Статистическое изучение финансового результата банковского сектора РФ | Статья в журнале «Молодой ученый»

Автор:

Рубрика: Экономика и управление

Опубликовано в Молодой учёный №14 (118) июль-2 2016 г.

Дата публикации: 05.07.2016

Статья просмотрена: 340 раз

Библиографическое описание:

Шарафлисламова М. Р. Статистическое изучение финансового результата банковского сектора РФ // Молодой ученый. — 2016. — №14. — С. 414-417. — URL https://moluch.ru/archive/118/32602/ (дата обращения: 22.10.2018).



В статье содержится организационно-правовая характеристика банковской деятельности, ее свойства и особенности. Исследование данных отчетности по банкам России, оценка на основании статистических данных экономического положения банковской системы на современном этапе.

Ключевые слова: банк, финансово-кредитная деятельность, банковский сектор, банковская статистика, финансовый результат

Банковская статистика представляет собой основу формирования статистики денежного обращения и кредита и является статистикой отрасли «Финансы, кредит, страхование, пенсионное обеспечение».

Эта отрасль включает банковскую деятельность, страхование, пенсионное обеспечение и вспомогательную финансово-посредническую деятельность.

Система банков (центрального, коммерческих и сберегательных) играет ведущую роль в финансово-кредитной деятельности страны, является ее «кровеносной системой», а поэтому велико и значение банковской статистики. Именно банковский сектор во многом определяет уровень экономического развития, влияя через инвестиции в различные сектора экономики на темпы экономического роста. Развитие банковской системы в то же время зависит и от внешних факторов: отношения между хозяйствующими субъектами, степени вмешательства государства в экономику и др. [1].

Отличие деятельности банков состоит в балансовом характере банковской статистики.

Требования, предъявляемые финансовыми учреждениями, классифицируются по секторам экономики, а обязательства — в соответствии с их уровнем ликвидности. Особенностью банковской статистики является точная регистрация фактов. Банковское законодательство всегда ставило в обязанность банкам раскрывать определенные сведения для надзора и составления статистики, которая необходима для формирования денежно-кредитной политики. Сбором и анализом данных банковской статистики на международном уровне занимаются МВФ, БМС, ОЭСР [2].

Банковская статистика имеет целью систематизацию и обработку цифрового материала об оборотах и операциях банка, во-первых, для анализа положения банка и, во-вторых, в целях оценки его работы и ее значения для обслуживаемых кредитом оборотов народного хозяйства. Подобные задачи не преследуются бухгалтерию банка, которая ведет учет имущества банка, реального и в обязательствах третьих лиц, а также обязательств самого банка, учет денежных оборотов по всем статьям актива и пассива и, заключая счета, выводит прибыль банка (прирост капитала) или убыток (уменьшение капитала).

На рисунке 1 рассмотрим динамику финансового результата банковского сектора Российской Федерации за 2000–2015 гг. [3]

Рис. 1. Динамика финансового результата банков РФ, %

За анализируемый период финансовый результат банков возрос на 87 %. Наименьший результат наблюдался в 2000 году и составил 12,6 %, а наибольший — в 2015 году, он равен 99,6 %. Поэтому можно сказать, что экономический итог деятельности банков увеличивался и улучшался с каждым годом.

Проведем многофакторный корреляционно-регрессионный анализ за период 2000–2015 гг., для этого используем следующие показатели:

Y — финансовый результат банков РФ, темп роста %;

Х1 — Абсолютная величина банковских активов, в расчете на экономически активное население;

Х2 — Инфляция, %;

Х3 — Доходы населения за месяц, темп роста %;

Х4 — Количество банков на территории РФ, в расчете на экономически активное население;

Х5 — Среднее количество филиалов, созданных одним банком, в расчете на экономически активное население;

Х6 — Доля кредитов в активах, %.

Параметры модели с включением фактора времени оцениваются с помощью обычного метода наименьших квадратов (МНК) [].

С помощью ПК получаем матрицу парных коэффициентов, на основании которых необходимо сделать вывод о факторах, которые могут быть включены в модель множественной регрессии (табл. 1).

Корреляционная матрица получена с помощью табличного редактора Excel ХР в пакете анализа.

