Bankalarda nakit yönetim yapılanmasının optimizasyonu

Abstract

Çalışmamızda bankalardaki nakit yönetim yapılanmasının optimize edilmesine yönelik bir yöntem önerisi getirilmiştir. Öncelikli olarak banka nakit yönetim yapılanması incelenmiş ve karşılaşılan temel problemler tespit edilmiştir. Belirtilen problemler vade bazında stratejik, taktik ve operasyonel, tür bazında da yerleşim, yönlendirme ve envanter olarak ifade edilebilecek bir sınıflandırmaya tabi tutulmuştur. Her bir problemin çözümüne yönelik olarak kullanılabilecek literatürde yer alan standart modeller tespit edilmiş ve bunların nakit yönetimi yapılanması problemlerine ne şekilde uyarlanabilecekleri tartışılmıştır.Parçaların müstakil optimizasyonunun, bütünün optimum olmasını sağlamayabileceğinden hareketle sistemin tümleşik olarak iyileştirilmesini mümkün kılacak tekrarlı bir yöntem geliştirilmiştir. Bu yöntemde her biri nakit yönetim yapılanmasının belirli bir kısmını adresleyen modeller ardışık olarak çalıştırılmaktadır. Bir modelin sonuçları ile bunlar üzerinden hesaplanan bazı parametreleri sonraki model ve aşamalarda kullanan bu yöntemde, durma koşulu sağlanıncaya kadar çözüm tekrarlı olarak iyileştirilmektedir.Son bölümde önerilen yöntem gerçek ve kurgusal verilerden terkip edilen bir banka örneğine uygulanmış ve başarılı sonuçlar ürettiği gözlemlenmiştir.

In this study, a methodology is devised to optimize cash management systems in banking. Firstly, cash management system in banking is examined and the fundamental problems are identified. Those problems are classified by term as strategic, tactic and operational, and by type as location, routing and inventory. In order to solve each, the standard models in the literature are identified and later their applications to the cash management system problems are discussed.By observing the fact that optimization of parts may not make the whole optimum, an iterative methodology is suggested to improve the overall problem. In this methodology, the models each addressing a separate piece of the cash management system are run sequentially. The algorithm improves the solution iteratively; by feeding the results of each model and the parameters calculated on those results to the subsequent models, till the stopping criterion is being met.Finally the suggested methodology is applied to a bank example consisting of both real and hypothetical data. It is observed that algorithm generates successful results.