Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Становление современной банковской системы России .
1.1. Банковская система как объект статистического изучения . 8
1.2. Закономерности эволюции банковской системы страны 17
1.3. Система показателей деятельности кредитных организаций как основного звена банковской системы 28
Глава 2. Основные направления развития банковской системы в регионах страны .
2.1. Институциональная характеристика банковской системы РФ и регионов страны 35
2.2. Собственные средства кредитных организаций 48
2.3. Основные источники привлечения финансовых ресурсов и направления размещения денежных средств в коммерческих банках 57
2.4. Финансовые результаты деятельности кредитных организаций 96
Глава 3. Многомерный статистический анализ банковской деятельности в регионах страны .
3.1. Многомерные группировки регионов страны по основным показателям банковской деятельности 101
3.2. Изучение влияния отдельных факторов на результаты функционирования кредитных организаций в регионах страны 121
3.3. Основные направления совершенствования российской банковской системы 139
Заключение 141
Список используемой литературы 146
Приложение 154
- Банковская система как объект статистического изучения
- Институциональная характеристика банковской системы РФ и регионов страны
- Многомерные группировки регионов страны по основным показателям банковской деятельности
- Изучение влияния отдельных факторов на результаты функционирования кредитных организаций в регионах страны
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Одним из основных условий успешной реализации экономических реформ в стране является формирование соответствующей рыночной экономике банковской системы, которая представляет собой сложный и многофункциональный механизм, затрагивающий финансовые интересы всех отраслей экономики и регионов страны, отдельных предприятий и организаций, населения. Этот процесс начался в Российской Федерации с конца 80-х годов. Финансовый кризис 1998г. оказал существенное влияние на всю банковскую систему страны. За период с 1999г. по 2003г. российская банковская система полностью восстановила свои предкризисные показатели. Но в то же время ей присущи такие негативные черты, как неравномерность распределения кредитных организаций и их филиалов по территории страны, что приводит к существенной дифференциации в предоставлении банковских услуг деятельности в регионах РФ; недостаточная капитализация российских банков; несовершенство банковского законодательства.
Эффективность функционирования банковской системы во многом определяется через обеспеченность предприятий, организаций и населения необходимыми банковскими услугами и их качество, рациональное размещение кредитных организаций по территории страны. В связи с этим возникает насущная необходимость оценки состояния этих характеристик на основе формирования региональной статистики деятельности кредитных организаций, что, в значительной мере, определило выбор темы диссертационной работы.
Степень разработанности проблемы. Различным аспектам становления и развития современной банковской системы страны посвящены исследования российских специалистов в области финансов и банковского дела. В трудах Андрюшина С.А., Богдановой О.М., Букато В.И., Лаврушина О.И., Темниковой К.Н., Усоскина В.М., Ширинской Е.Б. определено
понятие "банковская система", исследованы предпосылки становления отечественной банковской системы, рассмотрены основные функции и операции коммерческих банков. В работах Геращенко В.В., Игнатьева СМ. дана оценка деятельности кредитных организаций страны, рассмотрены меры по дальнейшему совершенствованию российской банковской системы. В трудах Дмитриева М.Е. и Матовникова М.Ю. проведен количественный анализ результатов основных операций коммерческих банков страны в целом и в региональном разрезе в период становления банковской системы страны до финансового кризиса 1998г. Среди ведущих отечественных специалистов в области статистики финансов можно выделить Искакова Б.И., Кулагину Г.Д., Назарова М.П., Рябикина В.И., Рябушкина Б.Т., Салина В.Н., Симчеру В.М.
Вместе с тем, в отечественной литературе в настоящее время не получили достаточного освещения вопросы анализа функционирования кредитных организаций как основного звена банковской системы с помощью статистических методов.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы
является разработка и апробирование методологического подхода к
проведению экономико-статистического анализа особенностей
регионального распределения банковской системы и обеспеченности банковскими услугами в регионах страны и выработке предложений по ее развитию.