Таблица 1

Корреляционная матрица влияния факторов на финансовый результат банков РФ

Y

Х1

Х2

Х3

Х4

Х5

Х6

Y

1

Х1

0,89228

1

Х2

0,75142

0,56430

1

Х3

0,65691

0,61046

0,34646

1

Х4

0,90036

0,85421

0,37372

0,65304

1

Х5

0,41326

0,88692

0,34531

0,65304

0,51321

1

Х6

0,22785

0,67120

0,21786

0,01234

0,19003

0,19203

1

Анализ корреляционной матрицы позволил выбрать объясняющие факторы, имеющие высокие значения коэффициентов корреляции, у которых значения коэффициентов корреляции больше 0,5, что говорит о наличии мультиколлинеарности [4].

По данным таблицы 1 видно, что это факторы X1,X2,X3 и X4 между собой взаимосвязаны. Далее, исключаем те факторы, коэффициенты детерминации которых меньше остальных. Данную операцию проводим до тех пор, пока не будет исключена мультиколлинеарность [5], остается один фактор — Х4.

Далее переходим к построению уравнения регрессии. Проведем регрессионный анализ фактора Х4.

C:\Users\Ramis\Desktop\123.jpg

Рис. 2. Регрессионный анализ фактора Х4

По результатам регрессионного анализа получено следующее уравнение регрессии:

y =27845,5+1,96Х4

Анализ полученного уравнения регрессии позволяет сделать вывод, что в среднем с увеличением количества банков на территории РФ на 1 единицу, финансовый результат банков увеличится на 1,96 %.

В результате построения уравнения регрессии получили следующие результаты (рис. 2). Множественный коэффициент регрессии равен 0,7. Это свидетельствует о высокой связи между признаками. Коэффициент детерминации — равен 0,64, следовательно, 64 % финансового результата банков обусловлено фактором Х4.

Проверка адекватности модели, построенной на основе уравнений регрессии, начинается с проверки значимости каждого коэффициента регрессии. Значимость коэффициента регрессии осуществляется с помощью t-критерия Стьюдента.

Параметры уравнения все значимы, кроме параметра при факторе времени, так как их расчетные значения меньше табличных.

Проверка адекватности всей модели осуществляется с помощью расчета F-критерия. Если Fp>Fт при =0,05, то модель в целом адекватна изучаемому явлению.

Следовательно, построенная модель на основе её проверки по F-критерию Фишера в целом адекватна, и все коэффициенты регрессии значимы.

Подводя итог по данной работе, можно сделать вывод: коэффициент детерминации 0,64 говорит о том, что изменение финансового результата банков на 64 % зависит от измененияколичества банков на территории РФ, и на 36 % от других факторов, а наличие мультиколлинеарности не позволило сделать более детальный анализ влияния устраненных из рассмотрения показателей на результативный показатель.

Литература:

  1. Снатенков А. А. Банковская система региона, по материалам Оренбургской области: монография / А. А. Снатенков. — Оренбург: Издательский центр ОГАУ, 2011.
  2. Снатенков А. А., Тимофеева Т. В. Индексная оценка развития региональной банковской системы / Материалы региональной научно-практической конференции «Актуальные проблемы экономического развития России и регионов», Оренбург. 2015. С. 291–305
  3. Данные официального сайта Центрального Банка Российской Федерации //https://www.cbr.ru/.
  4. Афанасьев В. Н. Анализ временных рядов и прогнозирование / В. Н. Афанасьев, М. М. Юзбашев. — М.: Финансы и статистика, 2001. — 228с
  5. Снатенков А. А. Сбережения населения и их место в финансово-экономической системе РФ: монография / А. А. Снатенков, Н. С. Приор. — Оренбург: Издательский центр ОГАУ, 2014.
  6. Федеральная служба государственной статистики: https://gks.ru
Основные термины (генерируются автоматически): банковская статистика, финансовый результат банков, активное население, территория РФ, регрессионный анализ, коэффициент детерминации, банковский сектор, финансовый результат банков РФ, банковская система, банковская деятельность.


Ключевые слова

банк, банковский сектор, финансовый результат, финансово-кредитная деятельность, банковская статистика

Похожие статьи

Анализ состояния финансового и банковского сектора...

Это говорит о вовлеченности населения в деятельность банковского сектора, а, следовательно, зависимости ВВП на душу

Таблица 1. Исходные данные для регрессионного анализа зависимости чистой прибыли банковского сектора вмлрд. рублей. 2008.

