Рынок банковских услуг - явление сплошное и многоструктурное. Его развитие происходит во взаимосвязи и координации с различными компонентами рыночной экономики и социальной жизни населения, которые в большинстве случаев предопределяют его пропорциональность. Пропорциональность предполагает оптимальное соотношение между различными элементами рынка банковских услуг. Диспропорции отдельных его составных частей ведут к кризисным формам развития, делают рынок недостаточно эффективным. Поэтому исследование макро и микро пропорций рынка банковских услуг представляют актуальную задачу статистики конъюктуры банковской деятельности в статике, так и в динамике. Констатация и оценка сложившихся пропорций должна анализироваться наряду с характеристикой тенденций изменений в пропорциях, анализ структурных сдвигов и региональных различий пропорций рынка банковских услуг. Аппарат статического исследования пропорциональности включает следующие инструменты анализа:
-балансовый метод;
-относительные величины структуры и координаций;
-компаративные индексы;
-коэффициенты эластичности;
-бета коэффициенты многоэффективных моделей;
-с помощью кривой Лоренца и коэффициентов концентрации.
Так эмпирические и теоретические коэффициенты эластичности выявляют не только зависимость спроса и предложения на банковские услуги от конкретного фактора, но и устанавливают пропорциональность выявленных зависимостей, показывая процентное изменение результативного признака при увеличении факторного на один процент. С помощью бэта-коэффициентов, рассчитанных по параметрам многофакторного уравнения регрессии, соизмеряют силу влияния отдельных структурных факторов. В процессе структурного анализа широко используются методы анализа колеблемости показателей пропорциональности, их тре????овые и регрессивные модели, индексный метод анализа, групповых региональных (областных) дирекций банка и т.д.
В процессе анализа пропорциональности банковской деятельности используются такие показатели, как доля того или иного элемента в совокупности и коэффициенты соотношения, позволяющие произвести сопоставления тех или иных процессов, происходящих в сфере банковской деятельности, или частей одной совокупности банков.
Исследование пропорций рынка банковских услуг осуществляется как в статике, так и в динамик. В процессе сравнения (динамическом, региональном, отраслевом и т.п.) доли рассчитывается индекс доли. Его величина зависит от соотношения вектора и скорости изменения той или иной части явления, происходящего в сфере банковских услуг или явления в целом.
С помощью компоративного индекса сравниваются динамические пропорции. Этот индекс представляет собой отношение индексов двух явлений или процессов или отдельных частей совокупности. Например, отношение индекса товарооборота к индексу кредитового оборота. Исследование тенденций, уровня устойчивости или зависимости доли и других показателей пропорциональности осуществляется с помощью статических методов, где доля тех или иных операций банка (рынка банковской деятельности и т.п.) рассматриваются как случайная варьирующая величина:
di=f (x1,x2,x3…xn).
Вариация доли рассчитывается с помощью дисперсии:
где di - доля варьирующего признака (например, доля кредитных услуг в общих целях банка и т.п.);
d - среднее значение доли по всей совокупности;
fi - удельные веса, характеризующие размер единицы совокупности (например, доли услуг областных отделений банка в общем объеме услуг банка в целом).
В ходе анализа целесообразно соблюдать иерархию пропорций. Приоритетным показателем пропорциональности рынка банковских услуг является соотношения на них спроса и предложения. Пропорции спроса и предложения определяются как в целом по рынку банковских услуг, так и отраслевом, региональном разрезе, отдельным услугам. Важнейшей задачей статистики является оценка спроса на различные банковские услуги различных групп клиентов. Для измерения таких пропорций пользуются балансовым методом.
В ходе анализа банковской деятельности первостепенное значение имеет анализ взаимосвязи между показателями.
Для исследования таких взаимосвязей используются корреляционно-регрессионный метод, но помимо него исследуется пропорциональность между показателями банковской деятельности и определяющими их факторами.
Анализ пропорциональности производится по средствам использования метода стандартизации , при котором общие объемы сравниваемых величин приводятся к одному основанию -100 процентов. Это дает возможность произвести сравнение не только одномерных но и разноименных распределений , например, стоимостных , натуральных показателей с показателями численности населения или численности запятых.
На уровне БД осуществляется сравнение распределений в двух аспектах: 1. На уровне параметров внутри БД, например , распределение полученной прибыли с одной стороны (прибыль – резкий признак) и факторами - признаками , например, капитал банка, численность работников , материально-техническое оснащение и др.