Цель исследования определила характер поставленных и решенных автором задач:
разработка методологического подхода к проведению статистического анализа результатов функционирования банковской системы, основанного на использовании методов кластеризации и эконометрического моделирования;
формирование системы показателей банковской деятельности в стране в целом и в отдельных регионах;
- выявление состава и динамики основных показателей банковской
деятельности в стране и отдельных регионах;
выявление региональных особенностей основных источников поступления денежных средств в кредитные организации и направлений размещения денежных средств;
группировка регионов страны по основным показателям банковской деятельности с помощью методов кластерного анализа;
разработка эконометрических моделей, позволяющих оценить степень и направления влияния наиболее важных факторов на результаты банковской деятельности в регионах страны;
разработка предложений по совершенствованию региональной структуры российской банковской системы.
Объект исследования. Объектом исследования является банковская система РФ и совокупность характеристик, определяющих ее состояние и закономерности развития.
Предмет исследования. Предметом исследования являются методы статистического анализа как основного инструмента оценки состояния и эффективности деятельности банковской системы страны в целом и регионов РФ.
В качестве исходных данных использованы данные отчетности действующих кредитных организаций Российской Федерации по ежемесячной форме № 101 "Оборотная ведомость по счетам бухгалтерского учета кредитной организации"; по форме № 102 "Отчет о прибылях и убытках кредитной организации"; отчетность кредитных организаций по форме № 125 "Сведения об активах и пассивах по срокам востребования и погашения"; по форме № 135 "Расшифровки отдельных балансовых счетов для расчета обязательных нормативов и значения обязательных нормативов", а также отчетная информация Центрального Банка России; данные российских статистических ежегодников ФСГС, статистические данные, публикуемые в периодической печати и размещаемые на сайте ЦБ России.
Методика исследования. Методологической базой и теоретической основой исследования послужили труды ведущих российских ученых по экономике, финансам, статистике и эконометрике.
При проведении исследования были применены следующие статистические методы: метод группировок, расчет и анализ обобщающих статистических показателей - относительных и средних величин, вариации и динамики, экономических индексов. Для изучения региональных различий в деятельности кредитных организаций в качестве исследовательского инструментария использованы кластерный анализ, а для изучения влияния отдельных факторов на деятельность банковской системы в регионах страны
- корреляционно-регрессионный анализ. Для наглядного представления
полученной информации применены табличный и графический методы.
Вычислительные работы выполнены с использованием пакетов прикладных программ «Statistica», «Microsoft Excel», «NCSS».
Научная новизна результатов исследования состоит в разработке и совершенствовании методологических подходов и методов статистического анализа тенденций регионального распределения и развития банковской системы России и кредитных организаций субъектов РФ; выявлении особенности их деятельности в регионах страны.
В результате проведенного исследования сформулированы и обоснованы следующие положения, выносимые на защиту:
- разработан и обоснован методологический подход к анализу региональной
структуры банковской системы и деятельности кредитных организаций в
регионах страны;
определены основные показатели, характеризующие качество функционирования кредитных организаций в стране и отдельных регионах, и выявлены региональные различия в источниках поступления денежных средств в кредитные организации и направлений их размещения;
- произведена группировка регионов страны по основным показателям
банковской деятельности в РФ за 2001г. и 2003г.; выделены как устойчивые
группы регионов по обеспеченности банковскими услугами, так и тенденции их межгруппового движения;
- выявлены факторы, оказывающие основное влияние на результаты
банковской деятельности в регионах страны;
- разработаны эконометрические модели, позволяющие оценить влияние
основных факторов на результаты деятельности кредитных организаций в
регионах страны и получена их количественная оценка.
Теоретическая и практическая значимость работы заключается в развитии методологии статистического анализа регионального распределения и функционирования кредитных организаций в регионах страны, в возможности его применения при разработке мер по совершенствованию региональной структуры банковской системы РФ в целом и отдельных регионов; в учебном процессе при изучении дисциплин «Банковское дело» и «Статистика финансов».
