Анализ пропорциональности развития рынка банковских услуг.
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).
[pic]
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 |Объем|Объем |Удельный вес к |Коэффици|Ранги |
|дирекции банков|креди|товарооб|итогу, в % |ент |коэффици|
| |тов, |орота, | |локализа|ентов |
| |у.д. |у.д. | |ции |локализа|
| | | | | |ции |
| | | |кредит |Товарооб| | |
| | | | |орот | | |
|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|Коэффиц|Удельный вес к |Кумулятивные |dт*dk ||dт*dk| |
|дирекции |иент |итогу, в % |удельные веса | | |
|в ???? |локализ| | | | |
|ряду |ации | | | | |
| | |кредита|товароо|кредита|товароо| | |
| | | |борота | |борота | | |
|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.
[pic]
/
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.
[pic]
K конц. =
Существует еще один метод оценки коэффициента
концентрации
[pic]
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
[pic]
[pic]
[pic]
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 |Группы областных дирекций по объему кредита |
|дирекций по | |
|объему | |
|товарооборотов | |
| |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.
[pic]
[pic]
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
[pic]
[pic]
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 :
[pic]
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.
[pic]
[pic]
Рассмотрим пример такого анализа.
Исходная и расчетная информация приведена в таблице.
————————
Название обласных дирекций
Это общая сумма квадратов отклонений
, где Кij – групповые средние