容緩。

關(guān)鍵詞：銀行柜面；現(xiàn)金庫存；精益六西格瑪

中圖分類號：F830 文獻(xiàn)識別碼：A 文章編號：1001-828X（2017）003-0-03

一、背景闡述

在商業(yè)銀行的發(fā)展與轉(zhuǎn)型過程中，各項業(yè)務(wù)流程變化迅速，特別是運營標(biāo)準(zhǔn)化、信息化以及集約化方面的管理方面都表現(xiàn)出不同層次的變化。但我們也發(fā)現(xiàn)，在此過程中現(xiàn)金業(yè)務(wù)的管理仍然是較為傳統(tǒng)的經(jīng)驗?zāi)Ｊ健ｋm然各家商業(yè)銀行都引進(jìn)了許多現(xiàn)金的設(shè)備，例如點鈔機、清分機等現(xiàn)代化現(xiàn)金處理設(shè)備，但限額的使用判斷依然依靠經(jīng)驗，理論庫存量與實際需求量存在較大偏差。一是導(dǎo)致銀行產(chǎn)生大量的無息資產(chǎn)的占用，二是提高了銀行現(xiàn)金管理方面的人員投入，三是加大了現(xiàn)金的管理風(fēng)險。本論文運用精益六西格瑪改善思路，研究銀行柜面現(xiàn)金庫存管理，提高現(xiàn)金使用效率、降低無息資產(chǎn)展會用，保障對外服務(wù)都有很好的應(yīng)用前景。

二、現(xiàn)狀問題

一是目前各分行年平均庫存仍然偏高。我們選擇了較有代表性的一家分行的數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)為分行近三年來在庫存的水平的趨勢控制圖。我們從從該分行2014年、2015年全行各月現(xiàn)金收付與庫存總量（參見圖1）發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)金收付基本持平?，F(xiàn)狀庫存量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過收付軋差量，庫存保險備付過大，甚至理論上無需備付。二是分行對于庫存限額核定方式缺乏科學(xué)依據(jù)。各分行下發(fā)經(jīng)營單位現(xiàn)金尾箱以與庫房的庫存限額的數(shù)據(jù)主要來源于歷史經(jīng)驗判斷，缺乏合理的測算模型。

三、研究范圍

本文研究的主要重點將選擇在柜面庫存的管理環(huán)節(jié)上。

四、聲音調(diào)研

為了能否更好地了解實際生產(chǎn)中柜面現(xiàn)金庫存管理的問題，我們在全行的5家現(xiàn)金量較大的分行中派發(fā)了320份《庫存現(xiàn)金管理調(diào)研問卷》。調(diào)研發(fā)現(xiàn)，超過77%的受訪點還是提出庫存量偏大的意見，與我們原先估計較為吻合。

五、影響因素分析

我們利用魚骨圖的方式對柜面現(xiàn)金庫存的影響因素進(jìn)行展開，主要采用了柜面工作人員現(xiàn)場頭腦風(fēng)暴的方式。從圖2中我們看到，影響庫存水平的主要魚骨包括柜面收入、柜面付出、網(wǎng)點客戶需求量以及分行支行現(xiàn)金調(diào)撥。在每一個主要的魚骨上再做進(jìn)一步的魚刺風(fēng)暴，我們發(fā)現(xiàn)逐筆現(xiàn)金收入明細(xì)、逐筆現(xiàn)金付出明細(xì)、客戶大額預(yù)約數(shù)以及現(xiàn)金交易的機會成本等。

六、模型選擇

常見的現(xiàn)金庫存管理和控制模型主要有三種：成本分析模型、存貨模型以及隨機模型。采用成本分析模型確定最佳新進(jìn)庫存所有量，只考慮持有一定量現(xiàn)金的管理成本、機會成本以及短缺成本。存貨模型的基本原理是將企業(yè)現(xiàn)金庫存所有量和有價證券聯(lián)系起來衡量，即將現(xiàn)金的機會成本同轉(zhuǎn)換成本進(jìn)行權(quán)衡，以求得兩者相加的總成本最低的現(xiàn)金余額，從而得到目標(biāo)現(xiàn)金庫存所有量。存貨模型要求已知企業(yè)未來的現(xiàn)金支出，且假定其流出量是均勻的，這不太符合銀行柜面交易的狀況。隨機模型則假設(shè)企業(yè)每日的現(xiàn)金流程為一隨機變量，它近似地服務(wù)正太分布，適用于企業(yè)未來的現(xiàn)金流量呈不規(guī)則的波動、無法準(zhǔn)確預(yù)測的情況。因為在魚骨圖分析的基礎(chǔ)上我們根據(jù)頭腦風(fēng)暴的影響因素選擇了隨機模型作為繼續(xù)研究的數(shù)據(jù)模型。

七、模型應(yīng)用

在確定好基礎(chǔ)模型后，我們選擇了一家試點分行進(jìn)行模型建立與應(yīng)用的嘗試。

1.模型計算

一是機會成本率K。我們按照15天的SHIBOR來算，即2W，根據(jù)中國貨幣網(wǎng)上查到的即時利率為 SHIBOR為2.6310%，由于SHIBOR為年化利率，除以360轉(zhuǎn)化成分母日利率為0.7308%。二是L ，即最低庫存，以歷史每日凈投放最大值作為參考L值，以7月每日數(shù)據(jù)為取數(shù)依據(jù)。得出下述三個支行的L數(shù)據(jù)。