Апробация и внедрение.
Основные положения диссертации докладывались на Международной конференции Четырнадцатых Международных Плехановских чтениях (17 -20 апреля 2001г.); на научной конференции молодых ученых экономического факультета РУДН в мае 2003г.; на семинарах кафедры статистики РЭА им. Г.В. Плеханова. Результаты исследования были использованы в практической деятельности Банка «Возрождение» (ОАО).
Банковская система как объект статистического изучения
В последние годы назрела необходимость в проведении системных исследований в области создания и развития банковской системы страны. Наиболее полно и системно вопросы методологии эволюции российской банковской системы представлены в работах Андрюшина С.А., Богдановой О.М., Лаврушина О.И., Темниковой К.Н., которые не только определили само понятие "банковская система", но и проанализировали становление отечественной банковской системы. В работах Геращенко В.В., Игнатьева СМ. дана оценка деятельности кредитных организаций страны, рассмотрены меры по дальнейшему совершенствованию российской банковской системы. В трудах Дмитриева М.Е. и Матовникова М.Ю. проведен количественный анализ результатов основных операций коммерческих банков страны в целом и в региональном разрезе в период становления банковской системы страны до финансового кризиса 1998г.
Вместе с тем, в отечественной литературе в настоящее время не получили достаточного освещения вопросы анализа функционирования кредитных организаций как основного звена банковской системы с помощью статистических методов.
При исследовании банковской системы в целом, на наш взгляд, целесообразнее применить следующее определение понятия системы: «Системой называется совокупность любым способом выделенных из остального мира реальных или воображаемых элементов. Эта совокупность является системой, если:
1) заданы связи, существующие между этими элементами;
2) каждый из элементов внутри системы считается неделимым;
3) с миром вне системы система взаимодействует как целое;
4) при эволюции во времени совокупность будет считаться одной системой, если между ее элементами в разные моменты времени можно провести однозначное соответствие» (Источник: 88, стр. 37). Принято считать, что банковская система той или иной страны представляет собой совокупность различных видов банков и банковских институтов в определенный исторический период.
В законодательстве целого ряда стран, в том числе России и Германии, термин "Банковская система" не получил четкого определения и сводится исключительно к перечислению элементов, составляющих банковскую систему данной страны. Можно рассматривать понятие «банковская система» в широком и узком смысле. "Банковская система " в узком смысле представляет собой состав банковской системы (совокупность элементов, их перечень) той или иной страны в определенный исторический период. "Банковская система" в широком смысле представляет собой органичную систему, состоящую из совокупности элементов с учетом их достаточности и взаимодействия, которая является саморазвивающимся целым и которая в процессе своего развития проходит последовательные этапы усложнения и дифференциации в определенный исторический период (Источник: 87, стр. 9-Ю).
Любой системе присущи определенные признаки: связь, целостность, и обусловленная ими устойчивая структура. Банковская система включает элементы, которые подчиняются определенному единству и способна к взаимозаменяемости этих элементов. Поскольку банковская система, как единое целое, постоянно находится в движении, то она может дополняться новыми элементами, что приводит к возникновению новых связей внутри самой системы.
Банковскую систему нельзя рассматривать в отрыве от глобальных современных проблем. На развитие банковской системы оказывают влияние политические, экономические, социальные, международные и другие факторы. Каждый из этих факторов может оказывать как положительное, так и отрицательное влияние на развитие банковской системы. В ходе развития банковской системы происходит качественное преобразование всех элементов этой системы.
Известно несколько типов банковских систем: распределительная централизованная банковская система; рыночная банковская система; система переходного периода.
