Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь FAQ Написать работу КАТЕГОРИИ: ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву
Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Развития региональных коммерческих банковСодержание книги
Поиск на нашем сайте
Одна из важнейших проблем российской экономики – проблема прогнозирования ее развития, включая прогнозирование изменений как в банковском секторе Российской Федерации в целом, так и региональном банковском секторе в частности. Актуальность данной проблемы обусловлена тем, что прогноз является основой для планирования действий экономических субъектов, в том числе коммерческих банков, поэтому важна его точность. Основная цель исследования - рассмотрение возможности прогнозирования показателей деятельности региональных коммерческих банков на основе динамики активов финансового рынка, а также определение точности и сравнение прогнозных значений для региональных и крупнейших банков РФ. В результате исследования были составлены прогнозные модели изменения отдельных показателей деятельности коммерческих банков, в частности вкладов населения и депозитов юридических лиц. В качестве прогнозных факторов данных показателей рассматривались цена фьючерсного контракта на нефть Brent, индекс РТС, а также инфляция, включение которой в прогноз позволяет учесть реальное изменение цены двух других активов. Период выборки данных – декабрь 2011 года – октябрь 2015 года (60 месяцев). Размер привлеченных банком средств и инфляция учитывались на начало каждого месяца по данным Банка России. Финансовые индикаторы приведены на 1-е число соответствующих месяцев. Так как цель исследования – составление прогнозной модели, то индикаторы приведены с задержкой в один месяц. В результате корреляционного анализа установлено, что инфляция тесно взаимосвязана со ставками по привлеченным средствам банков, но с их абсолютной величиной связь слабая. Одновременное включение в прогнозную модель фьючерса Brent и индекса РТС невозможно из-за мультиколлинеарности. Поэтому далее для построения регрессионных уравнений использовался только индекс РТС. Общий вид прогнозного уравнения регрессии:
где Y – прогнозируемые привлеченные средства – вклады или депозиты (зависимая переменная); X – финансовый актив - индекс РТС; b0, b1 – коэффициенты уравнения.. Регрессионное уравнение для прогноза вкладов в 30 крупнейших банках имеет вид:
Коэффициент детерминации (R2) уравнения равен 0,75, стандартное отклонение 928 524 млн. руб. Хотя, в целом, уравнение верно описывает тенденцию увеличения вкладов, отклонение от реальных показателей достаточно велико. Для того, чтобы это исправить, к данным применялось «сглаживание», усреднение путем замены исходных данных на их скользящие средние с определенным периодом. Теперь уравнение прогнозной модели имеет вид:
Коэффициент детерминации (R2) уравнения повысился до 0,8, стандартное отклонение снизилось до 768 507 млн. руб. Новый график будет иметь вид:
Рис. 1. Вклады физических лиц в 30 крупнейших банках, млн. руб: -▲- факт и - ♦ - прогноз - фактические и прогнозные данные Составлено автором на основе [2,3] Новый прогноз в большей степени соответствует реальным изменениям, однако в период с сентября 2013 года по январь 2015 года фактические и прогнозные данные имеют значительное расхождение, что можно объяснить нерациональным поведением вкладчиков, их опасениями, влиянием политических факторов, в связи с чем они стали сберегать больше, чем ожидалось (Рис.2). Далее была построена прогнозная модель для вкладов физических лиц региональных банков. Регрессионное уравнение для прогноза вкладов имеет вид:
Коэффициент детерминации (R2) уравнения равен 0,7, стандартное отклонение 223 024 млн. руб.
Рис. 2. Вклады физических лиц в региональные банки, млн. руб: -▲- факт и - ♦ - прогноз - фактические и прогнозные данные Составлено автором на основе [2,3,4] Здесь мы видим также расхождение данных на том же временном периоде (Рис.2). В целом, можно сделать вывод, что вклады физических лиц одинаково точно можно прогнозировать для региональных и крупнейших банков, при этом следует учитывать неэкономические факторы, а также психологию поведения населения. Второй этап исследования включал построение прогнозных моделей для депозитов юридических лиц. Регрессионное уравнение для прогноза депозитов юридических лиц в региональных банках имеет вид:
Коэффициент детерминации (R2) уравнения равен 0,05, стандартное отклонение 150 765 млн. руб.
Рис. 3. Депозиты юридических лиц в региональных банках, млн. руб.: -▲- факт и - ♦ - прогноз - фактические и прогнозные данные Составлено автором на основе [2,3,4] Точность данной прогнозной модели для региональных банков крайне низкая по сравнению с аналогичной для 30 крупнейших коммерческих банков (Рис.3). По результатам проведенного исследования можно сделать следующие общие выводы: 1. Активы финансового рынка могут выступать в качестве инструмента прогнозирования показателей, как крупнейших, так и региональных коммерческих банков России. 2. Прогнозные модели для региональных банков обладают меньшей точностью в сравнении с моделями для крупнейших банков в случаях, если рассматриваемые параметры формируются экономическими субъектами разного масштаба. Иначе говоря, крупные банки работают с крупнейшими предприятиями, деятельность которых отражается в активах финансового рынка, а региональные банки содержат депозиты меньших по масштабам юридических лиц, чья деятельность минимально влияет на индикаторы финансового рынка. 3. Необходимо учитывать изменение неэкономических факторов (прежде всего политические риски) и связанные с ними действия субъектов, формирующих параметр, т.к. это значительно влияет на точность прогноза. В условиях же политической стабильности показатели финансового рынка достаточно точно позволяют предсказать изменения в банковской системе.
ЛИТЕРАТУРА 1.Тарханова Е.А., Бабурина Н.А. Современные тенденции развития банковской системы России: аналитический аспект// Экономика и предпринимательство.2014.№10(51).С.271-277. 2. Индекс РТС – данные Московской биржи. Электронный ресурс: http://moex.com/ru/index/RTSI/ 3. Общая сумма средств организаций, банковских депозитов (вкладов) и других привлеченных средств юридических и физических лиц в рублях, иностранной валюте и драгоценных металлах по 30 крупнейшим банкам – данные ЦБ РФ. Электронный ресурс: http://www.cbr.ru/statistics/UDStat.aspx?TblID=302-21 G30&pid=sors&sid=ITM_11411_D 4. Общая сумма средств организаций, банковских депозитов (вкладов) и других привлеченных средств юридических и физических лиц в рублях, иностранной валюте и драгоценных металлах. Электронный ресурс: http://www.cbr.ru/statistics/UDStat.aspx?TblID=302-21&pid=sors&sid=ITM_30761
Э.В. Лобанова А.И. Полухина Студентки 26Э121 Е-mail: Poluhina1994@rambler.ru, Е-mail: umbrella1994@mail.ru Е.С. Корчемкина, Научный руководитель канд. экон. наук, доцент
|
||
|
Последнее изменение этой страницы: 2016-12-10; просмотров: 393; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 216.73.216.156 (0.007 с.) |