三是F，即交易轉(zhuǎn)換成本，這里主要考慮的押運成本：

四是σ2，即庫存現(xiàn)金余傾變動的方差，根據(jù)每日凈收入計算暫以7月每日數(shù)據(jù)為取數(shù)依據(jù)。得出下述三個支行的方差數(shù)據(jù)：

我們將上述因子帶入隨機模型公示可以得出最佳持有量“Z”及上限“H”：

2.試點壓降

在上面分析的基礎(chǔ)上，我們將計算結(jié)果對三家試點支行的實際庫存運行情況進(jìn)行對比測試，三家網(wǎng)點的對比結(jié)果為：A支行的庫存量基本合理，其實際庫存大部分都在最高和限額H 和最低限額L 之間徘徊，按照模型要求，庫存超出的范圍較少；B支行的庫存一半在H與Z之間，一半超出最高限額比較明顯，按照模型的對比結(jié)論，B支行將可能有較大的壓降空間；C支行的庫存壓降空間明顯。對比模擬計算結(jié)果，C支行的運行庫存全部都在模型計算結(jié)果之外，超過范圍幅度很大。

從試點的情況來看，隨機模型的測算數(shù)據(jù)與實際庫存量的差異說明了目前庫存存在較大的壓縮空間，但考慮到該模型使用的區(qū)間算法的分析，主要針對機會成本與交易成本的靜態(tài)分析，而且未來庫存根據(jù)歷史趨勢將會有一定的下降確實斜率，我們再嘗試對庫存的動態(tài)進(jìn)行分析。仍然采用魚骨圖中主要的影響因素，即X：每日現(xiàn)金收入交易數(shù)據(jù)與庫存的關(guān)系。這里我們主要使用規(guī)劃求解以及時間序列分析的方法，以便論證庫存壓降是否存在空間。

規(guī)劃求解的模型原則原理為：根據(jù)每日每筆的交易數(shù)據(jù)規(guī)劃每日應(yīng)預(yù)留的庫存的約束最小值，確保正常運轉(zhuǎn)，然后進(jìn)一步將規(guī)劃值進(jìn)行時序分析預(yù)測。模型的組成包括：

（1）規(guī)劃求解值：根據(jù)t-1的交易數(shù)據(jù)規(guī)劃實驗期間t日現(xiàn)金預(yù)留量數(shù)據(jù)

（2）T+1 預(yù)約金額：預(yù)約第二天取大額數(shù)

（3）節(jié)假日調(diào)整：根據(jù)節(jié)假日需要調(diào)增或調(diào)減

（4）其他殘差調(diào)整：除以上原因，其他特殊原因需要調(diào)整，例如：小面額、殘損幣

在對歷史現(xiàn)金交付的交易進(jìn)行規(guī)劃測算后，我們能否得出每日的最小規(guī)劃值，使其能夠媽祖當(dāng)天所有的現(xiàn)金收付。

基于規(guī)劃求解的基礎(chǔ)上對規(guī)劃值進(jìn)行時間序列分析，從分析的過程我們發(fā)現(xiàn)分析數(shù)據(jù)處于平穩(wěn)白噪聲時序狀態(tài)，說明現(xiàn)金業(yè)務(wù)是完全隨機的，這也驗證了上述隨機模型的正確性，下一步我們使用移動平均法進(jìn)行預(yù)測?；?月到8月份的歷史交易數(shù)據(jù)來看，規(guī)劃求解預(yù)測結(jié)果顯示壓縮的空間較為明顯，與隨機模型計算的趨勢一致，但計算較為繁雜，因此我們將繼續(xù)使用隨機模型進(jìn)行試點執(zhí)行壓降。

按照隨機模型計算的庫存量，我們在三家試點網(wǎng)點開始按計算量進(jìn)行測試，由于為試點期間，為了防止客戶投訴，我們同時也預(yù)備一定的備用量。選擇C支行作為代表，我們從圖7我們可以看到試點支行可以按照模型進(jìn)行壓降，10月8日開始執(zhí)行后，庫存水平平均線（綠色線）下降明顯。

3.全面推廣

在試點的基礎(chǔ)上，為了更好地驗證模型的準(zhǔn)確性，我們選擇進(jìn)行全行的推廣，主要按時間先后進(jìn)行兩輪推廣。第一輪以某分行的6家網(wǎng)點進(jìn)行推廣，環(huán)比壓降效果明顯；第二輪選擇全行取36家分行，72個營業(yè)網(wǎng)點開展全行推廣驗證工作，驗證工作全面鋪開，環(huán)比壓降成果卓著。

八、結(jié)語

精益六西格瑪方法論是一個非常好的抓手，在該項目上，我們通過數(shù)據(jù)挖掘、驗證推廣等階段的實施和運用，探索使用了現(xiàn)金管理模型，該模型對庫存有效預(yù)測并能在全行推廣，在庫存額度管理上取得了突破性進(jìn)展。

參考文獻(xiàn)：

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[2]劉迪，岳紅，馬春蕾，趙杰.財務(wù)管理學(xué)[M].中國電力出版社，2016-5-1.

作者簡介：陳澤彬（1986-），男，廣東，本科，廣東銀行總行運營管理部，高級經(jīng)理，主要從事銀行運營流程改善研究。

黃海靜，女，廣東人，本科，廣東銀行總行運營管理部，高級經(jīng)理，主要從事現(xiàn)金營運管理研究。