Таблица № 1.1. Различия между распределительной и рыночной банковскими системами
№ Критерий Распредел ител ьная(централизованная) банковскаясистема Рыночная банковская система
1. тип собственности государство - единственный собственник на банки многообразие форм собственности
2. степень монополизации исключительная монополия государства на формирование банков монополия государства отсутствует (за исключением ЦБ)
3. количество уровней системы одноуровневая банковская система двухуровневая, первый уровень -Центральный (эмиссионный) банк; второй уровень - коммерческие банки различных форм
4. характерсистемыуправления централизованная(вертикальная) схема управления децентрал изованная (горизонтальная) схема, наличие связей между элементами банковской системы
5. характербанковскойполитики политика единого банка реализуется через директивы и распоряжения, не учитывая потребности развития банковской системы политика множества банков формируется с учетом законов рыночной экономики и мировых тенденций
6. характервзаимоотношенийгосударства сбанками государство отвечает по обязательствам банков государство не отвечает по обязательствам банков
7. разделениеэмиссионной икредитнойфункций эмиссионные и кредитные операции сосредоточены в одном банке эмиссионные операции сосредоточены в ЦБ РФ, операции по кредитованию выполняют коммерческие банки
8. характер подчиненности банки подчинены Правительству, зависят от его деятельности ЦБ РФ подотчетен Парламенту, коммерческие банки подотчетны своим акционерам
9. способ назначенияруководителябанка руководитель банка назначается центральной или местной властью руководитель ЦБ РФ утверждается Парламентом, Председатели правления коммерческих банков назначаются его Советом
Банковская система РФ в настоящее время содержит элементы рыночной банковской системы, однако их взаимодействие еще недостаточно развито. Рыночная система, возникшая из централизованной системы, проходит становление в условиях переходного периода.
Современная российская банковская система состоит из двух уровней и включает в себя Центральный Банк России, кредитные организации, а также филиалы и представительства иностранных банков1
Необходимость создания двухуровневой банковской системы обусловлена противоречивым характером рыночных отношений. С одной стороны, они требуют свободы предпринимательства и распоряжения частными финансовыми средствами, и это обеспечивается элементами нижнего уровня - кредитными организациями, их филиалами и представительствами. С другой стороны, необходимо определенное регулирование, контроль и целенаправленное воздействие, что требует особого института в виде Центрального Банка.
Во главе банковской системы России стоит Центральный Банк России - экономически самостоятельное учреждение, которое осуществляет свои расходы за счет собственных доходов. Он независим от распорядительных и исполнительных органов власти. Наделение ЦБ РФ всеми полномочиями позволяет обеспечить эффективное функционирование двухуровневой банковской системы.
Институциональная характеристика банковской системы РФ и регионов страны
Соответствующая рыночной экономике банковская система является обязательным условием успешной реализации экономических реформ в стране. Отечественная банковская система развивалась поступательно, но неравномерно.
В конце 80-х и начале 90-х годов низкие требования к минимальному размеру уставного капитала для создаваемых кредитных организаций позволяли учредить свой банк практически любому лицу, желающему это сделать. С начала проведения рыночных преобразований в стране происходил бурный рост числа коммерческих банков: в результате коммерциализации учреждений государственных специализированных банков были дезинтегрированы крупные банки, вместо них возникали зачастую мелкие и потенциально неустойчивые банки.
Прекращение роста числа кредитных организаций и сокращение числа действующих кредитных организаций началось с 1995 года и сопровождалось стремительным ростом концентрации кредитных организаций, прежде всего за счет повышения доли Сбербанка России в суммарных активах всей банковской системы страны, объеме депозитов и вкладов юридических и физических лиц. В результате финансового кризиса 1998 года произошло дальнейшее существенное сокращение числа и зарегистрированных, и действующих кредитных организаций: только в 1998 году число действующих кредитных организаций в стране уменьшилось на 221 единицу (или на 13 %) и составило к началу 1999 года 1476 единиц.
В 1999г. и 2000г. процесс сокращения числа и зарегистрированных и действующих кредитных организаций замедлился. Динамика числа зарегистрированных и действующих кредитных организаций за период с 1999г. по 2003г. представлена на рис. 2.1.