На уровне внешней среды - это анализ пропорциональности распределения по региональным отделениям банка с одной стороны прибыли , а с другой уровнем экономического развития региона , показатели деятельности клиентов банка -товарооборотом , товарными запасами (для торговли), объектом реализованной продукции, объектом оборотных средств (для промышленности ), численность населения (для кредитования населения) и.т.д.
Методика анализа пропорциональности
Составляется таблица N 1.
В таблице анализируется пропорциональность распределения по облостным дирекциям одного банка , обслуживание коммерческих торговых организаций и для этого сравнивается распределение по областным дирекциям объектов кредитов, вызванных коммерческим организациям и объектам их деятельности в виде товарооборота
| Областные дирекции банков | Объем кредитов, у.д. | Объем товарооборота, у.д. | Удельный вес к итогу, в % | Коэффициент локализации | Ранги коэффициентов локализации | |
| кредит | Товарооборот | |||||
| 1. Винницкая 2. Волынская 3. Черниговская | ||||||
| Итого | 100 | 100 | ||||
К.л -- коэффициент локализации К лок =d рез / d фект
d рез – удельный вес результативного показателя
d ф --- удельный вес факторного показателя (товарооборота)
Значение коэффициента локализации колеблется вокруг единицы и показывает стандартизированное отношение удельного веса результативного показателя (кредитового оборота) к факторному (товарообороту), показывая место каждого региона на фоне остальных регионов как соотношение результата к пропорциональному его удельного веса фактора.
В ходе ренимирования отдельного банка с наименьшим коэффициентом показаний X присваивается N 1 .
На основании данных таблицы N 1 строится таблица N 2 в которой областные дирекции банка расположены в ряд по значениям коэффициента локализованным , как это показано в таблице:
| Областные дирекции в ???? ряду | Коэффициент локализации | Удельный вес к итогу, в % | Кумулятивные удельные веса | dт*dk | |dт*dk| | ||
| кредита | товарооборота | кредита | товарооборота | ||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| 1 2 3 | |||||||
| Итог | |||||||
d к -- кумулятивный вес кредита.
d т -- кумулятивный вес товарооборота .
На основе полученных данных дается графическая и аналитическая оценка уровня неравномерности распределения или концентрации распределения по банку в целом. Для этого используется специальный аппарат оценки концентрации с наглядным изображением с помощью кривой Лоренца.
Первая линия равномерного распределения. На основании данных колонок 4 и 5 откладываются координаты.
-- кривая Лоренца.
Если имеет место абсолютная пропорциональность, т. е. удельные веса результативного признака совпадают с удельными весами факторного , то точки кривой Лоренца совпадают с линией равномерного распределения .
Обобщенную оценку степени концентрации распределения дает расчет коэффициента концентрации.
/
К конц.=
При абсолютной пропорциональности
Sp=0 Kk=0
Коэффициент концентрации изменяется от 0 до 1. Чем он больше , тем неравномернее распределение результативного и факторного признака.
Для расчета Sp сначала определяется Sq между кривой Лоренца и осями координат.
K конц. =
Существует еще один метод оценки коэффициента
концентрации
К конц =
Аппарат показателей концентрации используется в двух основных аспектах
1) для анализа динамики процесса концентраци при взаимосвязи одного результативного признака с одним факторным признаком за различные отрезки времени
2) при анализе концентрации одного результативного признака с совокупностью факторных. Такой анализ является базой для определения наиболее существенного влияющего фактора на показатели банковской деятельности (используются показатели внутрибанковской и внешней среды) - например анализ пропорциональности кредитныхвложений с распределением результатов работы различных отраслей - заемщиков кредитов.
Кроме графиков кривой Лоренца дается графическое изображение коэффициентов локализации.
Такие столбовые диаграммы строятся по различным аспектам пропорциональности банковской деятельности, как по внутренней так и по внешней среде.
Существенным дополнением к анализу пропорциональности является оценка корреляционно-регрессионной зависимости между абсолютными значениями результативного и факторного признаков Например : между кредитом и товарооборотом - с помощью коэффициентов регрессиии коэффициетов корреляции и сопоставления соответствующих показателей вариации.
