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 |