Число зарегистрированных кредитных организаций Число действующих кредитных организаций Источник: www.cbr.ru.
В течение 1999г. число действующих коммерческих банков уменьшилось на 127 единицу (на 8,6 %), а в 2000г. - на 38 единиц (на 2,8 %). Затем, начиная с 2001 года, несмотря на сокращение числа зарегистрированных кредитных организаций, число действующих кредитных организаций стало постепенно увеличиваться и составило к началу 2004 года 1329 единиц. Это происходило, в основном, за счет роста числа московских кредитных организаций. Несмотря на то, что за период с 2001г. по 2003г. число действующих кредитных организаций увеличилось в целом по стране на 18 единиц, в дальнейшем ожидается уменьшение их числа в результате прекращения деятельности финансово-несостоятельных коммерческих банков и замедления процесса создания новых банков.
Сокращение числа действующих кредитных организаций осложнит получение банковских услуг в отдельных регионах страны, отрицательно скажется на деловой активности и может привести к тому, что предприниматели среднего и малого бизнеса, действующие в регионе, и население останутся без банковского обслуживания.
Положительной тенденцией институциональной характеристики банковской системы страны является увеличение удельного веса числа действующих кредитных организаций в общем числе зарегистрированных коммерческих банков страны: если в начале 1999 года он составлял 60 %, то к началу 2004 года - 80 %. Также необходимо отметить, что за этот же период времени наблюдалась дальнейшая универсализация деятельности кредитных организаций: произошло увеличение удельного веса числа кредитных организаций, имеющих генеральную лицензию на осуществление банковской деятельности, с 18 % в январе 1999 года до 23 % к началу 2004 года.
Недостатком современной российской банковской системы является неравномерность распределения кредитных организаций по территории страны. За годы, прошедшие с начала экономических реформ, неравномерное распределение сети коммерческих банков по территории страны незначительно, но усиливается. Основной массив коммерческих банков, наиболее крупных, сосредоточен в г. Москве (рис. 2.2.). Исторически сложившийся статус г. Москвы, как огромного научно-производственного и социально-культурного комплекса способствовал концентрации здесь наиболее значительных финансовых потоков. В период экономических реформ это явилось решающим фактором для бурного развития в г. Москве банковских учреждений. Образованию в г. Москве банков и открытию филиалов этих банков в других регионах способствовали: интенсивность рыночных преобразований, концентрация внешнеэкономических и управленческих организаций, развитая информационная и транспортная структура, высокий уровень образования населения. Высокая доходность операций банков на рынках фиктивного капитала, крупнейшие из которых находились в г. Москве, а также высокая доходность от операций с государственными ценными бумагами также способствовали концентрации в г. Москве большого количества кредитных организаций. Операции по кредитованию промышленного сектора (как правило, краткосрочные ссуды)
Многомерные группировки регионов страны по основным показателям банковской деятельности
В связи с ярко выраженными межрегиональными различиями в
деятельности кредитных организаций страны возникает необходимость
выделения однородных групп регионов, в рамках которых можно будет
оценить зависимости результатов банковской деятельности в регионах от
основных факторов и выявить присущие отдельным группам регионов
структурные закономерности. Для изучения эффективности
функционирования кредитных организаций в регионах Российской Федерации мы использовали метод многомерной группировки. В результате проведения экономико-статистического исследования деятельности кредитных организаций были выбраны, на наш взгляд, следующие наиболее значимые показатели:
Xi - сумма собственного капитала;
Х2 - объем депозитов и вкладов юридических лиц;
Хг объем депозитов и вкладов физических лиц;
Х4 - сумма средств предприятий и организаций на расчетных счетах;
Х5 - объем бюджетных средств на счетах в кредитных организациях,
Х6 - сумма средств, привлеченных путем выпуска кредитными
организациями учтенных векселей;
Х1 - объем кредитов, предоставляемых юридическим лицам;
Х% - объем кредитов, предоставляемых физическим лицам;
Хд - сумма вложений в государственные долговые обязательства;
Хю- сумма учтенных кредитными организациями векселей;
Хп проценты по кредитам, предоставляемым банковским сектором;
Xl2 - проценты по счетам и депозитам в кредитных организациях;
Ххъ -доходы по ценным бумагам;
Хы— расходы по ценным бумагам;
Xi5 - пассивы (активы) кредитных организаций;
X - чистый доход кредитных организаций.