Анализ конкурентного развития коммерческих банков России

В статье проводится анализ конкурентной среды на российском банковском рынке. В результате проведенного анализа автор приходит к выводу о том, что банковский рынок РФ является среднеконцентрированным рынком, а политика мегарегулятора...

Статистический анализ объема кредитования физических лиц...

Сегодня кредитование является основным направлением банковской деятельности и главным источником получения доходов.

Связь очень сильная. Рис. 2. Результаты регрессионного анализа.

Коэффициент детерминации — равен 0,9652, следовательно, 96,52 % вариации...

Обзор ситуации в банковском секторе Российской Федерации

На сегодняшний день в банковском секторе зарегистрированы чуть больше 700 банков, которые, как и государство являются молодыми организациями, в связи с этим можно заметить, что на сегодняшний день, банковский сектор и спектр банковских услуг не так широк...

Статистическое изучение динамика чистой прибыли кредитных...

Рис. 2. Результаты регрессионной статистики. По результатам регрессионного анализа получаем уравнение регрессии: Множественный коэффициент корреляции равен 0,964, что говорит о прямой и тесной связи между признаками.

Оценка влияния факторов на депозитную политику региональных...

Скорректированный коэффициент множественной детерминации =0,80 определяет тесноту

Регрессионный анализ дал следующие результаты: коэффициент множественной

Главным критерием, влияющим на приток средств населения в банковский сектор, является доверие...

Статистический анализ просроченной задолженности...

Статистический анализ просроченной задолженности коммерческих банков РФ.

X3 — сальдированный финансовый результат, темп роста, %; X4 — индекс инфляции

По результатам регрессионного анализа получено следующее уравнение регрессии

Статистический анализ кредитования в РФ | Статья в журнале...

Это количество учитывается органами государственной статистики, Центральным Банком РФ.

Рис. 2. Регрессионная статистика. Проведем регрессионный анализ. По результатам которого получено следующее уравнение регрессии

Анализ состояния финансового и банковского сектора...

Это говорит о вовлеченности населения в деятельность банковского сектора, а, следовательно, зависимости ВВП на душу

Таблица 1. Исходные данные для регрессионного анализа зависимости чистой прибыли банковского сектора вмлрд. рублей. 2008.

Анализ конкурентного развития коммерческих банков России

В статье проводится анализ конкурентной среды на российском банковском рынке. В результате проведенного анализа автор приходит к выводу о том, что банковский рынок РФ является среднеконцентрированным рынком, а политика мегарегулятора...

Статистический анализ объема кредитования физических лиц...

Сегодня кредитование является основным направлением банковской деятельности и главным источником получения доходов.

Связь очень сильная. Рис. 2. Результаты регрессионного анализа.

Коэффициент детерминации — равен 0,9652, следовательно, 96,52 % вариации...

Обзор ситуации в банковском секторе Российской Федерации

На сегодняшний день в банковском секторе зарегистрированы чуть больше 700 банков, которые, как и государство являются молодыми организациями, в связи с этим можно заметить, что на сегодняшний день, банковский сектор и спектр банковских услуг не так широк...

Статистическое изучение динамика чистой прибыли кредитных...

Рис. 2. Результаты регрессионной статистики. По результатам регрессионного анализа получаем уравнение регрессии: Множественный коэффициент корреляции равен 0,964, что говорит о прямой и тесной связи между признаками.

Оценка влияния факторов на депозитную политику региональных...

Скорректированный коэффициент множественной детерминации =0,80 определяет тесноту

Регрессионный анализ дал следующие результаты: коэффициент множественной

Главным критерием, влияющим на приток средств населения в банковский сектор, является доверие...

Статистический анализ просроченной задолженности...

Статистический анализ просроченной задолженности коммерческих банков РФ.

X3 — сальдированный финансовый результат, темп роста, %; X4 — индекс инфляции

По результатам регрессионного анализа получено следующее уравнение регрессии

Статистический анализ кредитования в РФ | Статья в журнале...

Это количество учитывается органами государственной статистики, Центральным Банком РФ.

Рис. 2. Регрессионная статистика. Проведем регрессионный анализ. По результатам которого получено следующее уравнение регрессии

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle

Похожие статьи

Анализ состояния финансового и банковского сектора...