Дополнением к анализу является сравнение вариации результативных и факторных признаков как предпосылкой уточнения взаимосвязи между ними. Для данного примера расчитываются два основных показателя вариации:
- среднеее квадратическое отклонение
и
- коэффициент вариации
Т - товарооборот
n - число подразделений банка
Сравнение между показателями производится только по показателю вариации.
Разница в процентах ис-ся прцентными пунктами.
Дальнейшая детализация анализа требует изучения вариации анализируемого признака во взаимосвязи группировок результативного и факторного признаков, в частности, с помощью комбинационных группировок.
С этой целбю по исходным данным строится комбинационная группировка по двум признакам - как факторному, так и результативному.
| Группы областных дирекций по объему товарооборотов | Группы областных дирекций по объему кредита | |||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | Всего | |
| 1 2 3 4 5 | ||||||
| Всего | ||||||
- это упрщение
Данные полученных группировок являются базой для оценки тесноты связи между результативным и факторными признаками и оценки существенности этой связи. С этой целью производятся следующие расчеты :
1. По данным первой исходной таблицы по областным дирекциям расчитывается дисперсия результативного признака или суммы квадратов отклонений.
2. По группировки расчитывается факторная сумма квадратов отклонений:
Это сумма квадратов отклонений под влиянием избранного фактора, заложенного в группировку. В то же врямя по закону сложных дисперсий известно, что
где - это вариация результативного признака под влиянием всех других факторов кроме отбранного.
Оценка существенности связи между результативным и факторным признаком проводится с помощью критерия Фишера :
где К2= n-m
K1= m-1
К - число степеней свободы,
n - число элементов (число областных дирекций)
m - число групп в группировке.
По эмпирическим данным расчитывается фактические значения F. Фактические данные сравниваются с критическими, принятыми по таблице распределения Фишера. Если Fф>Fк (K1, К2), то гипотеза о существенности связи между результативным и факторным признаками (объем кредита и объем товарооборота) не отвергается. И наоборот.
Разложение этих дисперсий позволяет определить долю вариаций за счет факторного признака в общей вариации результативного признака. С этой целью используется коэффициент детерминации:
R2=S2ф/Sобщ
Если, например, R2 = 60% , то это значит, что из общего объема вариации вариация за счет избранного факторного признака составляет 60%.
По отобранным данным, после установления существенности связи, определяется зависимость между результативным и факторным признаками с помощью уравнения регрессии:
y = a + bx
где y - объем кредитов
x - объем товарооборота
Параметры этого уравнения находятся методом наименьших квадратов.
y
=c+bx+ct
b - коэффициент регрессии, показывающий скорость изменения функции или на сколько данных единиц изменится объем кредитов при изменении объема товарооборота на единицу.
Рассмотрим пример такого анализа.
Исходная и расчетная информация приведена в таблице.
14
Похожие работы
... банковской продукции. О.И. Лаврушин относит к основным банковским продуктам банковские кредиты. В данный ряд следует добавить такие разновидности банковской продукции как кредитные, инвестиционные, по управлению активами. Среди особенностей банковских продуктов С. Де Куссерг выделяет следующие [39, с. 260]: - неподверженность амортизации; - отсутствие возможности патентной защиты продукта; - ...
... операций совершаемых банками. В отличии от других кредитных организация банки могут привлекать средства во вклады и размещать их от своего имени на условиях возвратности, срочности и платности. Договорные отношения в банковской деятельности возникли с переходом к рыночной экономике. При командно-административной не было смысла в договорных отношениях, так как не было банковской конкуренции и ...
... в действующие платежные системы, создать инфраструктуру собственной платежной системы, нанять квалифицированный персонал и тогда бы электронные системы расчетов практически бы были внедрены в абсолютном большинстве розничных банковских услуг. Реально разработанные на сегодняшний день технологически разнообразные классы банковских продуктов, реализующие различные аспекты электронного обслуживания ...
... ) на передачу в ипотеку недвижимости или их непосредственное присутствие при заключении договора. РАЗДЕЛ 3. РАЗРАБОТКА МАРКЕТИНГОВОЙ СТРАТЕГИИ АКБ „ПРИВАТБАНК” В СЕГМЕНТЕ ИПОТЕЧНОГО КРЕДИТОВАНИЯ ЧАСТНЫХ ЛИЦ 3.1 Проблемы и возможности развития бизнеса АКБ „Приватбанк” в сегменте ипотечного кредитования частных лиц 3.1.1 Анализ проблем макросреды (PEST- анализ) В материалах формирования ...
0 комментариев