Для проведения кластерного анализа исходные данные представляют в виде матрицы X.
Х=
Х\\ Х\2 Х\т
Хг\ Хгг Хіт
Ллі -Жл2 Л-пт В основном алгоритмы кластерного анализа основываются на использовании матрицы X, в которой каждая строка представляет собой результат измерения т рассматриваемых признаков на одном из п обследованных объектов. Элемент данной матрицы характеризует степень близости / - го объекта к j- му объекту. В результате многомерной группировки исходная совокупность распределяется на однородные группы. Техника кластерного анализа основывается на понятиях сходства объектов, если группируются единицы наблюдения (объекты совокупности), либо сходства признаков, если в однородные группы объединяются признаки. Для проведения группировки необходимо определить, какие объекты могут считаться однородными. Подбором наиболее похожих элементов осуществляется распределение совокупности на группы - кластеры.
Для оценки сходства элементов используется показатели расстояния между любыми двумя объектами г (х- х )» которые характеризуют степень взаимной удаленности элементов. Понятие однородности может быть задано функцией г (xi X ) в этом случае близкие с точки зрения этой метрики объекты можно считать однородными. Показатели расстояния сопоставляют с пороговым значением, которое определяется в каждом конкретном случае. Результаты разбиения рассматриваемых объектов на группы во многом зависит от выбора метрики, который определяется в зависимости от целей исследования и данных о характере вероятностного распределения х.
Остановимся подробнее на наиболее часто используемых расстояниях и мерах в задачах кластерного анализа.
При наличии зависимых показателей (д;,, %2, .... хт) и различной значимости при проведении группировки, в основном, применяют обобщенное (взвешенное) расстояние Махаланобиса, которое задается формулой Го 0& Xj)= J\Xi-Xj[ Ат 2 1А [ХІ Xj) » где - ковариационная матрица показателей в генеральной совокупности; Л - некоторая симметрическая неотрицательно-определенная матрица «весовых» коэффициентов, которая чаще всего является диагональной. Другие виды расстояний являются частными случаями метрики у0 в случае независимых показателей. Обычное евклидово расстояние определяется следующим образом (xi.Xj) = JZUi/- / // где Хи и Хі " величина 7-го показателя, соответственно у/-го и у ./-го объекта. Это расстояние используют, как правило, только в тех случаях, когда анализируемые показатели однородны по физическому смыслу и имеют одинаковую степень значимости для классификации. Если приведенные показатели выражены в различных единицах измерения, то прибегают к их нормировке путем деления центрированной величины показателя на среднее квадратическое отклонение: . _ Хп Хі и s, 103 где Хп " значение j-ro признака у /-го объекта; X, - среднее арифметическое значение 1-го признака $t - среднеквадратическое отклонение 1-го признака, которое рассчитывается по формуле п В том случае, если кластеры хорошо разделены только по одному признаку, а другой признак не учитывался, то в результате нормирования дискриминирующие возможности первого показателя могут быть уменьшены в связи с увеличением влияния второго показателя. Если каждому показателю xt присваивается определенный «вес» #Я, зависящий от степени важности данного показателя при проведениигруппировки, то используется второй вид расстояния взвешенное евклидово расстояние: YВЕ\ХГХ}) V2-I СОІУХІІ Xji) Определенные «веса» принимают значения 0 ф { 1 , /= 1,2, ...т. Сумма всех «весов» должна быть равна единице. При проведении группировки желательно для определения «весов» произвести опрос экспертов и учесть их мнения. В некоторых процедурах классификации (кластер - процедура) используют понятия расстояния между группами объектов и меры близости двух групп объектов. Пусть S - группа (класс, кластер), состоит из ц. объектов; Х- - среднее арифметическое векторных наблюдений группы («центр тяжести» / -ой группы; r(SrSk) - расстояние между группами 5, и Sk 104 Наиболее часто используются следующие расстояния и меры близости между классами объектов: - расстояние, измеряемое по принципу «ближайшего соседа» . гДе XеS, и XfSk - расстояние, измеряемое по принципу «дальнего соседа»: r iSrSk)=maxr(xrXj) гдехє5, и лг,є&;