Это говорит о вовлеченности населения в деятельность банковского сектора, а, следовательно, зависимости ВВП на душу

Таблица 1. Исходные данные для регрессионного анализа зависимости чистой прибыли банковского сектора вмлрд. рублей. 2008.

Анализ конкурентного развития коммерческих банков России

В статье проводится анализ конкурентной среды на российском банковском рынке. В результате проведенного анализа автор приходит к выводу о том, что банковский рынок РФ является среднеконцентрированным рынком, а политика мегарегулятора...

Статистический анализ объема кредитования физических лиц...

Сегодня кредитование является основным направлением банковской деятельности и главным источником получения доходов.

Связь очень сильная. Рис. 2. Результаты регрессионного анализа.

Коэффициент детерминации — равен 0,9652, следовательно, 96,52 % вариации...

Обзор ситуации в банковском секторе Российской Федерации

На сегодняшний день в банковском секторе зарегистрированы чуть больше 700 банков, которые, как и государство являются молодыми организациями, в связи с этим можно заметить, что на сегодняшний день, банковский сектор и спектр банковских услуг не так широк...

Статистическое изучение динамика чистой прибыли кредитных...

Рис. 2. Результаты регрессионной статистики. По результатам регрессионного анализа получаем уравнение регрессии: Множественный коэффициент корреляции равен 0,964, что говорит о прямой и тесной связи между признаками.

Оценка влияния факторов на депозитную политику региональных...

Скорректированный коэффициент множественной детерминации =0,80 определяет тесноту

Регрессионный анализ дал следующие результаты: коэффициент множественной

Главным критерием, влияющим на приток средств населения в банковский сектор, является доверие...

Статистический анализ просроченной задолженности...

Статистический анализ просроченной задолженности коммерческих банков РФ.

X3 — сальдированный финансовый результат, темп роста, %; X4 — индекс инфляции

По результатам регрессионного анализа получено следующее уравнение регрессии

Статистический анализ кредитования в РФ | Статья в журнале...

Это количество учитывается органами государственной статистики, Центральным Банком РФ.

Рис. 2. Регрессионная статистика. Проведем регрессионный анализ. По результатам которого получено следующее уравнение регрессии

Анализ состояния финансового и банковского сектора...

Это говорит о вовлеченности населения в деятельность банковского сектора, а, следовательно, зависимости ВВП на душу

Таблица 1. Исходные данные для регрессионного анализа зависимости чистой прибыли банковского сектора вмлрд. рублей. 2008.

Анализ конкурентного развития коммерческих банков России

В статье проводится анализ конкурентной среды на российском банковском рынке. В результате проведенного анализа автор приходит к выводу о том, что банковский рынок РФ является среднеконцентрированным рынком, а политика мегарегулятора...

Статистический анализ объема кредитования физических лиц...

Сегодня кредитование является основным направлением банковской деятельности и главным источником получения доходов.

Связь очень сильная. Рис. 2. Результаты регрессионного анализа.

Коэффициент детерминации — равен 0,9652, следовательно, 96,52 % вариации...

Обзор ситуации в банковском секторе Российской Федерации

На сегодняшний день в банковском секторе зарегистрированы чуть больше 700 банков, которые, как и государство являются молодыми организациями, в связи с этим можно заметить, что на сегодняшний день, банковский сектор и спектр банковских услуг не так широк...

Статистическое изучение динамика чистой прибыли кредитных...

Рис. 2. Результаты регрессионной статистики. По результатам регрессионного анализа получаем уравнение регрессии: Множественный коэффициент корреляции равен 0,964, что говорит о прямой и тесной связи между признаками.

Оценка влияния факторов на депозитную политику региональных...

Скорректированный коэффициент множественной детерминации =0,80 определяет тесноту

Регрессионный анализ дал следующие результаты: коэффициент множественной

Главным критерием, влияющим на приток средств населения в банковский сектор, является доверие...

Статистический анализ просроченной задолженности...

Статистический анализ просроченной задолженности коммерческих банков РФ.

X3 — сальдированный финансовый результат, темп роста, %; X4 — индекс инфляции

По результатам регрессионного анализа получено следующее уравнение регрессии

Статистический анализ кредитования в РФ | Статья в журнале...

Это количество учитывается органами государственной статистики, Центральным Банком РФ.

Рис. 2. Регрессионная статистика. Проведем регрессионный анализ. По результатам которого получено следующее уравнение регрессии

Задать вопрос