Изучение влияния отдельных факторов на результаты функционирования кредитных организаций в регионах страны
Дальнейшее исследование было направлено на изучение взаимосвязи между отдельными факторами, влияющими на результаты деятельности кредитных организаций в регионах страны, с помощью корреляционно-регрессионного анализа. При проведении этого анализа подбирают класс функций, определяющих зависимость результативного признака Y от зависимых факторов Хх, Хг, Ху..., Хт. Отбирают наиболее значимые
факторы, затем определяют параметры полученного уравнения связи и оценивают точность полученного уравнения.
Уравнение регрессии, выраженное функцией AxvХг Хз" Хт характеризует зависимость среднего значения результативного признака (Г) от факторных признаков Xl,Xl, Хз,..„ Хт.
В общем случае линейная модель регрессионного анализа имеет следующий вид:
Y = Yu(X№SXvXv-Xj ± »
7=1
Где (х. - параметры линейной функции;
\f/j - некоторая функция переменных х,Хг, Хг...,Хт;
є - случайная величина с нулевым математическим ожиданием и дисперсией. Для проведения статистического анализа функционирования банковской деятельности в регионах страны в качестве результирующих были отобраны следующие показатели: у - пассивы кредитных организаций, у - активы коммерческих банков, у - чистый доход кредитных организаций. Исследование всех зависимостей от показателей, характеризующих банковскую деятельность, проводилось для отдельных кластеров для группировки регионов по абсолютным и по относительным показателям. Окончательные регрессионные модели показателей YrY2,Y3 строились с использованием пошаговых алгоритмов включения и исключения переменных. Этот метод заключается в том, что на каждом шаге в модель либо включается какая-то независимая переменная, либо из модели исключается какая-то независимая переменная. После проведения этих алгоритмов в модели остаются только наиболее значимые переменные.
В данной работе был использован пошаговый метод включения и исключения в системе NCSS. При его использовании в регрессионное уравнение включались и из уравнения исключались последовательно независимые переменные до тех пор, пока уравнение не будет адекватно описывать исходные данные. Включение переменных определяется с помощью F-критерия.
По результатам группировки регионов по абсолютным показателям изучалась зависимость пассивов коммерческих банков от основных источников привлечения денежных средств в кредитные организации в 2003г., т.е. исследовалась зависимость первого результативного фактора у пассивы кредитных организаций от следующих факторов: X - сумма собственного капитала;
Х2 - объем депозитов и вкладов юридических лиц;
Х3 - объем депозитов и вкладов физических лиц;
Х4 - сумма средств предприятий и организаций на расчетных счетах;
Х5 - объем бюджетные средства на счетах в кредитных организациях,
Х6 - сумма средств, привлеченных путем выпуска кредитными
организациями учтенных векселей.
Для регионов первого кластера (S1) получена следующая регрессионная модель:
у = - 9432,076 + 1,7744 Хх + 1,9680 Хз + 2,4029 Хб. (1) (3,3741) (20,9921) (3,7648)
В скобках под оценками коэффициентов уравнения указаны соответствующие значения /- критерия. Параметры уравнения (1) свидетельствуют о его статистической адекватности: fHa6i = 182,5235.
Множественный коэффициент детерминации R — 0,99455 свидетельствует о том, что 99,46 % вариации показателя у (пассивы кредитных организаций) объясняется показателями, входящими в приведенную модель. При проведении экономического анализа можно оценить влияние факторов, входящих в уравнение регрессии, т.е. можно определить, на сколько единиц (в абсолютном выражении) увеличивается в среднем величина пассивов коммерческих банков, если соответствующий зависимый фактор вырастет на единицу, а остальные факторы не изменятся. Например, анализируя полученную регрессионную модель (1), можно сделать вывод, что в регионах, составляющих первый кластер, величина пассивов кредитных организаций в целом возрастет с увеличением объема собственного капитала, объема депозитов и вкладов физических лиц и суммы средств, привлеченных путем выпуска векселей.
Для регионов, входящих во второй кластер (S2), получена следующая регрессионная модель:
Параметры уравнения регрессии (2) свидетельствуют о его статистической адекватности: риаГа = 62,8579. Множественный коэффициент детерминации
R2= 0,880882 показывает, что 88,09 % вариации показателя (у - пассивы
кредитных организаций) объясняется показателями, входящими в приведенную модель. Анализируя полученное уравнение регрессии в регионах, входящих во второй кластер, можно сделать вывод, что пассивы коммерческих банков увеличиваются при росте величины собственного капитала и объема депозитов и вкладов физических лиц.
Для регионов, составляющих третий кластер (S3), получена следующая регрессионная модель:
Параметры уравнения (3) свидетельствуют о его статистической адекватности: fHa&1 = 121,0838; множественный коэффициент детерминации
R = 0,896361 показывает, что 89,64 % вариации показателя (у ) пассивы
кредитных организаций) объясняется показателями, входящими в приведенную модель. Анализируя полученное уравнение регрессии для регионов, входящих в третий кластер, можно сделать вывод, что для пассивы коммерческих банков увеличиваются при росте объема депозитов и вкладов физических лиц, суммы средств предприятий и организаций на расчетных счетах и суммы бюджетных средств.
Сопоставим полученные параметры регрессионных моделей:
Можно сделать вывод, что кредитные организации регионов, входящих в кластеры SI, S2, S3, различаются между собой по основным источникам привлечения средств в коммерческие банки. Особенно это характерно для регионов третьего кластера (S3).
Полученные коэффициенты регрессии при экономическом анализе можно интерпретировать следующим образом: они показывают, на сколько единиц увеличиваются в среднем пассивы кредитных организаций при увеличении соответствующего фактора на единицу при условии, что значения остальных факторов не изменяются. Так, например, можно сделать вывод, что для регионов первого кластера (S1) при увеличении величины собственного капитала на 1 млн. руб. пассивы кредитных организаций возрастут в среднем на 1,7744 млн. руб., а при росте объема депозитов и вкладов физических лиц на 1 млн. руб. пассивы увеличатся в среднем на 1,9680 млн. руб. (при фиксированном значении других факторов). Рост суммы средств, привлекаемых путем выпуска векселей, приведет к увеличению пассивов кредитных организаций в среднем на 2,4029 млн. руб.
В регионах, входящих во второй кластер (S2), пассивы кредитных организаций в среднем увеличиваются на 8,8852 млн. руб. при росте величины собственного капитала, и при увеличении объемов депозитов физических лиц на 1 млн. руб., пассивы возрастают в среднем на 1,2642 млн. руб.
В регионах третьего кластера (S3) при увеличении объема депозитов и вкладов физических лиц на 1 млн. руб. пассивы коммерческих банков в среднем возрастут на 1,5182 млн. руб.; при увеличении суммы средств предприятий и организаций на расчетных счетах на 1 млн. руб. пассивы возрастут в среднем на 1,9934 млн. руб.; рост на 1 млн. руб. суммы бюджетных средств приведет к увеличению пассивов кредитных организаций в среднем на 43,3478 млн. руб.
